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數(shù)據(jù)在當今社會中扮演著越來越重要的角色。我們所熟知的各種應(yīng)用，如智能手機、社交網(wǎng)絡(luò)和在線購物，都在不斷產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中蘊藏著無窮無盡的信息和價值，創(chuàng)造了巨大的商機和社會效益。然而，如果沒有一種良好的數(shù)據(jù)挖掘方法，這些數(shù)據(jù)可能會變得混亂和毫無價值。因此，在探索數(shù)據(jù)世界時，從數(shù)據(jù)倉庫到大數(shù)據(jù)庫的挖掘之路就顯得尤為重要。
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一、 數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的數(shù)據(jù)，用于支持管理決策。它可以在不同的系統(tǒng)中整合數(shù)據(jù)，并提供決策支持功能，如報表、查詢和在線分析。數(shù)據(jù)倉庫的價值在于其面向主題和綜合的特性。與傳統(tǒng)的事務(wù)處理系統(tǒng)不同，數(shù)據(jù)倉庫聚焦于主題，因此可以提供更有針對性的分析和挖掘功能。同時，數(shù)據(jù)倉庫還可以將不同的數(shù)據(jù)源整合到一個位置，從而助力使用者更好地面對數(shù)據(jù)建模和決策。
二、 數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是一種從大型數(shù)據(jù)集中提取有用信息的過程。它涉及到從原始數(shù)據(jù)中提取模式、關(guān)聯(lián)和規(guī)則的技術(shù)，如聚類、分類、回歸分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的目的是在數(shù)據(jù)中探索并發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的有價值信息，以幫助我們做出更好的商業(yè)和決策規(guī)劃。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展將有力地支持我們更好地探索數(shù)據(jù)的真正價值。
三、 大數(shù)據(jù)庫
大數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)不同，它擁有高容量、可擴展性和高性能的特性。它能夠存儲極其龐大的數(shù)據(jù)量，并可以處理大規(guī)模并發(fā)訪問。由于當前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的迅速發(fā)展和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的不斷革新，大數(shù)據(jù)庫有著廣泛的應(yīng)用前景和顯著的商業(yè)價值。我們可以從大數(shù)據(jù)庫中挖掘出更多的數(shù)據(jù)價值，進一步支持現(xiàn)代企業(yè)的運營和決策。
四、 挖掘之路
在探索數(shù)據(jù)世界時，從數(shù)據(jù)倉庫到大數(shù)據(jù)庫的挖掘之路顯得尤為重要。一方面，數(shù)據(jù)倉庫面向特定主題，提供更加有針對性的數(shù)據(jù)分析和挖掘應(yīng)用。另一方面，大數(shù)據(jù)庫可以存儲海量的數(shù)據(jù)，并且具有高度可擴展性和高性能。這兩者相結(jié)合，可以使我們在數(shù)據(jù)的探索中更加高效和準確。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就好比是我們在挖礦。我們需要在數(shù)據(jù)倉庫中挖掘出我們需要的數(shù)據(jù)。然后，通過大數(shù)據(jù)庫存儲這些數(shù)據(jù)，我們可以更輕松地管理和處理大數(shù)據(jù)集。利用數(shù)據(jù)挖掘工具和技術(shù)，我們可以在這些數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息和見解，以用于對于商業(yè)和決策的規(guī)劃。
綜上所述，是一個關(guān)鍵的步驟，是我們充分發(fā)掘數(shù)據(jù)價值的必由之路。有意識地整合這些技術(shù)和工具，我們就可以更好地挖掘數(shù)據(jù)中蘊含的信息和價值，為我們的組織和人類帶來更大的商業(yè)價值和社會效益。
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淺談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫
淺談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫
1數(shù)據(jù)挖掘
1.1數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，如查詢、報表、聯(lián)機應(yīng)用分析的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先前未知、有效和實用三個特征。即數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識，甚至是違背直覺的信息或知識，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有價值。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析趨勢為從大型數(shù)據(jù)庫抓取所需數(shù)據(jù)并使用專屬計算機分析軟件。因此數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析方法有很大的不同。
1.2數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用價值
