数据仓库的主要特点不包括以下五大非主要特点：1. 实时性，数据仓库通常不支持实时数据更新；2. 多样性，数据仓库不强调数据格式的多样性；3. 简单性，数据仓库不追求数据处理的复杂性；4. 交互性，数据仓库不以用户交互为设计核心；5. 可视化，数据仓库本身不提供数据可视化功能。这些特点并非数据仓库的核心特性。
本文目录导读：
数据仓库并非一个封闭的系统
虽然数据仓库是一个独立的系统，但并不意味着它是一个封闭的系统，在数据仓库的建设过程中，需要与其他系统进行交互，如数据源系统、数据质量系统、报表系统等，数据仓库并非完全封闭，而是需要与其他系统协同工作，以实现数据的采集、处理、存储和分析。
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数据仓库并非只存储历史数据
数据仓库的主要功能之一是存储历史数据，以便进行数据分析和决策，这并不意味着数据仓库只存储历史数据，在实际应用中，数据仓库也会存储实时数据，如销售数据、库存数据等，这些实时数据可以帮助企业及时了解市场动态，调整经营策略。
数据仓库并非只关注数据量
数据仓库的建设需要大量的数据，但并不意味着数据仓库只关注数据量，数据仓库的价值在于数据的深度和广度，即数据的关联性和完整性，一个高质量的数据仓库应该具备以下特点：
1、数据质量：数据仓库中的数据应具有准确性、一致性、完整性、实时性和可靠性。
2、数据关联性：数据仓库中的数据应具有明确的关联性，以便进行多维分析。
3、数据广度：数据仓库应涵盖企业各个业务领域的数据，以满足不同用户的需求。
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数据仓库并非只适用于大型企业
虽然数据仓库在大型企业中应用较为广泛，但并不意味着它只适用于大型企业，随着大数据技术的发展，数据仓库的应用范围逐渐扩大，中小企业也开始关注数据仓库的建设，对于中小企业而言，数据仓库可以帮助他们更好地了解市场、优化运营、提高竞争力。
数据仓库并非一次性投资
数据仓库的建设并非一次性投资，而是一个持续的过程，随着企业业务的发展，数据仓库需要不断进行升级和扩展，以下是一些关于数据仓库建设的关键点：
1、数据采集：建立稳定的数据采集机制，确保数据来源的多样性和准确性。
2、数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换和集成，提高数据质量。
3、数据存储：选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
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4、数据分析：利用数据分析工具和技术，挖掘数据价值，为决策提供支持。
5、数据可视化：通过数据可视化技术，将数据转化为图形、图表等形式，便于用户理解和分析。
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，具有许多独特的特点，在理解数据仓库时，我们需要关注其非主要特点，以免产生误解，本文从五个方面分析了数据仓库的非主要特点，旨在帮助读者更全面地认识数据仓库，在实际应用中，企业应根据自身需求，合理规划数据仓库的建设和运营。
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