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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，其随着时间的变化而不断演变，在众多关于数据仓库变迁的描述中，有一些是不正确的，本文将盘点那些被误读的变迁规律，帮助大家更好地理解数据仓库的发展历程。
数据仓库是静态的
这个描述是不正确的，数据仓库并非静态的，而是随着时间不断变化的，以下是几个方面的解释：
1、数据来源：数据仓库的数据来源是多方面的，包括企业内部业务系统、外部数据源等，随着企业业务的发展，数据来源会不断增多，数据仓库也会随之更新。
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2、数据内容：随着企业业务需求的不断变化，数据仓库中的数据内容也会发生变化，企业可能需要增加新的数据指标，或者调整现有的数据指标，以满足新的业务需求。
3、数据结构：数据仓库的数据结构也会随着时间变化，为了更好地满足企业业务需求，数据仓库的结构会不断优化，如增加新的数据表、调整数据表之间的关系等。
数据仓库的演进过程是线性的
这个描述也是不正确的，数据仓库的演进过程并非线性，而是呈现出复杂的变化趋势，以下是几个方面的解释：
1、技术演进：数据仓库技术的发展是不断迭代的，从早期的关系型数据库到现在的NoSQL、Hadoop等，技术演进过程并非线性。
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2、业务需求：企业业务需求的变化是多样化的，数据仓库的演进过程也会受到业务需求的影响，在某个阶段，业务需求可能推动数据仓库向某一方向演进，而在另一阶段，业务需求可能又促使数据仓库向另一方向演进。
3、组织架构：企业组织架构的变化也会影响数据仓库的演进，企业并购、业务重组等都会导致数据仓库的调整。
数据仓库的演进是孤立的
这个描述同样是不正确的，数据仓库的演进并非孤立，而是与其他领域紧密相连，以下是几个方面的解释：
1、IT架构：数据仓库的演进与IT架构的演进密切相关，云计算、大数据等技术的发展，为数据仓库的演进提供了新的技术支持。
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2、业务领域：数据仓库的演进与业务领域的发展密切相关，企业业务领域的创新和变革，会促使数据仓库进行相应的调整和优化。
3、政策法规：数据仓库的演进也受到政策法规的影响，数据安全、隐私保护等方面的政策法规，都会对数据仓库的演进产生影响。
数据仓库的演进是一个复杂的过程，并非静态的、线性的、孤立的，了解数据仓库的演变规律，有助于企业更好地把握数据仓库的发展趋势，为企业信息化建设提供有力支持。
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