在当今信息爆炸的时代,数据仓库作为企业决策支持系统的重要组成部分，其重要性不言而喻，关于数据仓库的一些常见描述却可能存在误解或偏差，本文将深入探讨这些描述，以揭示其中不正确的部分。
我们需要明确什么是数据仓库,数据仓库是一种面向主题、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理人员的决策过程，它通常包含多个来源的数据，经过清洗、转换和整合后存储在一个中央数据库中，以便于分析和查询。
我们将逐一分析那些关于数据仓库随时间变化的常见描述：
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数据仓库是静态的：
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这一说法显然与数据仓库的本质相悖,数据仓库的核心特性之一就是它的动态性，随着新数据的不断流入和老数据的更新，数据仓库的内容始终处于变化之中，这种变化不仅体现在数据的增加上，还包括了数据的修改和删除等操作，认为数据仓库是静态的观点是完全错误的。
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数据仓库只关注当前的业务需求：
这种看法同样有失偏颇,虽然数据仓库确实是为了满足企业的即时业务需求而建立的，但它同时也考虑到了未来的发展趋势和历史数据的积累，通过定期对数据进行备份和维护，数据仓库能够保留大量的历史信息，从而为企业提供长期的分析基础，随着技术的进步和市场环境的变化，数据仓库的设计也会相应地进行调整和完善，以确保其持续适应新的业务需求。
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数据仓库的建设是一次性的任务：
这种观点忽略了数据仓库建设的复杂性和持续性,建立一个高效的数据仓库并非一蹴而就的事情，而是需要经历多个阶段的过程，从需求的收集到方案的制定，再到实施过程中的优化和改进，每一个环节都需要付出大量的努力和时间成本，而且即使完成了初步建设，后续还需要不断地进行维护和管理，以保持系统的稳定性和可靠性。“一次性”的说法并不准确。
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数据仓库的建设成本高昂且难以回收：
尽管数据仓库的建设初期投入较大,但其带来的价值和回报也是不可估量的，它可以极大地提高企业的数据处理和分析能力，帮助企业做出更加明智的战略决策；通过对数据的深度挖掘和应用，还可以发现潜在的商机和发展机遇，尽管前期投资较高，但从长远来看，数据仓库的建设是非常值得的。
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数据仓库的建设不需要专业的人才和技术支持：
这种想法显然低估了数据仓库建设的难度和专业性要求,在实际操作过程中，无论是数据的采集、整理还是存储、分析等方面，都离不开专业的技术人员和团队的支持，只有具备相关知识和技能的人员才能确保项目的顺利进行和质量保障，缺乏专业人才和技术支持的条件下盲目开展数据仓库建设工作是不可取的。
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数据仓库的建设完成后就可以高枕无忧了：
这种观点过于乐观和自满,正如前面提到的，数据仓库的建设是一个长期的工程，并且会面临各种挑战和问题，随着时间的推移和数据量的不断增加，原有的系统和架构可能会变得不够用或者效率低下；新技术和新方法的出现也可能要求我们对现有的方案进行调整和创新，我们不能因为一时的成功而放松警惕，必须时刻保持警惕和创新精神，以应对未来可能出现的新情况和新问题。
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数据仓库的建设只需要关注技术层面：
这种观点忽视了数据仓库建设的全面性要求,除了技术和工具的选择外，还需要充分考虑业务需求和用户体验等因素，只有在综合考虑各方面因素的基础上制定的解决方案才是真正有效的，还要注意与其他相关部门的合作协调，共同推动项目的顺利实施。“单一化”的技术视角并不能全面准确地反映出数据仓库建设的全貌。
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数据仓库的建设只是为了满足内部需求：
这种观点忽略了数据仓库在外部应用方面的潜力,随着市场竞争的不断加剧和企业间合作交流的日益频繁，越来越多的外部机构和个人开始关注和使用企业的数据资源，在这种情况下，如何有效地对外展示和共享自己的数据成果就显得尤为重要了，仅仅局限于内部使用的做法已经无法满足时代发展的需要，必须积极拓展数据仓库的应用领域和服务范围。
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数据仓库的建设可以完全依赖自动化工具来完成：
这种观点过于理想化和简化现实情况,尽管现代信息技术的发展使得很多工作都可以实现自动化处理，但在某些关键环节仍然需要人工干预和监督，比如在数据清洗、质量控制和结果解释等方面，往往需要专业人员凭借丰富的经验和专业知识来进行判断和处理，过分依赖自动化工具而不重视人的主观能动性是不可取的。
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数据仓库的建设目标只是简单地汇总数据而已：
这种观点没有充分认识到数据仓库更深层次的价值所在,虽然汇总数据是其基本功能之一，但更重要的是要通过数据分析来揭示隐藏在背后的规律和价值，进而为企业的决策制定提供有力支持，这就要求我们在设计数据仓库时不仅要关注数据的数量和质量，更要注重其结构和组织方式，以便更好地服务于分析和决策的需要。
对于“数据仓库是随着时间变化的下面描述不正确的是
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