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在当今信息化时代，数据仓库作为企业信息化的核心组成部分，其重要性不言而喻，在实际应用过程中，许多人对数据仓库中数据的描述存在误区，导致数据仓库建设与应用效果不尽如人意，本文将针对数据仓库中数据的描述，分析常见错误观念，以期为数据仓库建设提供有益参考。
数据仓库中数据是实时更新的
错误观念：数据仓库中的数据是实时更新的，与业务系统中的数据保持一致。
解析：数据仓库中的数据并非实时更新，数据仓库的数据来源主要是业务系统，而业务系统的数据更新频率不尽相同，数据仓库的数据更新频率较低，通常是按天、周或月进行批量更新，这种更新方式有利于保证数据仓库中数据的稳定性和准确性，但无法满足实时性需求。
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数据仓库中数据是完整的
错误观念：数据仓库中的数据是完整的，包含了企业所有业务数据。
解析：数据仓库中的数据并非完整，它只包含了企业业务系统中的一部分数据，数据仓库的建设目标是将企业业务系统中分散、孤立的数据进行整合，形成统一的数据视图，在实际应用过程中，由于数据源、技术手段等因素的限制，数据仓库中可能存在数据缺失、数据不一致等问题。
数据仓库中数据是精确的
错误观念：数据仓库中的数据是精确的，可以完全信赖。
解析：数据仓库中的数据并非完全精确，虽然数据仓库在数据清洗、转换和加载过程中，会进行一系列的数据校验和清洗，以减少数据错误，但仍然存在一定的误差，数据仓库中的数据也可能受到数据源、数据处理过程等因素的影响，导致数据失真。
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数据仓库中数据是可追溯的
错误观念：数据仓库中的数据可以追溯到原始数据源。
解析：数据仓库中的数据并非可以追溯到原始数据源，在数据仓库的建设过程中，数据经过清洗、转换和加载等环节，形成了新的数据结构，虽然数据仓库中保留了数据来源信息，但无法直接追溯到原始数据源，在实际应用过程中，如果需要对数据来源进行追溯，需要借助数据源管理系统或数据质量管理工具。
数据仓库中数据是永久保存的
错误观念：数据仓库中的数据是永久保存的，不会丢失。
解析：数据仓库中的数据并非永久保存，数据仓库的建设需要考虑数据存储成本、数据生命周期等因素，在实际应用过程中，部分数据可能会因存储空间不足、数据过期等原因被删除，数据仓库中的数据并非永久保存。
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通过对数据仓库中数据的描述误区进行分析，我们可以发现，数据仓库中的数据并非完美无缺，在实际应用过程中，我们需要充分了解数据仓库的特点，正确认识数据仓库中数据的性质，以确保数据仓库建设与应用效果，加强数据质量管理，提高数据质量，也是提高数据仓库应用价值的重要途径。
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