摘要：数据仓库的特性之一是随时间变化，这一特性对于其数据分析和决策支持至关重要。题目中要求指出不正确的描述，需具体分析每个选项，揭示与数据仓库随时间变化特性不符的描述。
本文目录导读：
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，其核心价值在于对历史数据的存储、管理和分析，随着时间的推移，数据仓库也会随之发生变化，本文将深入探讨数据仓库随时间变化的特性，并揭示其中不正确的描述。
数据仓库随时间变化的特性
1、数据量持续增长
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随着企业业务的不断发展，数据仓库中的数据量会不断增长，这主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，数据量的增长对数据仓库的存储、处理和分析能力提出了更高的要求。
2、数据结构逐渐优化
企业业务的变化会导致数据结构发生变化，为了满足业务需求，数据仓库需要不断优化数据结构，提高数据质量，这包括数据的整合、清洗、转换和集成等过程。
3、数据更新频率加快
随着企业对实时数据的关注，数据仓库的更新频率也在不断提高，这要求数据仓库具备快速响应的能力，以满足业务对实时数据的需求。
4、数据生命周期管理
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数据生命周期管理是数据仓库的重要组成部分，随着数据量的增长，数据生命周期管理的重要性日益凸显，企业需要对数据进行分类、存储、归档和销毁，以降低数据存储成本，提高数据利用效率。
不正确的描述
1、数据仓库中的数据是静态的
这一描述是不正确的，数据仓库中的数据是动态变化的，包括数据的增加、删除和修改，企业需要通过数据仓库对历史数据进行实时更新，以满足业务需求。
2、数据仓库的数据质量不受关注
这一描述也是不正确的，数据质量是数据仓库的核心价值之一，企业需要投入大量资源，对数据进行清洗、转换和集成，以确保数据质量。
3、数据仓库的存储成本与数据量成正比
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这一描述存在误导性，虽然数据量对存储成本有一定影响，但存储成本还受到数据压缩、存储技术等因素的影响，数据仓库的存储成本并非与数据量成正比。
4、数据仓库的数据分析功能单一
这一描述同样不正确，数据仓库具备丰富的数据分析功能，包括数据挖掘、统计分析、预测分析等，企业可以利用这些功能对数据进行深入挖掘，为决策提供有力支持。
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，其随时间变化的特性需要我们深入了解，在分析数据仓库时，要避免陷入不正确的描述，以充分发挥数据仓库的价值。
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