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随着大数据时代的到来，数据仓库已经成为企业进行数据分析和决策的重要工具，在数据仓库的构建和应用过程中，存在许多误区，本文将针对数据仓库是随时间变化的这一特性，揭示一些错误的观点，帮助读者正确认识数据仓库的发展。
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误区一：数据仓库只关注历史数据
一些人对数据仓库的认识存在误区，认为数据仓库仅仅是一个存储历史数据的仓库，数据仓库不仅存储历史数据，还包含实时数据、预测数据和决策支持数据，数据仓库的目的是为用户提供全面、准确、及时的数据，以便支持企业的决策过程。
正确观点：数据仓库是一个综合性的数据存储平台，既包含历史数据，也包含实时数据、预测数据和决策支持数据。
误区二：数据仓库的更新频率越高越好
有些人认为，数据仓库的更新频率越高，数据就越准确，对决策的支持就越好，数据仓库的更新频率并非越高越好，过高的更新频率会导致以下问题：
1、数据质量难以保证：频繁更新数据可能会引入错误或异常值，影响数据质量。
2、系统性能下降：频繁的数据更新会增加系统负载，降低系统性能。
3、成本增加：频繁更新数据需要更多的人力、物力和财力投入。
正确观点：数据仓库的更新频率应根据业务需求、数据特性和系统资源等因素综合考虑，以确保数据质量、系统性能和成本效益的平衡。
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误区三：数据仓库可以替代业务系统
有些人认为，只要建立了数据仓库，就可以替代原有的业务系统，数据仓库和业务系统是相辅相成的，数据仓库为业务系统提供数据支持，而业务系统则负责日常业务操作，以下是一些不能替代业务系统的原因：
1、业务系统关注实时性：业务系统需要实时处理业务数据，而数据仓库的数据更新可能存在延迟。
2、业务系统具备业务逻辑：业务系统内置了丰富的业务逻辑，可以满足特定业务需求，而数据仓库无法替代。
3、业务系统具备用户交互功能：业务系统为用户提供操作界面，方便用户进行业务操作，而数据仓库无法提供这样的功能。
正确观点：数据仓库和业务系统是相互依存的，数据仓库为业务系统提供数据支持，而业务系统负责日常业务操作。
误区四：数据仓库的构建和维护不需要投入
有些人认为，数据仓库的构建和维护不需要投入，只需购买相关软件即可，数据仓库的构建和维护需要大量的人力、物力和财力投入，以下是一些需要投入的方面：
1、人力投入：数据仓库的构建和维护需要专业的数据工程师、数据分析师等人才。
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2、物力投入：数据仓库的硬件设施、软件系统等都需要投入相应的资金。
3、财力投入：数据仓库的运营和维护需要持续的资金支持。
正确观点：数据仓库的构建和维护需要投入大量的资源，企业应充分认识到这一点，并做好相应的准备工作。
在数据仓库的构建和应用过程中，我们要避免上述误区，正确认识数据仓库的特性，充分发挥其作用，为企业决策提供有力支持。
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