数据仓库与数据挖掘（谁能帮我简要回答一下数据仓库与数据挖掘的区别与联系）

本文目录

• 谁能帮我简要回答一下数据仓库与数据挖掘的区别与联系
• 数据挖掘和数据仓库的关系
• 初学者如何学习数据仓库与数据挖掘技术
• 数据挖掘与数据仓库的联系与区别
• 数据仓库与数据挖掘问题
• 数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括)
• 数据库，数据仓库和数据挖掘技术之间的区别
• 何谓数据仓库为什么要建立数据仓库何谓数据挖掘它有哪些方面的功能
• 简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系
• 数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)

谁能帮我简要回答一下数据仓库与数据挖掘的区别与联系

数据仓库与数据挖掘的联系

(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。

(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。

(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。

(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。

(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。

数据仓库与数据挖掘的差别

(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。

(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。

数据挖掘和数据仓库的关系

不是很需要，但是你懂的话那最好了
能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参...探讨管理会计中应用数据挖掘技术的可行性,探讨数据挖掘技术在管理会计中应...

初学者如何学习数据仓库与数据挖掘技术

初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实，不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习，建议报培训机构。
1.数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，所以学好数据仓库与数据挖掘技术还是有必要的。
2.数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
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数据挖掘与数据仓库的联系与区别

