数据挖掘和数据仓库有什么区别？

数据挖掘

数据挖掘是通过使用模式识别技术（包括统计和数学技术）传输存储在存储库中的大量数据来寻找有用的新相关性、模式和趋势的过程。它是对事实数据集的分析，以发现未预料到的关系，并以既合乎逻辑又对数据所有者有帮助的新颖方法总结记录。

在数据挖掘中，数据的隐藏模式被认为是根据多个类别成为一个有用的数据。这些数据被组装在一个区域中，包括用于分析它的数据仓库，并执行数据挖掘算法。这些数据有助于制定有效的决策，从而降低价值并增加收入。

数据挖掘是一种重要的方法，它从大量信息中提取以前未知且可能有用的数据。数据挖掘过程包含若干组件，这些组件构成了数据挖掘系统结构。

数据仓库是一种主要用于收集和管理来自各种来源的数据的技术，以便为业务提供有意义的业务洞察力。数据仓库是专门为支持管理决策而设计的。

简单来说，数据仓库定义了一个独立于组织的运营数据库进行维护的数据库。数据仓库系统能够集成多个应用系统。它们通过提供用于分析的综合历史信息的可靠平台来提供数据处理。

数据仓库在多维空间中概括和集中数据。数据仓库的构建包括数据清洗、数据集成和数据转换，可以看作是数据挖掘的重要预处理步骤。

它提供了在线分析处理(OLAP)工具，用于对不同粒度的多维数据进行交互式分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。有多种数据挖掘功能，包括关联、分类、预测和聚类，可以与 OLAP 操作相结合，在各个抽象层次上构建交互式知识挖掘。

让我们看看数据挖掘和数据仓库之间的比较。

数据挖掘	数据仓库
Data mining is usually treated as the procedure of extracting useful data from a huge set of data.	数据仓库是组合所有相关信息的阶段。
The benefit of the data mining approach is the detection and identification of the unwanted errors that appear in the system.	数据仓库的好处是它能够频繁更新。主要原因是它非常适合需要了解最新信息的企业家。
Data mining is the phase of determining data patterns.	数据仓库是为分析而设计的数据库系统。
The data mining techniques are profitable as compared to different statistical data applications.	数据仓库的权限是方便各类业务信息。