数据挖掘与数据仓库的关系

随着信息化时代的到来，数据已经成为了公司、机构等组织开展工作的重要资源。不仅如此，更重要的是组织如何将数据进行有效的管理，挖掘其中有用的信息，用来支持组织的决策。在这样的情境下，数据挖掘和数据仓库逐渐成为了各大领域研究的重点。那么数据挖掘与数据仓库的关系到底是什么？下面将从多个角度进行分析。

1. 定义

首先，需要阐明数据挖掘和数据仓库的概念。数据仓库是指组织结构化、分层、历史性数据的集合。数据仓库应该是以主题为导向的、集成的、可靠的、线索导向的、时间导向的、非易失性的数据集合，通常包含了多个来源的数据，以应对组织各方面的需求；数据挖掘是指自动化发现模式、关联、异常、揭示知识、提供预测等各种技术的应用，以从数据中提炼出有价值的信息和可行性的知识来，其目的在于揭示数据背后隐藏的信息。

2.联系

从本质上讲，数据挖掘和数据仓库表现出了明显的联系。数据仓库是信息汇集的地方，而数据挖掘正是从这些数据中发掘出价值的数据知识。因此，数据仓库和数据挖掘是相互补充的，数据仓库提供了数据储存的功能，对数据分类、清洗等进行处理，而数据挖掘则透过数据挖掘技术，对其中的数据进行分析、建模和结果预测，直到获得真实的商业背景。

3.应用

在实际应用中，数据挖掘和数据仓库常常一起使用，这对于企业的数据决策和业务进行分析和预测至关重要。数据仓库的使用使得数据的储存与查找更加方便和高效，而数据挖掘的使用则是对数据背后的深入探索，知道组织该如何用这些数据去指导决策。

总之，数据挖掘与数据仓库是紧密联系的。数据仓库提供了储存并有效地使用数据的方式，而数据挖掘则尝试将储藏的数据转化为价值。只有将两个方面统一起来使用，才能更好地支持企业的数据决策和业务操作。