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随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业信息化建设的重要环节，其开发特点备受关注，在众多关于数据仓库的描述中，存在一些不符合实际的观点，本文将针对数据仓库的开发特点，分析哪一项描述不符实际，以帮助读者更好地了解数据仓库。
数据仓库的核心理念
数据仓库是一种面向主题的、集成的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持企业决策分析，其主要特点如下：
1、面向主题：数据仓库的数据组织以业务主题为中心，如销售、库存、客户等，有利于提高数据分析的效率。
2、集成：数据仓库通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程，将来自各个业务系统的数据进行整合，消除数据孤岛。
3、非易失：数据仓库中的数据一旦加载，便不会轻易被删除或修改，保证了数据的完整性。
4、时间序列：数据仓库存储了历史数据，便于分析趋势和预测未来。
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数据仓库开发特点分析
1、数据仓库开发周期长：数据仓库的开发涉及需求分析、系统设计、数据抽取、转换和加载等多个环节，周期较长，这一特点符合实际。
2、数据仓库技术复杂：数据仓库开发需要掌握ETL技术、数据建模、存储技术等多种技术，技术复杂度较高，这一特点符合实际。
3、数据仓库注重数据质量：数据仓库的数据质量直接影响到分析结果，在数据仓库开发过程中，数据质量至关重要，这一特点符合实际。
4、数据仓库支持多维分析：数据仓库支持多维数据分析，如时间序列分析、空间分析等，有助于发现业务规律，这一特点符合实际。
5、数据仓库成本高：数据仓库开发需要投入大量的人力、物力和财力，成本较高，这一特点符合实际。
不符合实际的描述
在众多关于数据仓库的描述中，以下一项不符合实际：
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数据仓库可以实时更新数据。
数据仓库中的数据并非实时更新，数据仓库主要存储历史数据，以支持企业决策分析，实时数据通常存储在实时数据库或数据流系统中，数据仓库不能实时更新数据。
数据仓库作为企业信息化建设的重要环节，其开发特点具有多方面特点，在了解数据仓库的开发特点时，要避免将数据仓库与现实中的数据库或其他系统混淆，本文针对数据仓库的开发特点，分析了不符合实际的描述，旨在帮助读者更好地了解数据仓库。
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