数据仓库，作为企业信息化建设的重要组成部分，承载着企业海量数据的历史、现状和未来趋势，关于数据仓库的一个普遍认知是：它是不可更新的，且随时间不断变化的数据集合，这个认知是否准确呢？本文将深入剖析数据仓库的特性，揭示其随着时间变化的奥秘，并探讨其中不正确的观点。
我们要明确数据仓库的基本概念，数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间不断变化的数据集合，用于支持企业决策，与传统数据库相比，数据仓库具有以下特点：
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1、面向主题：数据仓库中的数据按照业务主题进行组织，便于用户从不同角度分析数据。
2、集成：数据仓库中的数据来自多个源系统，经过清洗、转换和整合，形成一个统一的数据视图。
3、非易失：数据仓库中的数据具有持久性，不会因为系统故障而丢失。
4、随时间不断变化：数据仓库中的数据会随着时间推移不断更新，反映企业业务的发展态势。
关于数据仓库随时间变化的特性，以下观点是不正确的：
观点一：数据仓库是不可更新的。
这种观点认为，数据仓库中的数据一旦被加载，就不再发生变化，企业无法对数据进行修改，数据仓库并非不可更新，企业可以根据实际需求对数据进行更新，以下是几种常见的更新方式：
（1）定期更新：通过定时任务，定期从源系统中提取最新数据，替换数据仓库中的旧数据。
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（2）实时更新：当源系统中的数据发生变化时，立即同步到数据仓库中。
（3）数据清洗：对数据仓库中的数据进行清洗，去除错误、重复或无效数据。
观点二：数据仓库的数据变化幅度较小。
这种观点认为，数据仓库中的数据变化幅度较小，企业无需过多关注，数据仓库中的数据变化幅度可能较大，主要体现在以下几个方面：
（1）业务发展：随着企业业务的不断发展，数据仓库中的数据量会不断增加。
（2）市场变化：市场环境的变化可能导致企业业务调整，进而影响数据仓库中的数据。
（3）技术进步：新技术、新应用的推广，可能导致数据格式、存储方式等发生变化。
观点三：数据仓库的数据变化对业务决策没有影响。
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这种观点认为，数据仓库中的数据变化对业务决策没有影响，数据仓库中的数据变化对业务决策具有重要影响，以下是一些具体体现：
（1）数据准确性：数据仓库中的数据准确与否，直接关系到企业决策的准确性。
（2）数据时效性：数据仓库中的数据时效性越高，越能反映企业业务的实时状况。
（3）数据完整性：数据仓库中的数据完整性越好，越能为企业提供全面、准确的数据支持。
数据仓库是随着时间不断变化的数据集合，其更新、变化幅度以及对业务决策的影响不容忽视，企业在构建和维护数据仓库时，应充分认识到数据仓库的特性，确保数据仓库的有效性和实用性。
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