什么是数据仓库和数据挖掘

数据仓库

，英文名称为

Data

Warehouse

，可简写为

DW

。数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

数据挖掘

(

Data

Mining

)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为

数据库中知识发现

(

Knowledge

Discovery

in

Database,

KDD

)，

也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤

数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。

数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。

数据挖掘的应用领域非常广泛，目前来说在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务、电信、零售、农业、电力、生物、天体、化工等方面，未来将会应用在更多的领域之中。

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，一般只要该产业有分析价值需求的数据库，就可以利用数据挖掘工具进行有目的的对比分析，再将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括市场分析、生产控制、医疗服务、工程设计和科学探索等。比如某商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，可以提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；某医院内部医疗器具的管理、病人档案资料整理等工作，引进数据挖掘技术，能够深入分析疾病之间的联系及规律，帮助医生诊断和治疗，以达到诊断事半功倍的目标，且为保障人类健康等提供强大的技术支持。诸如此类的应用，还有很多。

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