（1）分類：首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對于沒有分類的數(shù)據(jù)進行分類。（2）估計：與分類類似，不同之處在于，分類描述的是離散型變量的輸出，而估值處理連續(xù)值的輸出；分類是確定數(shù)目的，估計是不確定的。（3）聚類：是對記錄歲桐分組。聚類和分類的區(qū)別是聚集不依賴于預(yù)先定義好的類，不需要訓(xùn)練集。中國移動采用先進的數(shù)據(jù)挖掘工具馬克威分析系統(tǒng)，對用戶wap上網(wǎng)的行為進行聚類分析，通過客戶分群，進行精確營銷。（4）關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式的發(fā)現(xiàn)：關(guān)聯(lián)是某種事物發(fā)生時其他事物會發(fā)生的這樣一種聯(lián)系。例如：每天購買啤酒的人也有可能購買香煙，比重有多大，可以通過關(guān)聯(lián)的支持度和可信度來描述。與關(guān)聯(lián)不同，序列是一種縱向的聯(lián)系。例如：今天銀行調(diào)整利率，明天股市的變化。（5）預(yù)測：通過分類或估值得出模型，該模型用于對未知變量的預(yù)言。（6）偏差的檢測：對分析對象的少數(shù)的、極端的特例的描述，揭示內(nèi)在的原因。除此之外，在客戶分析，運籌和企業(yè)資源的優(yōu)化，異常檢測，企業(yè)分析模型的管理的方面都有廣泛使用價值。
2數(shù)據(jù)倉庫
2.1數(shù)據(jù)倉庫的特征
（1）面向主題（Subject Oriented）的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫圍繞一些主題如顧客、供應(yīng)商、產(chǎn)品和銷售來組織。數(shù)據(jù)倉庫關(guān)注決策者的數(shù)據(jù)建模與分析，而不是組織機構(gòu)的日常操作和事務(wù)處理。（2）集成（Integrated）的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。（3）時變（Time Variant）的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲從歷史的角度提供信息。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，通過這些信息，可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預(yù)測。（4）非易失（Nonvolatile）的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)通常只需要兩種操作：初始化載入和數(shù)據(jù)訪問，因此其數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定，極少或根本不更新。 2.2數(shù)據(jù)倉庫的類型
數(shù)據(jù)倉庫的類型根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫所管理的數(shù)據(jù)類型和它們所解決的企業(yè)問題范圍，一般可將數(shù)據(jù)倉庫分為下列3種類型：企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫（EDW）、操作型數(shù)據(jù)庫（ODS）和數(shù)據(jù)集市（Data Marts）。①企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫為通用數(shù)據(jù)倉庫，它既含有大量詳細的數(shù)據(jù)，也含有大量累贅的或聚集的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有不易改變性和面向歷史性。此種數(shù)據(jù)倉庫被用來進行涵蓋多種企業(yè)領(lǐng)域上的戰(zhàn)略或戰(zhàn)術(shù)上的決策。②操作型數(shù)據(jù)庫既可以被用來針對工作數(shù)據(jù)做決策支持，又可用做將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫時的過渡區(qū)域。與EDW相比，ODS是面向主題和面向綜合的，易變的，僅含有目前的、詳細的數(shù)據(jù)，不含有累計的、歷史性的數(shù)據(jù)。攜租③數(shù)據(jù)集市是為了特定的應(yīng)用目的或應(yīng)用范圍，而從數(shù)據(jù)倉庫中獨立出來的一部分數(shù)據(jù)，也可稱為部門數(shù)據(jù)或主題數(shù)據(jù)。幾組數(shù)據(jù)集市可以組成一個EDW。
2.3數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的比較
二者的聯(lián)系既有聯(lián)系又有區(qū)別。數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫。目前，大部分數(shù)據(jù)倉庫還是用關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來管理的?？梢哉f，數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫相輔相成辯雀兆、各有千秋。二者的區(qū)別可以從以下幾個方面進行比較：
（1）出發(fā)點不同：數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計；數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。（2）存儲的數(shù)據(jù)不同：數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。（3）設(shè)計規(guī)則不同：數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計；數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余，采用反范式的方式來設(shè)計。（4）提供的功能不同：數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。（5）基本元素不同：數(shù)據(jù)庫的基本元素是事實表，數(shù)據(jù)倉庫的基本元素是維度表。（6）容量不同：數(shù)據(jù)庫在基本容量上要比數(shù)據(jù)倉庫小的多。（7）服務(wù)對象不同：數(shù)據(jù)庫是為了高效的事務(wù)處理而設(shè)計的，服務(wù)對象為企業(yè)業(yè)務(wù)處理方面的工作人員；數(shù)據(jù)倉庫是為了分析數(shù)據(jù)進行決策而設(shè)計的，服務(wù)對象為企業(yè)高層決策人員。