数据仓库与数据挖掘的联系

(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。

(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。

(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。

(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。

(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。

数据仓库与数据挖掘的差别

(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。

(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。

数据仓库与数据挖掘问题

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1 介绍
数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要，基于数据库系统技术发展而来，并逐步独立的一系列新的应用技术。数据仓库系统可以看作是基于数学及统计学严谨逻辑思维的并达成“科学的判断、有效的行为”的一个工具，也是一种达成“数据整合、知识管理”的有效手段。随着数据仓库技术应用的不断深入，越来越多的企业开始使用数据仓库技术建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现新客户和客户新的需求。
目前主要的数据仓库产品供应商包括Oracle、IBM、Microsoft、SAS、Teradata、Sybase、Business Objects(已被SAP收购)等。Oracle公司的数据仓库解决方案包含了业界领先的数据库平台、开发工具和应用系统，能够提供一系列的数据仓库工具集和服务，具有多用户数据仓库管理能力，多种分区方式，较强的与OLAP工具的交互能力，及快速和便捷的数据移动机制等特性;IBM公司的数据仓库产品称为DB2 Data Warehouse Edition，它结合了DB2数据服务器的长处和IBM的商业智能基础设施，集成了用于仓库管理、数据转换、数据挖掘以及OLAP分析和报告的核心组件，提供了一套基于可视数据仓库的商业智能解决方案;微软的SQL Server提供了三大服务和一个工具来实现数据仓库系统的整合，为用户提供了可用于构建典型和创新的分析应用程序所需的各种特性、工具和功能，可以实现建模、ETL、建立查询分析或图表、定制KPI、建立报表和构造数据挖掘应用及发布等功能;SAS公司的数据仓库解决方案是一个由30多个专用模块构成的架构体系，适应于对企业级的数据进行重新整合，支持多维、快速查询，提供服务于OLAP操作和决策支持的数据采集、管理、处理和展现功能;Teradata公司提出了可扩展数据仓库基本架构，包括数据装载、数据管理和信息访问几个部分，是高端数据仓库市场最有力竞争者，主要运行在基于Unix操作系统平台的NCR硬件设备上;Sybase提供了称为Warehouse Studio的一整套覆盖整个数据仓库建立周期的产品包，包括数据仓库的建模、数据集成和转换、数据存储和管理、元数据管理和数据可视化分析等产品;Business Objects是集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统，具有较好的查询和报表功能，提供多维分析技术，支持多种数据库，同时它还支持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。
根据IDC发布的2006年数据仓库市场分析报告，上述公司占据了全球近90%的市场份额，提供的数据仓库产品的功能特性已经成为市场的主流。这些公司在推出各自的数据仓库产品的同时也提供了相应的数据仓库解决方案。本文后续内容将针对这些数据仓库产品和解决方案的主要支撑技术进行比较，并结合IDC和ChinaBI相关报告给出相应的市场情况分析。
2 支撑技术
在数据仓库系列技术中，主要的支撑技术包括数据库技术、ETL技术、OLAP技术、报表技术、数据挖掘技术。
2.1 数据库技术
数据库技术是支撑数据仓库技术的基础技术。尽管在数据仓库技术存储模型方面，基于数据库技术而发展的关系模式的理念已经被颠覆，取而代之是各种各样的数据仓库数据模型，如星型模型，雪花模型等。然而，在已有的数据仓库实践中，关系数据库仍然是实质的数据库存储工具，只是将数据库表改称为了事实表和维表，将属性域之间的关系重新定义为维度，量度，层次，粒度等。
成熟的数据仓库后台数据库包括Oracle、DB2、SQL Server、Teradata和Sybase IQ。在查询效率方面，Sybase IQ由于采用了列存储技术，查询效率比较高;在兼容性方面，Teradata从软件到硬件都必须是专用的，因而兼容性最差;在管理平台和海量数据管理方面，Oracle、DB2和SQL Server都提供了一系列完整的工具，相对于其它产品有着明显的优势;在磁盘空间利用方面，Sybase IQ的压缩比是所有数据库中最好的，而Teradata最为浪费。
另外，SAS公司和BO公司也拥有自己的数据管理能力，但对于大型数据仓库的数据管理，仍然需要使用上述数据库产品，SAS和BO都提供了与这些数据库进行连接的专门接口。
2.2 ETL技术
数据仓库系统是集成的、与时间相关的数据集合，ETL作为数据仓库的核心，负责将分布的、异构数据源中的数据进行抽取、清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。ETL能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。要实现数据仓库中数据的自动更新运转，ETL技术是必不可少的关键技术之一。
主流数据仓库产品供应商都拥有各自的ETL能力。IBM的ETL工具称为IBM WebSphere DataStage，它为整个ETL过程提供了一个图形化的开发环境，支持对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护，并将其输入数据集或数据仓库;Teradata的ETL工具称为ETL Automation，它利用Teradata数据库本身的并行处理能力，通过SQL语句实现数据的转换，提供对ETL流程的支持，包括前后依赖、执行和监控等;SAS的ETL工具称为ETL Studio，提供管理ETL流程和建立数据仓库、数据集市和OLAP结构的单控制点。其他几家公司则将其工具融合在大的数据仓库组件中，如Oracle的Oracle Warehouse Builder (OWB)、SQL Server的Integration Services、Sybase的Data Integration Suite、BO的可扩展数据整合平台Data Integrator。
上述各公司提供的ETL相关工具功能相近，在易用性、效率、价格等方面各有千秋，但就工具的二次开发、集成和开放性而言，与专业的数据集成平台，如Informatica公司的PowerCenter，相比还是存在一定的差距。
2.3 OLAP技术
