探索数据世界，从数据仓库到大数据库的挖掘之路(数据仓库数据挖掘大数据库)

数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色。我们所熟知的各种应用，如智能手机、社交网络和在线购物，都在不断产生海量的数据。这些数据中蕴藏着无穷无尽的信息和价值，创造了巨大的商机和社会效益。然而，如果没有一种良好的数据挖掘方法，这些数据可能会变得混乱和毫无价值。因此，在探索数据世界时，从数据仓库到大数据库的挖掘之路就显得尤为重要。

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一、 数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的数据，用于支持管理决策。它可以在不同的系统中整合数据，并提供决策支持功能，如报表、查询和在线分析。数据仓库的价值在于其面向主题和综合的特性。与传统的事务处理系统不同，数据仓库聚焦于主题，因此可以提供更有针对性的分析和挖掘功能。同时，数据仓库还可以将不同的数据源整合到一个位置，从而助力使用者更好地面对数据建模和决策。

二、 数据挖掘

数据挖掘是一种从大型数据集中提取有用信息的过程。它涉及到从原始数据中提取模式、关联和规则的技术，如聚类、分类、回归分析和关联规则挖掘。应用数据挖掘的目的是在数据中探索并发现隐藏在其中的有价值信息，以帮助我们做出更好的商业和决策规划。数据挖掘技术的发展将有力地支持我们更好地探索数据的真正价值。

三、 大数据库

大数据库与传统的关系数据库管理系统不同，它拥有高容量、可扩展性和高性能的特性。它能够存储极其庞大的数据量，并可以处理大规模并发访问。由于当前网络环境的迅速发展和数据存储技术的不断革新，大数据库有着广泛的应用前景和显著的商业价值。我们可以从大数据库中挖掘出更多的数据价值，进一步支持现代企业的运营和决策。

四、 挖掘之路

在探索数据世界时，从数据仓库到大数据库的挖掘之路显得尤为重要。一方面，数据仓库面向特定主题，提供更加有针对性的数据分析和挖掘应用。另一方面，大数据库可以存储海量的数据，并且具有高度可扩展性和高性能。这两者相结合，可以使我们在数据的探索中更加高效和准确。

数据挖掘技术就好比是我们在挖矿。我们需要在数据仓库中挖掘出我们需要的数据。然后，通过大数据库存储这些数据，我们可以更轻松地管理和处理大数据集。利用数据挖掘工具和技术，我们可以在这些数据中挖掘出有价值的信息和见解，以用于对于商业和决策的规划。

综上所述，是一个关键的步骤，是我们充分发掘数据价值的必由之路。有意识地整合这些技术和工具，我们就可以更好地挖掘数据中蕴含的信息和价值，为我们的组织和人类带来更大的商业价值和社会效益。

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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

大学计算机专业数据库方向(计算机大数据专业就业方向)

大学计算机专业数据库方向：

1、数据库应用开发(applicationdevelopment)

除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等

数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多。

2、数据建模专家(datamodeler)

除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计，这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司则可能由程序员承担。

3、商业智能专家(business-BI)

主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，涉及OLAP(onlineyticalprocessing)，需要使用SSRS,cognos,crystalreport等报表工具，或者其他一些数液袭没据挖掘，统计方面的软件工具。

4、ETL开发(ETLDeveloper)

使用ETL工具或者自己编写程序在不同的数据源之间对数据进行导入，导出，转换，所接触的数据库一般数据量非常大，要求进行的数据转换也比较复杂和数据仓库和商业智能的关系比较密切。在一些数据库应用规模很大的公司里面有专门的职位，中小公司里面则可能由程序员或者DBA负责这方面的工作。

5、数据构架师(DataArchitect)

主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。

6、数据库管理员(database-DBA)

数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）。这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位

7、数据仓库专家(datawarehouse-DW)

应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化闹纳。

8、存储工程师(storageengineer)

专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，和DBA的工作关系比较密切。对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，这种职位也非常少。

9、性能优化工程师(performanceengineer)

专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。

10、高级数据库管理员(seniorDBA)

在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要禅虚求等）比较熟悉。对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈，对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLERAC/FailSafe,IBM的DPF,HADR等），对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）。熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。灾难数据恢复过程的建立，测试和执行。这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。这种职位非常少。

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