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随着大数据时代的到来，数据仓库在各个行业中的应用越来越广泛，数据仓库作为企业信息化的核心，其开发特点备受关注，在众多关于数据仓库开发特点的描述中，有些观点并不准确，本文将针对这些不正确的描述进行剖析，帮助读者更好地了解数据仓库的开发特点。
不正确的描述及解析
1、数据仓库开发周期短
一些观点认为，数据仓库的开发周期相对较短，数据仓库的开发周期较长，通常需要几个月甚至几年的时间，这是因为数据仓库的建设涉及多个阶段，包括需求分析、数据源选择、数据抽取、数据清洗、数据存储、数据建模、数据加载、数据质量监控等，每个阶段都需要大量的时间投入和精细的操作，因此数据仓库的开发周期较长。
2、数据仓库的数据质量要求不高
有些人认为，数据仓库的数据质量要求不高，只要保证数据的完整性即可，数据仓库的数据质量要求非常高，数据仓库作为企业决策的重要依据，其数据必须准确、完整、一致、可靠，如果数据质量不高，将直接影响企业决策的准确性，甚至可能导致严重的经济损失。
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3、数据仓库的数据模型单一
有些观点认为，数据仓库的数据模型单一，只采用星型模型或雪花模型，数据仓库的数据模型可以根据实际需求进行灵活设计，除了星型模型和雪花模型，还有雪花模型、星座模型、立方体模型等多种数据模型，合理选择数据模型，可以提高数据仓库的性能和易用性。
4、数据仓库只关注历史数据
有些人认为，数据仓库只关注历史数据，不涉及实时数据，数据仓库可以同时处理历史数据和实时数据，通过引入实时数据源，数据仓库可以实现实时数据的查询和分析，为企业提供更全面、更及时的数据支持。
5、数据仓库的开发与维护成本较低
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一些观点认为，数据仓库的开发与维护成本较低，数据仓库的开发与维护成本较高，数据仓库的建设需要大量的硬件、软件、人力等资源投入，且在后期还需要进行数据维护、性能优化、安全防护等工作，因此成本相对较高。
在了解数据仓库的开发特点时，我们要避免上述不正确的描述，数据仓库的开发是一个复杂、长期的过程，需要充分考虑数据质量、数据模型、数据类型、开发与维护成本等因素，只有深入了解数据仓库的开发特点，才能更好地发挥其在企业信息化中的作用。
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