3數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
大學(xué)計算機專業(yè)數(shù)據(jù)庫方向(計算機大數(shù)據(jù)專業(yè)就業(yè)方向)
大學(xué)計算機專業(yè)數(shù)據(jù)庫方向：
1、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用開發(fā)(applicationdevelopment)
除了基本的SQL方面的知識，還要對開發(fā)流程，軟件工程，各種框架和開發(fā)工具等等
數(shù)據(jù)庫應(yīng)用開發(fā)這個方向上的機會最多，職位最多。
2、數(shù)據(jù)建模專家(datamodeler)
除了基本的SQL方面的知識，非常熟悉數(shù)據(jù)庫原理，數(shù)據(jù)建模負責(zé)將用戶對數(shù)據(jù)的需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫物理設(shè)計和物理設(shè)計，這個方向上在大公司（金融，保險，研究，軟件開發(fā)商等）有專門職位，在中小公司則可能由程序員承擔(dān)。
3、商業(yè)智能專家(business-BI)
主要從商業(yè)應(yīng)用，最終用戶的角度去從數(shù)據(jù)中獲得有用的信息，涉及OLAP(onlineyticalprocessing)，需要使用SSRS,cognos,crystalreport等報表工具，或者其他一些數(shù)液襲沒據(jù)挖掘，統(tǒng)計方面的軟件工具。
4、ETL開發(fā)(ETLDeveloper)
使用ETL工具或者自己編寫程序在不同的數(shù)據(jù)源之間對數(shù)據(jù)進行導(dǎo)入，導(dǎo)出，轉(zhuǎn)換，所接觸的數(shù)據(jù)庫一般數(shù)據(jù)量非常大，要求進行的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換也比較復(fù)雜和數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能的關(guān)系比較密切。在一些數(shù)據(jù)庫應(yīng)用規(guī)模很大的公司里面有專門的職位，中小公司里面則可能由程序員或者DBA負責(zé)這方面的工作。
5、數(shù)據(jù)構(gòu)架師(DataArchitect)
主要從全局上制定和控制關(guān)于數(shù)據(jù)庫在邏輯這一層的大方向，也包括數(shù)據(jù)可用性，擴展性等長期性戰(zhàn)略，協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用開發(fā)，建模，DBA之間的工作。這個方向上在大公司（金融，保險，研究，軟件開發(fā)商等）有專門職位，在中小公司或者沒有這個職位，或者由開發(fā)人員，DBA負責(zé)。
6、數(shù)據(jù)庫管理員(database-DBA)
數(shù)據(jù)庫的安裝，配置，調(diào)優(yōu)，備份/恢復(fù)，監(jiān)控，自動化等，協(xié)助應(yīng)用開發(fā)（有些職位還要求優(yōu)化SQL，寫存儲過程和函數(shù)等）。這個方向上的職位相對少一些，但一般有點規(guī)模的公司還是會有這樣的職位
7、數(shù)據(jù)倉庫專家(datawarehouse-DW)
應(yīng)付超大規(guī)模的數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)的存儲，管理和使用，和商業(yè)智能關(guān)系密切，很多時候BI和DW是放在一個大類里面的，但是我覺得DW更側(cè)重于硬件和物理層上的管理和優(yōu)化鬧納。
8、存儲工程師(storageengineer)
專門負責(zé)提供數(shù)據(jù)存儲方案，使用各種存儲技術(shù)滿足數(shù)據(jù)訪問和存儲需求，和DBA的工作關(guān)系比較密切。對高可用性有嚴格要求（比如通信，金融，數(shù)據(jù)中心等）的公司通常有這種職位，這種職位也非常少。
9、性能優(yōu)化工程師(performanceengineer)
專長數(shù)據(jù)庫的性能調(diào)試和優(yōu)化，為用戶提供解決性能瓶頸方面的問題。也有專門的性能優(yōu)化工程師，負責(zé)為其數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品和關(guān)鍵應(yīng)用提供這方面的技術(shù)支持。對數(shù)據(jù)庫性能有嚴格要求的公司（比如金融行業(yè)）可能會有這種職位。因為針對性很強，甚至要求對多種數(shù)據(jù)庫非常熟悉，所以職位極少。
10、高級數(shù)據(jù)庫管理員(seniorDBA)
在DBA的基礎(chǔ)上，還涉及上面3種職位的部分工作，具體包括下面這些：對應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)（布局，訪問模式，增長模式，存儲要禪虛求等）比較熟悉。對性能優(yōu)化非常熟悉，可以發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化從SQL到硬件I/O，網(wǎng)絡(luò)等各個層面上的瓶頸，對于存儲技術(shù)相對熟悉，可能代替存儲工程師的一些工作，對數(shù)據(jù)庫的高可用性技術(shù)非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLERAC/FailSafe,IBM的DPF,HADR等），對大規(guī)模數(shù)據(jù)庫有效進行物理擴展（比如表分區(qū)）或者邏輯擴展（比如數(shù)據(jù)庫分區(qū)，聯(lián)合數(shù)據(jù)庫等）。熟悉各種數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)，比如單向，雙向，點對點復(fù)制技術(shù)，以滿足應(yīng)用要求。災(zāi)難數(shù)據(jù)恢復(fù)過程的建立，測試和執(zhí)行。這種職位一般只在對數(shù)據(jù)庫要求非常高并且規(guī)模非常大（比如金融，電信，數(shù)據(jù)中心等）的公司需要，而且這種公司一般有一個專門獨立負責(zé)數(shù)據(jù)庫的部門或組。這種職位非常少。
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