本文揭示数据仓库随时间变化的真相，指出一些关于数据仓库随时间变化的描述存在错误。
本文目录导读：
在当今这个大数据时代，数据仓库已经成为企业决策的重要基石，数据仓库是一个集成了企业内外部数据的系统，它能够根据时间维度对数据进行存储、管理和分析，关于数据仓库随时间变化的特性，仍存在一些误解，以下将揭示这些描述中不正确的地方。
数据仓库中的数据是静态的
这种说法是不正确的，数据仓库中的数据是动态变化的，虽然数据仓库的数据来源于企业内外部的多个系统，但数据进入仓库后，会经过清洗、转换、加载等过程，形成结构化、标准化的数据，这些数据在仓库中会随着时间推移不断更新，以满足企业实时决策的需求。
数据仓库中的数据只能按时间顺序排列
这种说法也是不正确的，虽然数据仓库中的数据通常按照时间顺序排列，但并不意味着只能按照时间顺序排列，在实际应用中，数据仓库可以根据不同的需求，将数据按照时间、地域、业务类别等多种维度进行排序，这样，企业可以更方便地获取所需的信息。
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数据仓库的数据只能进行查询操作
这种说法同样不正确，数据仓库不仅支持查询操作，还支持数据挖掘、数据分析和预测等多种操作，通过数据挖掘，企业可以挖掘出潜在的业务价值；通过数据分析，企业可以了解业务发展趋势；通过预测，企业可以提前预知未来可能发生的情况，从而做出更科学的决策。
数据仓库的数据更新周期固定
这种说法也是不正确的，数据仓库的数据更新周期并非固定，可以根据企业的实际需求进行调整，一些实时性要求较高的业务系统，可能需要每小时甚至每分钟更新一次数据；而一些历史性较强的业务系统，则可能每天或每周更新一次数据。
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数据仓库的数据只存储在企业内部
这种说法同样不正确，数据仓库可以存储企业内部和外部数据，内部数据包括企业各个业务系统的数据，如销售数据、财务数据、人力资源数据等；外部数据则包括市场数据、行业数据、竞争对手数据等，通过整合这些数据，企业可以更全面地了解市场动态和业务状况。
通过对上述不正确描述的分析，我们可以看出，数据仓库是一个动态、多维度、支持多种操作、可存储内外部数据的系统，企业在构建和应用数据仓库时，应充分认识到这些特性，从而更好地发挥数据仓库的价值。
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标签： #数据仓库演变
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