联机分析处理(OLAP)是针对特定问题的联机数据访问和分析，通过对信息进行快速、稳定、一致和交互式的存取，对数据进行多层次、多阶段的分析处理，以获得高度归纳的分析结果。联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求，由此出现了多维数据库和多维分析的概念。
目前主流的OLAP产品有Oracle Express/Discoverer、SQL Server Analysis Services、DB2 OLAP Server、SAS OLAP Server等，这些产品都可以生成多维数据立方体，提供多维数据的快速分析，支持所有主流关系型数据库如DB2，Oracle，SQL Server，Sybase等，同时可读取关系数据库中细节数据，实现混合在线分析(HOLAP)或关系型在线分析(ROLAP)。并且，各厂商的OLAP Sever对自己的数据库产品的支持均好于其它数据库，各自的分析工具也都基于开放的OLE DB标准，可以访问支持OLE DB标准的数据立方体。
BO公司和Sybase公司则分别提供了各自的OLAP分析工具OLAP Intelligence和Power Dimension，支持标准OLAP API，如OLEDB for OLAP，能够对Microsoft、IBM等OLAP数据进行划分、钻取等处理，兼容第三方报表和展现工具。Teradata尽管不提供独立的OLAP工具，但提供了相关技术，用于提升运行于Teradata数据库上的OLAP应用系统的性能。
2.4 报表技术
报表技术主要是将集成在数据模型里的数据，按照复杂的格式、指定行列统计项，计算形成的特殊表格。一般的简单报表可以使用通用的前台展现技术实现，而复杂的报表则需要使用特定的报表技术。主流的报表技术都可以灵活的制定各种报表模版库和指标库，并根据每个区块或单元格的需要引用指标，实现一系列复杂的符合要求的报表的自动生成。
主流数据仓库厂商的报表工具中较为有影响包括IBM的Cognos ReportNet、BO的Crystal Reports、Oracle的Oracle Reports。IBM通过收购Cognos公司获得了完整的报表产品Cognos ReportNet，覆盖了各种报表需求，包括管理报表、商业报表、账单和发票等;BO公司提供了一个完整的企业报表解决方案Crystal Reports Server，支持通过Web快速便捷的创建、管理和交付报表;Oracle Reports工具提供了自由的数据格式方式，可以自动生成个性化字母或矩阵风格的布局，包括动态、数据驱动的图表;SQL Server的报表功能包含在Reporting Services (SSRS)中，包括处理组件、一整套可用于创建和管理报表的工具、在自定义应用程序中集成和扩展数据和报表处理的API。与上述产品相比，Sybase的InfoMaker、Teradata的BTEQ和SAS的Report Studio等报表产品在功能、性能、二次开发等方面都还存在着一定的差距。
总的来说，这些产品在大部分通用软件领域相对国产软件都要优秀，但在有中国特色的报表领域内却是例外，在处理能力存在一定的不适应性。另外这些产品的数学模型都是基于SQL/OLAP理论设计的，在技术上也不能满足国内复杂报表的制作需求。
2.5 数据挖掘技术
当数据积累到一定数量时，某些潜在联系、分类、推导结果和待发现价值隐藏在其中，可以使用数据发掘工具帮助发现这些有价值的数据。数据挖掘就是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。通过数据挖掘能找出数据库中隐藏的信息，实现用模型来拟合数据、探索型数据分析，数据驱动型的发现，演绎型学习等功能。
目前，IBM公司的IBM Intelligent Miner支持典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作;Oracle公司提供的数据挖掘平台称为Oracle Data Miner，它提供了的一个图形用户界面，通过简单易用的向导来指导完成数据准备、数据挖掘、模型评估和模型评价过程，根据需要自动生成将数据挖掘步骤转换成一个集成的数据挖掘/BI应用程序所需的代码;SAS公司的SAS Enterprise Miner将数据挖掘过程简单流程化，支持关联、聚类、决策树、神经元网络和经典的统计回归技术;Teradata公司的挖掘工具称为Teradata Warehouse Miner，它通过将数据挖掘技术整合到数据仓库来简化数据挖掘流程，该工具还可实现将多家厂商的数据挖掘技术嵌入Teradata企业级数据仓库环境中运行;Microsoft数据挖掘平台不同于传统数据挖掘应用程序，它支持组织中数据的整个开发生命周期，允许第三方添加自定义算法以支持特定的挖掘需求，支持实时根据挖掘的数据集进行数据验证。对比于上述公司，Sybase和BO公司并没有推出专门的数据挖掘平台或工具。
和前几项支撑技术相比，数据挖掘技术的专业性更强，与应用领域的特殊背景结合得更加紧密。上述产品除了在性能、通用性、数据展示、二次开发上有一定差异外，没有一个能够占据绝对技术和市场优势，反而是一些专门领域内的专业挖掘工具更具竞争性，如Fair Isaac公司占据了全球信用卡积分市场近7成的份额。
3 市场分析
国际权威市场分析机构IDC将数据仓库平台工具市场细分为数据仓库生成(Data Warehouse Generation)工具市场和数据仓库管理(Data Warehouse Management)工具市场两个部分，前者涵盖数据仓库的设计和ETL过程的各种工具，后者指数据仓库后台数据库的管理工具，如DBMS。根据IDC发布的《全球数据仓库平台工具2006年度供应商市场份额》分析报告，2006年该市场增长率为12.5%，规模达到57亿美元，其中数据仓库生成工具和数据仓库管理工具两个市场的比重分别为23.3%和76.7%，相对于数据仓库管理工具市场，数据仓库生成工具市场的增长进一步放缓。可以预见，整个数据仓库市场将进一步向拥有强大后台数据库系统的传统厂商倾斜。从供应商看，Oracle公司继续占据数据仓库管理领域的领先供应商地位，并且与其主要竞争者IBM之间的这种领先优势正逐渐扩大。Microsoft紧追IBM之后，与其之间的差距则在逐渐缩小。
在国内，商业智能已经成为企业信息化中最重要的组成部分，而数据仓库相关技术在其中扮演着无可替代的重要角色。据ChinaBI统计，2007年中国大陆地区的BI市场份额约为20亿元人民币，同比2006年增长35%，其中BI产品许可证约为9亿元人民币，BI系统集成约为11亿元人民币。现有BI厂商包括产品提供商、集成商、分销商、服务商等有近500家，在未来几年内商业智能市场需求旺盛，市场规模增长迅速。从国内数据仓库实践看，根据ChinaBI评选的2007年中国十大数据仓库的初步结果，传统数据库厂商占据7个，分别是IBM 3个、Oracle 3个、SQL Server 1个，其余3个属于NCR/Teradata公司;从数据仓库规模来看，传统数据库厂商更占有巨大优势，总数据量为536.3T，Teradata则为54T。涉及的行业包括通信、邮政、税务、证券和保险等。
在数据仓库市场快速发展的同时，市场竞争也日趋激烈，其中尤其以Oracle收购Hyperion、SAP收购BO、IBM收购Cognos具有代表意义。截至2007年底，混乱的市场已经基本明朗化，三个层次逐渐浮现出来。Oracle，IBM，Microsoft和SAP位居第一层次，能够提供全面的解决方案;第二层次是NCR Teradata和SAS等产品相对独立的供应商，可以提供解决方案中的部分应用;第三层次是只专注于单一领域的专业厂商，但其在并购的硝烟中日趋难以存活。

