本文探讨了数据仓库随时间变化的特性，旨在揭示哪些描述是不准确的。通过分析，我们将澄清数据仓库随时间变化的真实情况。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据仓库作为企业信息化的核心，已经成为了企业决策的重要依据，关于数据仓库随时间变化的描述，有些说法却存在误区，本文将针对这些不正确的描述进行剖析，帮助读者更好地理解数据仓库的演变规律。
数据仓库是静态的，不会随时间变化
这种说法是不正确的，数据仓库并非一成不变，它是一个动态的、不断更新的系统，以下是几个方面的佐证：
1、数据源的变化：随着企业业务的发展，数据源会不断增加或减少，一家企业可能从最初的单一电商平台，发展成为覆盖多个领域的综合性企业，此时数据源也会相应增加。
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2、数据类型的变化：随着时间的推移，企业所需的数据类型会发生变化，从最初的交易数据，到后来的客户行为数据、供应链数据等，数据类型日益丰富。
3、数据量的变化：随着企业业务的扩展，数据量也会呈指数级增长，这使得数据仓库需要不断地扩展存储空间，以满足日益增长的数据需求。
4、数据更新频率的变化：某些数据，如交易数据，需要实时更新；而有些数据，如客户信息，则可以按月或季度更新，数据仓库需要根据不同的数据类型，调整更新频率。
二、数据仓库的更新是全量的，不会随着时间变化而变化
这种说法同样不正确，数据仓库的更新并非全量，而是根据企业需求进行有针对性的更新，以下是几个方面的解释：
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1、数据抽取：数据仓库的数据来源于各个业务系统，抽取过程中会根据需求筛选出有价值的数据，这意味着，并非所有业务系统的数据都会被抽取到数据仓库中。
2、数据清洗：在抽取过程中，会对数据进行清洗，去除无效、错误或重复的数据，这个过程保证了数据仓库中的数据质量。
3、数据转换：数据在进入数据仓库前，会进行转换，使其符合数据仓库的格式和标准，这个过程也会根据时间变化进行调整。
4、数据合并：数据仓库中的数据可能来源于多个数据源，需要进行合并，合并过程中，会根据时间变化调整合并策略。
数据仓库是孤岛，与其他系统没有关联
这种说法显然是不正确的，数据仓库与其他系统之间存在紧密的联系，主要体现在以下几个方面：
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1、数据源：数据仓库的数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM等，这些系统为数据仓库提供了源源不断的数据支持。
2、应用系统：数据仓库为各类应用系统提供数据支持，如报表系统、数据挖掘系统等，这些系统可以充分利用数据仓库中的数据，为企业决策提供有力支持。
3、数据交换平台：数据仓库可以作为数据交换平台，与其他系统进行数据交换，这有助于实现企业内部数据共享，提高数据利用率。
数据仓库并非静态的、孤立的系统，而是随着时间不断变化和发展的，了解数据仓库的演变规律，有助于企业更好地利用数据仓库，为决策提供有力支持。
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