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数据仓库作为企业信息化的核心组成部分，近年来在我国得到了迅速发展，数据仓库的开发涉及众多领域，包括数据库技术、数据挖掘、数据建模等，本文旨在解析数据仓库的开发特点，并揭示其中不正确的描述，为数据仓库的开发和实践提供参考。
数据仓库开发特点
1、集成性：数据仓库的开发应具备良好的集成性，能够将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，这要求数据仓库在架构设计、数据模型、数据处理等方面具备高度的灵活性。
2、时变性：数据仓库的数据具有时变性，即随着时间的推移，数据会不断更新、积累，数据仓库在开发过程中需要关注数据的时效性，确保数据仓库中存储的数据始终具有参考价值。
3、冗余性：数据仓库的数据具有一定的冗余性，这是为了保证数据的一致性和完整性，冗余数据有助于提高查询效率，降低数据更新时的风险。
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4、可扩展性：随着企业业务的发展，数据仓库需要具备良好的可扩展性，以满足不断增长的数据存储需求，这要求数据仓库在架构设计、硬件设备、存储技术等方面具备较强的扩展能力。
5、高效性：数据仓库在处理大量数据时，需要保证查询、分析等操作的效率，为此，数据仓库在开发过程中需要关注数据索引、查询优化等技术。
6、安全性：数据仓库存储了企业大量的敏感信息，因此安全性至关重要，数据仓库在开发过程中应采取严格的安全措施，如数据加密、访问控制等，确保数据安全。
7、可维护性：数据仓库在运行过程中，需要定期进行维护和优化，以保证其稳定性和可靠性，这要求数据仓库在开发过程中注重代码质量、系统设计等方面。
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不正确的描述
1、数据仓库的数据是实时更新的：数据仓库的数据并非实时更新，而是定期从源系统中抽取、清洗、转换后加载，数据仓库中的数据具有一定的滞后性，但保证了数据的准确性和完整性。
2、数据仓库的数据量不大：随着企业业务的不断发展，数据仓库的数据量也在不断增加，数据仓库的数据量可能达到PB级别，在开发过程中需要关注数据存储、处理等技术。
3、数据仓库的开发只需关注数据模型：数据仓库的开发涉及多个方面，包括数据模型、数据库设计、数据抽取、数据加载、数据查询等，单纯关注数据模型并不能保证数据仓库的顺利实施。
4、数据仓库的查询性能与数据量无关：数据仓库的查询性能受多种因素影响，包括数据量、索引、查询优化等，在数据量较大时，查询性能可能会受到影响。
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5、数据仓库的安全问题不重要：数据仓库存储了企业大量的敏感信息，安全性至关重要，忽视数据仓库的安全性可能导致数据泄露、信息泄露等严重后果。
数据仓库的开发具有集成性、时变性、冗余性、可扩展性、高效性、安全性和可维护性等特点，在开发过程中，需要关注数据仓库的各个方面，以确保其稳定、高效、安全地运行，要避免上述不正确的描述，以促进数据仓库的健康发展。
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