正确观点：数据仓库开发需关注其独特特点。错误描述涉及混淆概念。本文揭秘数据仓库开发特点，辨别正确与错误描述，帮助理解数据仓库开发的本质。
本文目录导读：
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数据仓库开发的正确特点
1、数据集成性
数据仓库是一个集成了企业各个业务系统数据的平台，它能够对来自不同源、不同格式、不同结构的数据进行整合，形成统一的数据视图，这种集成性使得企业可以更好地进行数据分析，从而为决策提供支持。
2、数据一致性
数据仓库中的数据要保持一致性，即同一数据在不同时间、不同地点的表示应保持一致，这要求数据仓库在数据抽取、转换、加载过程中，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3、数据时间性
数据仓库中的数据具有时间属性，反映了企业在一定时间段内的业务活动，这种时间性使得企业可以分析历史数据，预测未来趋势，为企业决策提供依据。
4、数据主题性
数据仓库中的数据按照主题进行组织，如销售、财务、人力资源等，这种主题性使得企业可以针对特定主题进行深入分析，提高数据分析的效率。
5、数据非易失性
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数据仓库中的数据一旦被加载，就不再轻易被修改或删除，这保证了数据的历史性和稳定性，便于企业进行历史数据分析。
6、数据高可用性
数据仓库作为企业的重要信息资源，需要保证其高可用性，这要求数据仓库具备较强的抗风险能力，确保在硬件、软件故障等情况下，仍能提供稳定的数据服务。
7、数据安全性
数据仓库中的数据涉及企业的商业秘密，因此需要确保数据的安全性，这包括对数据访问权限的控制、数据加密、数据备份等方面。
数据仓库开发的错误特点
1、数据冗余
数据仓库中的数据应该尽量避免冗余，因为冗余数据会增加存储空间、计算成本和更新难度，在实际开发过程中，由于数据来源多样、转换复杂等原因，数据冗余现象时有发生。
2、数据更新不及时
数据仓库中的数据需要实时更新，以保证数据的准确性，在实际开发过程中，由于数据抽取、转换、加载等环节的复杂性，导致数据更新不及时的现象较为普遍。
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3、数据质量差
数据仓库中的数据质量直接影响到数据分析的准确性，在实际开发过程中，由于数据来源、数据转换等因素的影响，数据质量较差的现象较为常见。
4、数据孤岛现象
数据仓库旨在实现数据的集成，但实际开发过程中，由于业务部门之间的利益冲突、技术壁垒等原因，导致数据孤岛现象严重。
5、数据安全性不足
数据仓库中的数据安全性是至关重要的，在实际开发过程中，由于对数据安全性的重视程度不够，导致数据安全性不足的问题较为突出。
数据仓库开发过程中，正确把握其特点对于提高数据仓库的质量和实用性具有重要意义，在实际开发过程中，应关注数据集成性、一致性、时间性、主题性、非易失性、高可用性和安全性等方面，避免数据冗余、更新不及时、数据质量差、数据孤岛现象和数据安全性不足等问题，只有这样，才能使数据仓库真正发挥其价值，为企业决策提供有力支持。
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