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数据仓库开发特点
1、集成性
数据仓库的开发需要将来自不同源、不同格式的数据集成在一起，形成一个统一的数据模型，这种集成性要求数据仓库在开发过程中，能够对数据进行清洗、转换、整合，确保数据的一致性和准确性。
2、时变性
数据仓库中的数据并非一成不变，而是随着时间不断更新，数据仓库需要具备处理时变性数据的能力，如定期更新、数据回溯等。
3、冗余性
数据仓库中的数据具有一定的冗余性，这是因为数据仓库需要满足不同用户、不同业务场景的需求，冗余性使得数据仓库能够提供更为丰富的数据视图。
4、数据一致性
数据仓库中的数据需要保持一致性，确保数据在各个维度、各个层级上的准确性，一致性要求数据仓库在开发过程中，对数据进行校验、清洗和整合。
5、可扩展性
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随着业务的发展，数据仓库需要具备可扩展性，以适应不断增长的数据量和用户需求，可扩展性要求数据仓库在架构设计、存储、计算等方面具有一定的灵活性。
6、高性能
数据仓库需要具备高性能，以满足大量用户同时访问、查询数据的需求，高性能要求数据仓库在硬件、软件、算法等方面进行优化。
不正确的描述
在上述特点中，不正确的描述是“数据仓库中的数据具有一定的冗余性”，数据仓库中的数据并非冗余，而是为了满足不同用户、不同业务场景的需求，对数据进行整合、清洗和转换后形成的。
关于数据仓库开发的观点
1、数据仓库开发应遵循分层设计原则
数据仓库开发应遵循分层设计原则，将数据仓库分为数据源层、数据集成层、数据模型层、应用层，这种分层设计有利于提高数据仓库的可维护性、可扩展性和可复用性。
2、数据仓库开发应注重数据质量
数据仓库开发过程中，数据质量至关重要，要确保数据的一致性、准确性、完整性，需要对数据进行清洗、转换、整合，提高数据质量。
3、数据仓库开发应关注用户体验
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数据仓库开发应关注用户体验，为用户提供便捷、高效的数据查询和分析工具，这要求数据仓库在界面设计、功能实现等方面充分考虑用户需求。
4、数据仓库开发应注重安全性与稳定性
数据仓库作为企业核心数据资源，其安全性与稳定性至关重要，在开发过程中，要确保数据仓库的安全性，防止数据泄露、篡改等风险。
5、数据仓库开发应与业务紧密结合
数据仓库开发应与业务紧密结合，根据企业业务需求，设计数据模型、功能模块等，这有助于提高数据仓库的应用价值，为企业创造更多价值。
6、数据仓库开发应采用先进技术
随着大数据、云计算等技术的发展，数据仓库开发应采用先进技术，如分布式存储、并行计算等，以提高数据仓库的性能和可扩展性。
数据仓库开发具有集成性、时变性、冗余性、数据一致性、可扩展性和高性能等特点，在开发过程中，应遵循分层设计、注重数据质量、关注用户体验、注重安全性与稳定性、与业务紧密结合、采用先进技术等原则，以提高数据仓库的应用价值。
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