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随着信息技术的飞速发展，数据仓库作为企业信息化建设的重要基石，其开发特点越来越受到关注，在众多关于数据仓库开发特点的描述中，不乏一些不正确的观点，本文将针对这些误区进行剖析，帮助读者正确理解数据仓库的开发特点。
误区一：数据仓库开发只需关注数据量
部分观点认为，数据仓库开发的核心是处理大量数据，因此只需关注数据量的积累，这种观点存在明显误区。
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数据仓库的开发不仅仅关注数据量，更注重数据的整合、清洗、加工和分析，数据仓库的目标是为企业提供有价值的信息支持，而数据量只是实现这一目标的基础，如果只关注数据量，而忽视数据的整合、清洗和加工，最终导致的数据仓库将无法为企业提供有效的决策支持。
误区二：数据仓库开发周期短，见效快
有些观点认为，数据仓库开发周期短，见效快，企业可以迅速获得价值，这种观点同样存在误区。
数据仓库的开发是一个复杂的过程，涉及需求分析、系统设计、数据采集、数据存储、数据加工、数据展现等多个环节，这些环节相互关联，任何一个环节出现问题，都可能影响整个数据仓库的性能，数据仓库的开发周期相对较长，见效也相对较慢。
误区三：数据仓库开发只需关注技术实现
部分观点认为，数据仓库开发只需关注技术实现，如数据库、ETL工具、数据挖掘算法等，这种观点忽视了数据仓库开发的业务需求。
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数据仓库的开发应以业务需求为导向，充分考虑企业的业务流程、数据流程和决策需求，技术实现只是实现业务需求的手段，而不是目的，如果只关注技术实现，而忽视业务需求，最终导致的数据仓库将无法满足企业的实际需求。
误区四：数据仓库开发只需关注数据质量
有些观点认为，数据仓库开发只需关注数据质量，确保数据准确、完整、一致即可，这种观点存在一定道理，但过于片面。
数据质量确实是数据仓库开发的重要关注点，但并非唯一，除了数据质量，数据仓库开发还应关注数据的安全性、可用性、可扩展性等方面，只有综合考虑这些因素，才能确保数据仓库的稳定运行和持续发展。
误区五：数据仓库开发只需关注内部数据
部分观点认为，数据仓库开发只需关注企业内部数据，无需考虑外部数据，这种观点存在误区。
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在当今信息化的时代，企业需要关注内外部数据的融合，内部数据是企业运营的基础，而外部数据则可以帮助企业了解市场动态、竞争对手状况等，将内外部数据整合到数据仓库中，可以为企业提供更全面、深入的信息支持。
数据仓库的开发特点并非单一，而是涉及多个方面，在开发过程中，应避免上述误区，充分考虑业务需求、技术实现、数据质量、安全性和可扩展性等因素，才能打造一个真正为企业创造价值的数据仓库。
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