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数据仓库是静态的，不会随时间变化
误区一：数据仓库是静态的，不会随时间变化。
这种观点认为，数据仓库一旦建立，其数据就固定不变，不会随着时间推移而更新，这种观点是错误的，数据仓库是一个动态的系统，其数据会随着时间不断更新、扩展和优化。
1、数据更新：数据仓库中的数据会随着业务活动的进行而不断更新，企业销售数据、库存数据等都会随着销售活动的进行而实时更新。
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2、数据扩展：随着企业业务的不断发展，数据仓库需要不断扩展以容纳更多的数据，企业新增业务模块、拓展市场等都会导致数据仓库数据的增加。
3、数据优化：为了提高数据仓库的性能和可用性，需要对数据仓库进行优化，这包括数据清洗、数据整合、索引优化等。
数据仓库只存储历史数据，不涉及实时数据
误区二：数据仓库只存储历史数据，不涉及实时数据。
这种观点认为，数据仓库的主要功能是存储历史数据，不涉及实时数据，随着大数据技术的发展，数据仓库已经具备了处理实时数据的能力。
1、实时数据采集：数据仓库可以通过实时数据采集技术，将实时数据实时导入到数据仓库中，通过物联网设备采集的数据、社交媒体数据等。
2、实时数据分析：数据仓库可以对实时数据进行实时分析，为企业提供决策支持，通过实时分析用户行为数据，为企业提供精准营销策略。
三、数据仓库的数据质量不重要，只需保证数据完整性
误区三：数据仓库的数据质量不重要，只需保证数据完整性。
这种观点认为，数据仓库的数据质量并不重要，只需保证数据的完整性即可，数据质量是数据仓库的核心价值之一，对企业的决策具有重要影响。
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1、数据准确性：数据仓库中的数据需要保证准确性，避免因数据错误导致决策失误。
2、数据一致性：数据仓库中的数据需要保持一致性，避免因数据重复或遗漏导致决策困难。
3、数据完整性：数据仓库中的数据需要保证完整性，避免因数据缺失导致决策不全面。
四、数据仓库的设计与维护工作简单，无需专业人才
误区四：数据仓库的设计与维护工作简单，无需专业人才。
这种观点认为，数据仓库的设计与维护工作简单，无需专业人才，数据仓库是一个复杂的系统，其设计与维护需要具备丰富的专业知识和技能。
1、数据建模：数据仓库的设计需要考虑数据模型、数据结构等因素，需要具备数据建模的专业知识。
2、数据集成：数据仓库的数据需要从多个来源进行集成，需要具备数据集成和数据处理的专业技能。
3、数据维护：数据仓库的维护需要定期进行数据清洗、数据优化等工作，需要具备数据维护的专业能力。
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数据仓库的建设成本较低，无需过多投入
误区五：数据仓库的建设成本较低，无需过多投入。
这种观点认为，数据仓库的建设成本较低，无需过多投入，数据仓库的建设需要投入大量的人力、物力和财力。
1、人力成本：数据仓库的设计与维护需要专业人才，需要投入大量的人力成本。
2、物力成本：数据仓库的硬件设备、软件系统等需要投入大量物力成本。
3、财力成本：数据仓库的建设和维护需要投入大量财力成本。
数据仓库是一个动态的系统，其数据会随着时间不断更新、扩展和优化，我们需要正确认识数据仓库的特点，充分发挥其价值，为企业决策提供有力支持。
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