數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫顧名思義，是一個(gè)很大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集合，面向主題的，集成的，相對穩(wěn)定的，反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。對多樣的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與整合。它為企業(yè)提供一定的BI（商業(yè)智能）能力，指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量以及控制。數(shù)據(jù)倉庫的輸入方是不同的數(shù)據(jù)源，比如：有的數(shù)據(jù)存在mysql里，有的數(shù)據(jù)存在mongdb里，還有一些第三方的數(shù)據(jù)源，最終的輸出用于企業(yè)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)報(bào)表等方向。多數(shù)據(jù)源通過ETL（Extract-數(shù)據(jù)抽?。籘ransform-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；Load-數(shù)據(jù)加載）集成。還有數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的關(guān)系，這里在網(wǎng)上找了個(gè)圖，講的還是比較清楚的。面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫常稱作OLTP，面向分析的數(shù)據(jù)倉庫亦稱為OLAP數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘看穿你的需求，廣義上說，任何從數(shù)據(jù)庫中挖掘信息的過程都叫做數(shù)據(jù)挖掘。從這點(diǎn)看來，數(shù)據(jù)挖掘就是BI。但從技術(shù)術(shù)語上說，數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）特指的是：源數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換等成為適合于挖掘的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘在這種具有固定形式的數(shù)據(jù)集上完成知識(shí)的提煉，最后以合適的知識(shí)模式用于進(jìn)一步分析決策工作。從這種狹義的觀點(diǎn)上，我們可以定義：數(shù)據(jù)挖掘是從特定形式的數(shù)據(jù)集中提煉知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘往往針對特定的數(shù)據(jù)、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘算法，找到數(shù)據(jù)下面隱藏的規(guī)律，這些規(guī)律往往被用來預(yù)測、支持決策。BI經(jīng)過幾年的積累，大部分中大型的企事業(yè)單位已經(jīng)建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎(chǔ)信息化系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的統(tǒng)一特點(diǎn)都是:通過業(yè)務(wù)人員或者用戶的操作，最終對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行增加、修改、刪除等操作。上述系統(tǒng)可統(tǒng)一稱為OLTP(Online Transaction Process，在線事務(wù)處理)，指的就是系統(tǒng)運(yùn)行了一段時(shí)間以后，必然幫助企事業(yè)單位收集大量的歷史數(shù)據(jù)。但是，在數(shù)據(jù)庫中分散、獨(dú)立存在的大量數(shù)據(jù)對于業(yè)務(wù)人員來說，只是一些無法看懂的天書。業(yè)務(wù)人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解并從中受益的抽象信息。此時(shí)，如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，使得業(yè)務(wù)人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些信息，并且輔助決策，就是商業(yè)智能(BI)主要解決的問題。如何把數(shù)據(jù)庫中存在的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)人員需要的信息？大部分的答案是報(bào)表系統(tǒng)。簡單說，報(bào)表系統(tǒng)已經(jīng)可以稱作是BI了，它是BI的低端實(shí)現(xiàn)。 現(xiàn)在國外的企業(yè)，大部分已經(jīng)進(jìn)入了中端BI，叫做數(shù)據(jù)分析。有一些企業(yè)已經(jīng)開始進(jìn)入高端BI，叫做數(shù)據(jù)挖掘。而我國的企業(yè)，目前大部分還停留在報(bào)表階段。目前國內(nèi)現(xiàn)在做BI的廠家有很多，比較知名的BI廠家比如：永洪科技，核心產(chǎn)品Yonghong-Z-Suite幫助企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用，也有很豐富的行業(yè)積累，政府，電力，能源，金融等等，有興趣可以自己查些資料。系嗎？

　　數(shù)據(jù)倉庫：

　　數(shù)據(jù)倉庫顧名思義，是一個(gè)很大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集合，面向主題的，集成的，相對穩(wěn)定的，反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。對多樣的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與整合。它為企業(yè)提供一定的BI（商業(yè)智能）能力，指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量以及控制。

　　數(shù)據(jù)倉庫的輸入方是不同的數(shù)據(jù)源，比如：有的數(shù)據(jù)存在mysql里，有的數(shù)據(jù)存在mongdb里，還有一些第三方的數(shù)據(jù)源，最終的輸出用于企業(yè)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)報(bào)表等方向。

　　多數(shù)據(jù)源通過ETL（Extract-數(shù)據(jù)抽取；Transform-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；Load-數(shù)據(jù)加載）集成。

　　還有數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的關(guān)系，這里在網(wǎng)上找了個(gè)圖，講的還是比較清楚的。

　　面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫常稱作OLTP，面向分析的數(shù)據(jù)倉庫亦稱為OLAP

　　數(shù)據(jù)挖掘：

　　數(shù)據(jù)挖掘看穿你的需求，廣義上說，任何從數(shù)據(jù)庫中挖掘信息的過程都叫做數(shù)據(jù)挖掘。從這點(diǎn)看來，數(shù)據(jù)挖掘就是BI。但從技術(shù)術(shù)語上說，數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）特指的是：源數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換等成為適合于挖掘的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘在這種具有固定形式的數(shù)據(jù)集上完成知識(shí)的提煉，最后以合適的知識(shí)模式用于進(jìn)一步分析決策工作。從這種狹義的觀點(diǎn)上，我們可以定義：數(shù)據(jù)挖掘是從特定形式的數(shù)據(jù)集中提煉知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘往往針對特定的數(shù)據(jù)、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘算法，找到數(shù)據(jù)下面隱藏的規(guī)律，這些規(guī)律往往被用來預(yù)測、支持決策。

　　BI

　　經(jīng)過幾年的積累，大部分中大型的企事業(yè)單位已經(jīng)建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎(chǔ)信息化系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的統(tǒng)一特點(diǎn)都是:通過業(yè)務(wù)人員或者用戶的操作，最終對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行增加、修改、刪除等操作。上述系統(tǒng)可統(tǒng)一稱為OLTP(Online Transaction Process，在線事務(wù)處理)，指的就是系統(tǒng)運(yùn)行了一段時(shí)間以后，必然幫助企事業(yè)單位收集大量的歷史數(shù)據(jù)。但是，在數(shù)據(jù)庫中分散、獨(dú)立存在的大量數(shù)據(jù)對于業(yè)務(wù)人員來說，只是一些無法看懂的天書。業(yè)務(wù)人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解并從中受益的抽象信息。此時(shí)，如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，使得業(yè)務(wù)人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些信息，并且輔助決策，就是商業(yè)智能(BI)主要解決的問題。

　　如何把數(shù)據(jù)庫中存在的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)人員需要的信息？大部分的答案是報(bào)表系統(tǒng)。簡單說，報(bào)表系統(tǒng)已經(jīng)可以稱作是BI了，它是BI的低端實(shí)現(xiàn)。 現(xiàn)在國外的企業(yè)，大部分已經(jīng)進(jìn)入了中端BI，叫做數(shù)據(jù)分析。有一些企業(yè)已經(jīng)開始進(jìn)入高端BI，叫做數(shù)據(jù)挖掘。而我國的企業(yè)，目前大部分還停留在報(bào)表階段。目前國內(nèi)現(xiàn)在做BI的廠家有很多，比較知名的BI廠家比如：永洪科技，核心產(chǎn)品Yonghong-Z-Suite幫助企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用，也有很豐富的行業(yè)積累，政府，電力，能源，金融等等，有興趣可以自己查些資料。