本文揭示数据仓库演变过程中的错误说法，指出数据仓库并非静止不变，而是随时间持续演变。文中对比分析，明确指出哪些描述与数据仓库实际演变不符。
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数据仓库是静态的，不会随时间变化
这个说法是错误的，数据仓库并非静态的，而是随着时间不断变化的，以下是几个原因：
1、数据源的不断更新：数据仓库的数据来源于各种业务系统，如ERP、CRM、SCM等，这些业务系统会随着时间不断更新，从而使得数据仓库中的数据也会发生变化。
2、数据清洗和转换：在将数据从业务系统导入数据仓库的过程中，需要进行数据清洗和转换，这个过程也会随着时间而发生变化，如新增清洗规则、转换公式等。
3、数据分析需求的变化：随着企业业务的发展，数据分析需求也在不断变化，为了满足这些需求，数据仓库中的数据结构、指标体系等也会相应调整。
4、数据仓库的优化：为了提高数据仓库的性能，企业会定期对其进行优化，如增加索引、调整分区策略等，这些优化措施也会导致数据仓库中的数据发生变化。
数据仓库的数据只保留最近的数据
这个说法也是错误的，数据仓库的数据并非只保留最近的数据，而是根据企业需求保留一定时间范围内的数据，以下是几个原因：
1、历史数据分析：企业需要分析历史数据来发现业务规律、预测未来趋势，数据仓库通常会保留较长时间的数据。
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2、法律法规要求：某些行业或地区对数据保留有明确规定，如金融、医疗等行业，数据仓库需要按照法律法规要求保留一定时间的数据。
3、数据归档：为了降低数据仓库的存储成本，企业会将部分数据归档，归档数据可能包括较长时间范围内的数据。
数据仓库的数据是实时更新的
这个说法同样是错误的，数据仓库的数据并非实时更新，而是根据企业需求进行周期性更新，以下是几个原因：
1、数据采集周期：企业根据业务需求和系统性能，设定数据采集周期，如每日、每周、每月等。
2、数据处理时间：数据从业务系统采集到数据仓库，需要经过清洗、转换、加载等过程，这个过程需要一定时间，无法实现实时更新。
3、数据一致性要求：为了确保数据的一致性，数据仓库通常会对数据进行批量更新。
数据仓库的数据质量不重要
这个说法是错误的，数据仓库的数据质量至关重要，以下是几个原因：
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1、数据分析准确性：数据仓库的数据是进行分析的基础，如果数据质量差，分析结果将不准确，从而影响决策。
2、企业形象：数据仓库的数据可能用于对外展示，如年报、行业报告等，数据质量差将影响企业形象。
3、法律责任：某些行业或地区对数据质量有严格要求，如金融、医疗等行业，数据质量差可能带来法律责任。
数据仓库是随着时间不断变化的，上述说法均存在错误，了解数据仓库的演变过程，有助于企业更好地利用数据仓库，为业务发展提供有力支持。
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