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数据仓库（DW） 什么是数据仓库 数据仓库技术有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问，它提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到.因此，数据仓库是为支持企业决策而特别设计和建立的数据集合，它有着面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的特点. 以数据为基础的企业知识 数据仓库将企业的数据按照特定的方式组织，从而产生新的商业知识，并为企业的运作带来新的视角.为企业带来的这些“以数据为基础的知识”，可以应用于对市场战略的评价，为企业发现新的市场商机，同时，也用来控制库存、检查生产方法和定义客户群 企业级数据仓库（EDW） 数据仓库项目不需要采取“一次性全部导入”的方式，你可以从一个小的项目开始，围绕一个数据仓库慢慢进行设计其他项目，随着时间推移，逐步补充添加更多的项目，最后这个小的数据仓库就会增长为企业级数据仓库，掌控公司所有的业务数据. EDW对整个企业数据有一个完整的不冗余的保留关键历史变化信息的唯一视图.EDW可以建立不同主题的数据集市Data Mart，来满足企业对特定信息的要求，例如，用户主题，业务流主题，产品主题等. 数据挖掘（DM） 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD).数据挖掘可定义为：从海量原始数据中，找出隐含在其中的、事先不知道但又是潜在的、有意义的信息和知识，并利用这些信息和知识来指导商业决策的过程. 数据挖掘对企业和市场数据信息进行分析，将这些数据知识化，以预测企业在未来将要发生的状况，使企业在竞争中更具前瞻性和主动性，让企业实现商业价值的最大化.
数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具.
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