会员登录
会员注册1 引 言
随着数据库技术、网络技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大。然而， 如何有效地使用这些数据却成为一个问题，因为往往是数据丰富而知识缺乏，人们目前所使用的数据库技术无法将隐藏在数据背后的重要信息挖掘出来利用，所以如何迅速、准确、有效且适量地提供用户所需的信息，发现信息之间潜在的联系，支持管理决策就是数据挖掘和数据仓库要解决的课题，同时也是CRM系统产生的必要条件和最终目的。
2 数据仓库与数据挖掘的概念
2.1 数据仓库
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-olatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次加以理解：首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库;其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。整个数据仓库系统是一个包含4个层次的体系结构，具体如下：
数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。
数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心，数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析，针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和 HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中;MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;HOLAP基本数据存放于 RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。