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。