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数据仓库的开发特点概述
数据仓库作为一种用于支持企业决策的数据库系统，具有以下开发特点：
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1、集成性：数据仓库通过集成来自多个源的数据，为企业提供统一的数据视图。
2、时变性：数据仓库中的数据具有时间属性，记录了历史变化，便于分析。
3、实用性：数据仓库为企业的决策提供支持，具有很高的实用价值。
4、可扩展性：数据仓库可以根据企业需求进行扩展，以满足不断增长的数据量。
5、高效性：数据仓库采用高效的数据处理技术，如并行处理、索引优化等，确保查询性能。
6、安全性：数据仓库具有严格的安全控制机制，保障数据安全。
不正确的描述
1、数据仓库只包含历史数据
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这种描述是不正确的，虽然数据仓库记录了历史数据，但它也包含实时数据，数据仓库的目的是为企业的决策提供全面的数据支持，因此实时数据在数据仓库中也占有重要地位。
2、数据仓库的开发周期很短
这种描述是不正确的，数据仓库的开发是一个复杂的过程，涉及需求分析、数据建模、数据抽取、数据加载、数据质量检查等多个环节，数据仓库的开发周期通常较长，需要投入大量的人力、物力和财力。
3、数据仓库的数据质量不高
这种描述是不正确的，数据仓库的数据质量是保证企业决策正确性的关键，在数据仓库的开发过程中，企业会采取多种手段确保数据质量，如数据清洗、数据验证、数据监控等。
4、数据仓库只适用于大型企业
这种描述是不正确的，数据仓库不仅适用于大型企业，也适用于中小型企业，随着云计算、大数据等技术的发展，数据仓库的部署和运维成本逐渐降低，使得中小型企业也能轻松搭建自己的数据仓库。
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5、数据仓库不需要进行数据清洗
这种描述是不正确的，数据仓库中的数据来自多个源，可能存在数据重复、缺失、错误等问题，在数据加载到数据仓库之前，需要进行数据清洗，以确保数据质量。
6、数据仓库的开发只需要关注技术层面
这种描述是不正确的，数据仓库的开发不仅需要关注技术层面，还需要关注业务需求、数据管理、团队协作等多个方面，只有全面考虑这些因素，才能确保数据仓库的成功实施。
数据仓库作为一种重要的企业决策支持系统，具有诸多开发特点，在描述数据仓库的开发特点时，存在一些不正确的观点，了解这些不正确的描述，有助于我们更好地认识数据仓库，为企业的数据仓库建设提供参考。
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