探索数据价值——数据仓库和大数据库在数据挖掘中的应用 (数据仓库 数据挖掘 大数据库)
在信息化的今天，数据已经成为企业最宝贵的财富。但是，大量数据的积累并不等于就能实现高效的数据管理和利用。为了更好地利用企业数据资源，企业需要建设数据仓库和使用大数据库进行数据挖掘。下面我们将详细探讨数据仓库和大数据库在数据挖掘中的应用，以期给读者带来一些参考和帮助。
一、数据仓库的概念及应用
数据仓库是指基于主题的、集成的、时变的数据，用于支持企业决策。数据仓库不仅具有数据存储和查询的功能，更重要的是能够提供决策支持、数据分析、数据挖掘等功能，为企业的决策层提供高质量、准确的数据信息。
数据仓库的应用一般分为以下几个方面：
1.决策支持：在真正进行决策前，企业的决策者首先需要掌握企业的市场竞争环境、产品市场需求、销售渠道等一系列关键信息。而数据仓库就是一个储存这些关键信息的地方，决策者可以通过查询数据仓库中储存的数据得到有关市场、产品、销售等方面的信息，从而更加清晰地认识市场，制定有针对性的战略方案。
2.数据分析：数据仓库与数据分析密不可分。数据仓库可以根据所储存的数据提供多种分析手段，包括数据可视化、数据统计分析、多维分析等。这些分析手段可以让企业更好地了解市场需求，掌握市场趋势，帮助企业制定更好的策略，并为企业的决策者提供有力的数据分析支持。
3.数据共享：数据仓库可以提供多个业务部门之间的数据共享平台。通过数据仓库可以消除部门间信息孤岛的问题，从而提高工作效率。
数据仓库建设需要考虑的方面非常多，包括数据存储方式的选择、数据抽取和清洗的方式、数据仓库的可维护性和扩展性等。但数据仓库能够帮助企业快速提升数据应用层面的能力，是值得企业投资建设的。
二、大数据库及其应用
大数据库是一种可以处理海量数据的数据库，可以在秒级甚至毫秒级提供高效的数据处理服务。大数据库的出现，打破了传统数据库只能满足小范围内数据存储和查询的限制，成为数据存储和处理大数据量时的重要解决方案。
大数据库的主要应用场景包括以下几个方面：
1.数据挖掘：大数据库可以为企业提供多种数据挖掘的方法，包括关联分析、聚类分析、分类分析、预测分析等。数据挖掘的过程中，大数据库能够快速处理海量数据，并为企业提供有用的业务洞察和分析。
2.实时处理：大数据库可以实时处理海量数据，并在较短的时间内为客户提供快速的响应服务。这对于需要在短时间内进行大批量的数据处理的业务，如金融服务、电子商务等应用场景，具有十分重要的意义。
3.用户行为分析：通过大数据库的用户行为分析，企业可以深入了解用户需求和好恶，了解用户对产品、服务的评价，从而更加精细地制定市场营销策略。
大数据库在数据挖掘和数据处理方面，由于其超强的处理能力，成为企业大数据应用的重要解决方案。
三、数据仓库和大数据库在数据挖掘中的结合应用
数据仓库和大数据库都是基于数据的业务智能和数据分析解决方案。二者之间的应用结合，可以极大地增强企业数据应用的能力。
结合应用的方式包括以下几个方面：
1.数据的集成和清洗：数据仓库主要负责数据的整合和清洗，而大数据库负责数据的存储和处理。因此，可以将数据仓库和大数据库进行结合，使数据仓库作为大数据库的前台，为企业提供更稳定、高效、可靠的数据分析服务。
2.分布式架构：大数据库的分布式处理能力往往比数据仓库更为出色。因此，可以将大数据库作为数据仓库的分布式架构，实现数据仓库的高效分析与实时处理。
3.数据挖掘：数据挖掘是数据仓库和大数据库的共同关注点，而数据挖掘所需的大量数据处理和算法支持也正是大数据库的长处。因此，数据仓库和大数据库可以利用各自的优势，结合实现更加精细的数据挖掘。
结合数据仓库和大数据库的优势在于，能够提高企业数据分析和数据挖掘的能力，同时也能够提高数据处理效率和应用质量，对企业的决策者和业务部门均有足够的价值。
综上所述，数据仓库和大数据库在企业数据应用中的价值是不言而喻的。企业应该根据自身的业务需求，依据数据仓库和大数据库的特性进行选择和应用，以实现企业数据资源的更大化价值。
相关问题拓展阅读：
大数据挖掘是什么意思
大数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在蚂返有用的信息和知识的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并经过统计分析、线上解析解决、情报检索、机器学习算法、专家系统此或和模式识别等诸多方式来实现上述目标。
数据挖掘流程：
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性闷扒饥、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
浅谈数据挖掘与数据仓库
浅谈数据挖掘与数据仓库
1数据挖掘
1.1数据挖掘与传统数据分析的区别
数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件。因此数据挖掘与传统分析方法有很大的不同。
1.2数据挖掘的应用价值
（1）分类：首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。（2）估计：与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类是确定数目的，估计是不确定的。（3）聚类：是对记录岁桐分组。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统，对用户wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群，进行精确营销。（4）关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。（5）预测：通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。（6）偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。除此之外，在客户分析，运筹和企业资源的优化，异常检测，企业分析模型的管理的方面都有广泛使用价值。
2数据仓库
2.1数据仓库的特征
（1）面向主题（Subject Oriented）的数据。数据仓库围绕一些主题如顾客、供应商、产品和销售来组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是组织机构的日常操作和事务处理。（2）集成（Integrated）的数据。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。（3）时变（Time Variant）的数据。数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的数据通常包含历史信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。（4）非易失（Nonvolatile）的数据。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。数据仓库里的数据通常只需要两种操作：初始化载入和数据访问，因此其数据相对稳定，极少或根本不更新。 2.2数据仓库的类型
数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。①企业数据仓库为通用数据仓库，它既含有大量详细的数据，也含有大量累赘的或聚集的数据，这些数据具有不易改变性和面向历史性。此种数据仓库被用来进行涵盖多种企业领域上的战略或战术上的决策。②操作型数据库既可以被用来针对工作数据做决策支持，又可用做将数据加载到数据仓库时的过渡区域。与EDW相比，ODS是面向主题和面向综合的，易变的，仅含有目前的、详细的数据，不含有累计的、历史性的数据。携租③数据集市是为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据。几组数据集市可以组成一个EDW。
2.3数据仓库与传统数据库的比较
二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成辩雀兆、各有千秋。二者的区别可以从以下几个方面进行比较：
（1）出发点不同：数据库是面向事务的设计；数据仓库是面向主题设计的。（2）存储的数据不同：数据库一般存储在线交易数据；数据仓库存储的一般是历史数据。（3）设计规则不同：数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计；数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。（4）提供的功能不同：数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。（5）基本元素不同：数据库的基本元素是事实表，数据仓库的基本元素是维度表。（6）容量不同：数据库在基本容量上要比数据仓库小的多。（7）服务对象不同：数据库是为了高效的事务处理而设计的，服务对象为企业业务处理方面的工作人员；数据仓库是为了分析数据进行决策而设计的，服务对象为企业高层决策人员。
3数据仓库与数据挖掘的关系
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