关于数据仓库开发的观点正确的是，揭秘数据仓库开发特点，哪些描述是不正确的？

本文目录导读：

1. 数据仓库开发特点概述
2. 不正确的描述分析
3. 正确的数据仓库开发观点

数据仓库开发特点概述

数据仓库作为一种重要的企业级数据存储和管理工具，具有以下特点：

1、数据集成性：数据仓库将来自不同来源、不同格式的数据集成在一起，形成统一的数据视图。

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2、数据一致性：数据仓库中的数据经过清洗、转换、整合等过程，确保数据的一致性和准确性。

3、数据时效性：数据仓库中的数据具有时效性，需要定期更新，以保持数据的实时性。

4、数据粒度：数据仓库中的数据粒度可以根据需求进行调整，既可以满足宏观分析，也可以满足微观分析。

5、数据安全性：数据仓库对数据的安全性和隐私性进行严格保护，确保数据不被非法访问和篡改。

6、数据分析性：数据仓库提供丰富的分析工具和算法，支持用户进行多维数据分析和挖掘。

不正确的描述分析

在数据仓库开发过程中，以下描述是不正确的：

1、数据仓库只需关注数据量，无需关注数据质量。

这种观点是错误的，数据仓库的建设不仅仅是数据量的积累，更重要的是数据质量的保证，数据质量低下会导致分析结果不准确，进而影响企业的决策。

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2、数据仓库的开发过程可以完全自动化，无需人工干预。

这种观点是错误的，数据仓库的开发过程涉及到数据源的选择、数据集成、数据清洗、数据转换等多个环节，需要人工进行干预和调整。

3、数据仓库的数据更新频率越高，分析结果越准确。

这种观点是错误的，数据仓库的数据更新频率应根据实际需求来确定，过高的更新频率可能会导致数据波动较大，影响分析结果的准确性。

4、数据仓库的开发成本与数据量成正比。

这种观点是错误的，数据仓库的开发成本受多种因素影响，如技术选型、团队规模、项目周期等，并非与数据量成正比。

5、数据仓库只需关注内部数据，无需关注外部数据。

这种观点是错误的，数据仓库不仅要关注内部数据，还要关注外部数据，如行业数据、市场数据等，以全面了解企业的经营状况。

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正确的数据仓库开发观点

1、数据仓库开发应注重数据质量，确保数据准确性。

2、数据仓库开发过程中，人工干预和调整是必不可少的。

3、数据仓库的数据更新频率应根据实际需求来确定，既要保证数据的实时性，又要保证分析结果的准确性。

4、数据仓库的开发成本受多种因素影响，需综合考虑。

5、数据仓库应关注内部数据和外部数据，以全面了解企业的经营状况。

数据仓库开发具有一系列特点，其中一些描述是不正确的，了解数据仓库开发的正确观点，有助于我们更好地进行数据仓库建设和应用。

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