数据仓库并非静止不动的数据宝库，它是随着时间不断变化的。这个特性使其能够捕捉和分析历史数据，支持决策制定。认为数据仓库不随时间变化的观点是不正确的。
本文目录导读：
在信息化的时代，数据仓库作为企业决策支持系统的重要组成部分，被誉为“企业大脑”，长期以来，很多人误以为数据仓库中的数据是不随时间变化的静态数据，数据仓库中的数据并非一成不变，而是随着时间推移不断更新、演变的，本文将揭开数据仓库随时间变化的神秘面纱，帮助读者了解其动态特性。
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数据仓库的数据来源
数据仓库中的数据来源于企业内部的各种业务系统，如财务系统、人力资源系统、销售系统等，这些业务系统产生的数据在经过抽取、转换、加载（ETL）等过程后，进入数据仓库，由于业务系统产生的数据是实时变化的，因此数据仓库中的数据也呈现出动态特性。
数据仓库的数据更新
数据仓库的数据更新主要分为以下几种情况：
1、实时更新：对于一些对实时性要求较高的业务场景，如股市行情、金融交易等，数据仓库需要实时更新数据，这种情况下，数据仓库的数据更新频率较高，甚至达到每秒一次。
2、定时更新：对于大部分业务场景，数据仓库的数据更新频率较低，通常为每天、每周或每月更新一次，这种情况下，数据仓库的数据更新由定时任务自动完成。
3、手动更新：在某些特殊情况下，如数据质量检查、数据修复等，需要手动更新数据仓库中的数据。
数据仓库的数据演变
数据仓库中的数据并非一成不变，而是随着时间推移不断演变，以下是几种常见的数据演变情况：
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1、数据累积：随着时间的推移，数据仓库中的数据量会不断增加，形成庞大的数据积累。
2、数据去重：在数据累积过程中，可能存在重复数据，数据仓库会对数据进行去重处理，保证数据的唯一性。
3、数据清洗：由于业务系统的数据质量参差不齐，数据仓库会对数据进行清洗，提高数据质量。
4、数据分析：通过对数据仓库中的数据进行挖掘和分析，为企业提供决策支持。
数据仓库随时间变化的特性
1、数据实时性：数据仓库的数据更新频率较高，能够满足实时性需求。
2、数据累积性：数据仓库具有数据累积性，能够存储大量的历史数据。
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3、数据动态性：数据仓库中的数据并非一成不变，而是随着时间推移不断演变。
4、数据一致性：数据仓库通过对数据进行清洗、去重等操作，保证数据的一致性。
数据仓库并非静止不动的数据宝库，而是随着时间变化、不断演变的动态数据系统，了解数据仓库的动态特性，有助于我们更好地利用数据仓库为企业决策提供支持。
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