一、数据仓库是随时间变化的，这个说法本身并没有问题，在众多关于数据仓库的描述中，有一些说法却存在误区，以下列举几种常见的错误描述，以帮助大家正确认识数据仓库随时间变化的本质。
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1、数据仓库中的数据永远不会变化
这种说法是错误的，虽然数据仓库中的数据是随着时间的推移而不断更新的，但这并不意味着数据永远不会发生变化，数据仓库中的数据会经历以下几个阶段：
（1）数据采集：从各个数据源中抽取原始数据。
（2）数据清洗：对采集到的数据进行处理，去除重复、错误、缺失等异常数据。
（3）数据转换：将清洗后的数据进行格式转换，使其符合数据仓库的要求。
（4）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
在整个过程中，数据会经历多次修改，如数据清洗、转换和加载等，数据仓库中的数据并非一成不变，而是处于不断变化的过程中。
2、数据仓库中的数据是实时更新的
这种说法也是错误的，虽然数据仓库中的数据会随着时间推移而更新，但并非实时更新，数据仓库的更新频率取决于具体的应用场景和业务需求，以下是一些常见的数据更新频率：
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（1）T+0：即实时更新，适用于对数据实时性要求极高的场景，如金融交易、股票行情等。
（2）T+1：即次日更新，适用于大部分企业级应用，如电商、物流等。
（3）T+N：即N天后更新，适用于对数据实时性要求不高的场景，如历史数据分析、市场调研等。
3、数据仓库中的数据是完整的
这种说法同样错误，数据仓库中的数据虽然经过清洗、转换和加载等过程，但仍可能存在缺失、错误或异常数据，以下是一些导致数据不完整的原因：
（1）数据源质量：原始数据可能存在错误、缺失或重复。
（2）数据采集过程：在数据采集过程中，可能由于网络、设备等原因导致数据丢失。
（3）数据转换过程：在数据转换过程中，可能由于格式转换错误导致数据丢失。
（4）数据加载过程：在数据加载过程中，可能由于系统故障导致数据丢失。
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4、数据仓库中的数据是唯一的
这种说法也是错误的，数据仓库中的数据可能存在重复，尤其是在数据清洗和转换过程中，以下是一些导致数据重复的原因：
（1）数据源重复：原始数据可能存在重复记录。
（2）数据清洗规则：在数据清洗过程中，可能由于规则设置不当导致数据重复。
（3）数据转换规则：在数据转换过程中，可能由于规则设置不当导致数据重复。
数据仓库是随着时间变化的，但并非一成不变，在了解数据仓库随时间变化的真相时，我们应该摒弃以上几种错误描述，正确认识数据仓库的本质，才能更好地发挥数据仓库的价值，为企业的决策提供有力支持。
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