本文目录导读：
数据仓库开发的正确特点
1、集成性
数据仓库开发的核心是集成性，即将企业内部多个业务系统中的数据整合到一个统一的平台上，这一特点要求数据仓库具备强大的数据处理能力，能够将不同来源、不同格式、不同结构的数据进行清洗、转换和整合，从而为用户提供一致、准确、全面的数据视图。
2、时变性
数据仓库的数据具有时变性，即随着时间的推移，数据仓库中的数据会不断更新，数据仓库开发需要关注数据的实时性，确保用户能够获取到最新的数据信息，数据仓库还需要对历史数据进行保存，以便进行趋势分析和决策支持。
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3、冗余性
数据仓库中的数据具有冗余性，即同一数据可能在多个表中出现，这种冗余性有助于提高查询效率，降低数据冗余对性能的影响，在设计数据仓库时，需要合理控制冗余程度，避免过度冗余导致的存储空间浪费。
4、反映历史变化
数据仓库需要反映历史变化，即保存企业过去一段时间内的业务数据，这有助于用户分析历史趋势、预测未来趋势，为企业决策提供有力支持。
5、非易失性
数据仓库的数据具有非易失性，即一旦数据被存储到数据仓库中，就不再轻易丢失，这一特点保证了数据的安全性和可靠性，为用户提供了稳定的业务数据支持。
6、易用性
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数据仓库开发应注重易用性，为用户提供简单、直观的操作界面，用户可以通过查询、统计、分析等功能，轻松获取所需数据，从而提高工作效率。
数据仓库开发的错误特点
1、过度追求性能
一些数据仓库开发团队过度追求性能，忽视了数据仓库的本质，他们将大量精力投入到优化查询速度上，而忽略了数据仓库的集成性、时变性等特点，这种做法可能导致数据仓库在实际应用中效果不佳。
2、忽视数据质量
数据仓库开发过程中，部分团队对数据质量重视不够，他们只关注数据的数量，而忽视了数据的质量，低质量的数据会导致分析结果失真，从而影响企业的决策。
3、忽视业务需求
数据仓库开发过程中，部分团队只关注技术实现，而忽视了业务需求，他们开发的系统无法满足企业实际业务需求，导致数据仓库无法发挥应有的作用。
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4、过度依赖外部工具
一些数据仓库开发团队过度依赖外部工具，忽视了自己对数据仓库的理解和掌控，他们只关注工具的功能，而忽视了数据仓库的整体设计，这种做法可能导致数据仓库开发过程混乱，难以维护。
5、忽视安全性
数据仓库中存储了企业核心业务数据，因此安全性至关重要，一些数据仓库开发团队忽视了数据安全，导致数据泄露、篡改等问题。
数据仓库开发是一项复杂的系统工程，需要团队具备丰富的业务理解、技术能力和项目管理经验，在实际开发过程中，团队应关注数据仓库的正确特点，避免陷入错误特点的陷阱，才能确保数据仓库在企业中的应用价值得到充分发挥。
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