本文目录导读：
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组成部分，越来越受到关注，关于数据仓库的描述存在诸多争议，本文将针对这些描述进行深入剖析，揭示其正确性。
数据仓库的定义及特点
1、定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
2、特点
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（1）面向主题：数据仓库中的数据是按照业务主题进行组织的，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源于多个数据源，经过清洗、转换、整合等过程，形成一个统一的数据视图。
（3）相对稳定：数据仓库中的数据是经过历史积累的，相对稳定，便于用户进行趋势分析。
（4）反映历史变化：数据仓库中的数据反映了业务的发展历程，便于用户了解业务变化。
关于数据仓库描述的正确性分析
1、数据仓库是存储大量数据的数据库
错误，虽然数据仓库确实存储大量数据，但数据库与数据仓库存在本质区别，数据库主要面向事务处理，强调数据的实时性、准确性；而数据仓库面向数据分析，强调数据的集成、稳定。
2、数据仓库是数据仓库管理系统（DWMS）
错误，数据仓库管理系统（DWMS）是构建数据仓库的软件工具，用于数据集成、数据存储、数据访问等，数据仓库本身是一个数据集合，而非软件。
3、数据仓库是数据挖掘的产物
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错误，数据仓库与数据挖掘存在密切关系，但数据仓库并非数据挖掘的产物，数据挖掘是从数据仓库中提取有价值信息的过程，而数据仓库则是存储这些数据的平台。
4、数据仓库的数据是实时更新的
错误，数据仓库中的数据是经过历史积累的，并非实时更新，数据仓库主要服务于数据分析，对数据实时性要求不高。
5、数据仓库的数据质量不高
错误，数据仓库的数据经过清洗、转换、整合等过程，保证了数据质量，与数据库相比，数据仓库更注重数据质量。
6、数据仓库是存储历史数据的数据库
正确，数据仓库的主要功能是存储历史数据，便于用户进行趋势分析、预测等。
7、数据仓库的数据量巨大
正确，数据仓库的数据来源于多个数据源，经过整合后，数据量通常较大。
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8、数据仓库的数据模型复杂
正确，数据仓库的数据模型通常采用星型模型或雪花模型，相对于数据库的简单关系模型，数据模型更为复杂。
通过对关于数据仓库描述的正确性分析，我们可以得出以下结论：
1、数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、数据仓库与数据库、数据挖掘等概念存在区别，但相互关联。
3、在实际应用中，应充分了解数据仓库的特点和优势，发挥其在数据分析、决策支持等方面的作用。
数据仓库作为大数据时代的重要工具，对企业的信息化建设具有重要意义，正确理解数据仓库的描述，有助于我们更好地利用这一工具，为企业创造价值。
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