数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括)

数据仓库与数据挖掘的联系

(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。

(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。

(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。

(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。

(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。

数据仓库与数据挖掘的差别

(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。

(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。

数据库，数据仓库和数据挖掘技术之间的区别

先说说数据仓库和数据挖掘的关系，再说说数据库与数据仓库的关系

数据仓库与数据挖掘的联系

(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。

(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。

(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。

(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。

(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。

数据仓库与数据挖掘的差别

(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。

(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。

1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；

区别主要总结为以下几点：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时

何谓数据仓库为什么要建立数据仓库何谓数据挖掘它有哪些方面的功能

何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？
答：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
建立数据仓库的目的有3个：
一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题，数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。
二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。决策分析需要全面的、正确的集成数据，这是传统事务数据库不能直接提供的。
三是解决决策分析对数据的特殊操作要求。决策分析是面向专业用户而非一般业务员，需要使用专业的分析工具，对分析结果还要以商业智能的方式进行表现，这是事务数据库不能提供的。
何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？
答：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、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。
数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。

简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系

先说说数据仓库和数据挖掘的关系，再说说数据库与数据仓库的关系

数据仓库与数据挖掘的联系

(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。

(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。

(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。

(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。

(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。

数据仓库与数据挖掘的差别

(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。

(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。

1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；

区别主要总结为以下几点：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时

数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)

区别：

1、目的不同：

数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息，多用来预测。

2、阶段不同：

数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。

3、处理方式不同：

数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据，找到数据的潜在模式进行预测，它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下，数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。

联系：

1、数据仓库是为了数据挖掘做预准备，数据挖掘可建立在数据仓库之上。

2、最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。

扩展资料：

数据仓库与数据挖掘的发展历程：

关系数据库是20世纪70年代初提出来，经过数据库专家几十年的努力，理论和实践都取得了显著成果，标志着数据库技术的日益成熟。

但它仍然难以实现对关系数据库中数据的分析，不能很好地支持决策，因此在80年代，产生了数据仓库的思想，90年代，数据仓库的基本原理、架构形式和使用原则都已确定。

主要技术包括对数据库中数据访问、网络、C / S结构和图形界面，一些大公司已经开始构建数据仓库。针对数据仓库中迅速增长的海量数据的收集、存放，用人力已经不能解决，那么数据仓库中有用的知识的提取就需要数据挖掘来实现。

数据挖掘与统计学子领域“试探性数据分析”及人工智能子领域“知识发现”和机器学有关，是一门综合性的技术学科。

参考资料：

百度百科-数据挖掘

百度百科-数据仓库