关于数据仓库的描述正确的是：数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据库集合，用于支持企业级的数据分析和决策制定。其五大要素包括：主题导向、数据集成、时间敏感、数据非易失性和支持分析查询。
本文目录导读：
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业决策制定的数据存储和管理系统，它将来自多个数据源的数据进行整合、清洗、转换和存储，为用户提供全面、一致、准确的数据视图，以便于进行数据分析和挖掘。
数据仓库的特点
1、集成性：数据仓库需要整合来自多个数据源的数据，包括内部和外部数据，这些数据可能来自不同的系统、格式和结构。
2、时变性：数据仓库中的数据是按照时间顺序存储的，可以反映企业历史、现状和未来趋势。
3、实用性：数据仓库的数据是为了支持企业决策制定而设计的，具有实用性和易用性。
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4、可扩展性：数据仓库需要根据企业业务发展和数据量的增长进行扩展。
5、一致性：数据仓库中的数据应保持一致，避免出现重复、错误和矛盾。
数据仓库的正确描述
1、数据仓库并非存储所有数据
数据仓库并非存储企业所有的数据，而是根据企业业务需求，选择有价值、有规律、可预测的数据进行存储，这些数据包括销售数据、客户数据、财务数据等，存储在数据仓库中的数据应具有以下特点：
（1）价值性：数据应具有为企业带来价值的能力。
（2）规律性：数据应具有一定的规律性，便于分析。
（3）可预测性：数据应具有一定的可预测性，为企业决策提供依据。
2、数据仓库的数据并非实时更新
数据仓库中的数据并非实时更新，而是按照一定的周期进行更新，这主要是为了确保数据的一致性和准确性，数据仓库的数据更新周期有以下几个：
（1）日更新：适用于销售数据、库存数据等。
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（2）周更新：适用于客户数据、财务数据等。
（3）月更新：适用于年度报告、行业分析等。
3、数据仓库的数据质量至关重要
数据仓库的数据质量对企业决策至关重要，数据质量问题主要包括以下几种：
（1）数据不准确：数据存在错误、遗漏或重复。
（2）数据不一致：数据在不同数据源之间存在矛盾。
（3）数据不完整：数据缺失重要信息。
4、数据仓库需要关注数据治理
数据治理是数据仓库建设的关键环节，数据治理包括以下几个方面：
（1）数据质量管理：确保数据准确、一致、完整。
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（2）数据安全管理：保护数据不被非法访问、泄露或篡改。
（3）数据生命周期管理：数据从采集、存储、处理到销毁的全过程管理。
5、数据仓库并非万能
虽然数据仓库在支持企业决策制定方面具有重要作用，但并非万能，以下是一些局限性：
（1）数据仓库无法解决所有问题：数据仓库只能提供数据支持，无法替代业务人员的专业知识和经验。
（2）数据仓库建设成本高：数据仓库建设需要投入大量人力、物力和财力。
（3）数据仓库更新周期长：数据仓库的数据更新周期较长，无法满足实时决策需求。
数据仓库是一种重要的企业数据管理工具，具有诸多优势，但在实际应用中，需要关注数据质量、数据治理等方面，充分发挥数据仓库的价值，也要认识到数据仓库的局限性，结合企业实际情况进行合理应用。
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