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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，已经成为企业决策支持系统的重要基础，随着大数据时代的到来，数据仓库的重要性愈发凸显，关于数据仓库的演变历程和特点，仍有不少误解，本文将针对数据仓库的特点，分析哪一项说法不正确。
数据仓库的特点
1、数据集成：数据仓库通过从多个数据源抽取、清洗、转换和整合数据，形成统一的数据视图，为决策者提供全面、准确的数据支持。
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2、时变性：数据仓库的数据是随着时间不断变化的，它记录了企业历史数据、当前数据和未来预测数据，为企业决策提供时间序列分析。
3、决策支持：数据仓库的数据具有高度的可分析性，可以帮助企业发现数据中的规律和趋势，为决策者提供有针对性的建议。
4、主题导向：数据仓库的数据组织方式以主题为依据，将企业业务分解为多个主题域，便于用户查询和分析。
5、静态数据：尽管数据仓库的数据具有时变性，但相对于实时数据库而言，数据仓库的数据更新频率较低，通常以月度、季度或年度为单位。
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不正确的说法
在众多关于数据仓库的说法中，以下一项是不正确的：
数据仓库的数据更新频率非常高，类似于实时数据库。
解析：数据仓库的数据更新频率并不高，通常以月度、季度或年度为单位，实时数据库的数据更新频率非常高，可以实时反映业务数据的变化，数据仓库和实时数据库在数据更新频率、数据源和用途等方面存在较大差异。
通过对数据仓库特点的分析，我们可以得出以下结论：
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1、数据仓库具有数据集成、时变性、决策支持、主题导向和静态数据等特点。
2、数据仓库的数据更新频率并不高，与实时数据库存在明显差异。
了解数据仓库的演变历程和特点，有助于企业更好地利用数据仓库进行决策支持，提高企业竞争力。
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