本文目录导读：
数据仓库作为企业信息化的核心组成部分，其开发特点备受关注，本文将针对数据仓库的开发特点，分析其中不正确的描述，帮助读者深入了解数据仓库开发的本质。
数据仓库开发特点概述
1、集成性：数据仓库需要从多个数据源抽取、整合数据，形成一个统一的数据视图。
2、时变性：数据仓库的数据具有时间属性，需要存储历史数据，以便分析数据的变化趋势。
3、静态性：数据仓库的数据相对稳定，不常发生变化，以保证数据的准确性和可靠性。
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4、大规模：数据仓库存储的数据量巨大，需要高效的数据存储和处理技术。
5、复杂性：数据仓库开发涉及多个领域，如数据库、数据挖掘、数据可视化等，技术复杂。
6、专业性：数据仓库开发需要具备专业知识和技能，如ETL（提取、转换、加载）、数据建模等。
7、易用性：数据仓库应具备友好的用户界面，方便用户查询、分析数据。
不正确的描述分析
1、数据仓库开发只需关注数据存储
错误，数据仓库开发不仅关注数据存储，还包括数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模、数据挖掘、数据可视化等多个环节，只关注数据存储，会导致数据仓库功能单一，无法满足企业需求。
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2、数据仓库开发过程中，数据质量不重要
错误，数据质量是数据仓库的核心，如果数据存在错误、缺失、不一致等问题，将严重影响数据分析和决策，在数据仓库开发过程中，必须确保数据质量。
3、数据仓库开发只需关注技术层面
错误，数据仓库开发涉及多个领域，包括技术、业务、管理等方面，只关注技术层面，无法保证数据仓库的成功实施。
4、数据仓库开发过程中，数据安全不重要
错误，数据仓库存储的数据涉及企业核心机密，一旦泄露，将造成严重后果，在数据仓库开发过程中，必须确保数据安全。
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5、数据仓库开发周期短，易于实施
错误，数据仓库开发周期较长，涉及多个环节，需要充分考虑企业需求、数据源、技术等因素，数据仓库实施过程中，需要与业务部门密切配合，确保项目顺利进行。
6、数据仓库开发只需关注内部数据
错误，数据仓库不仅需要关注内部数据，还要关注外部数据，如市场数据、行业数据等，以便为企业提供更全面的数据支持。
数据仓库开发特点众多，其中不正确的描述主要体现在对数据仓库的理解过于片面，在实际开发过程中，需全面考虑数据仓库的集成性、时变性、静态性、大规模、复杂性、专业性和易用性等特点，确保数据仓库的成功实施。
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