构建数据仓库以支持管理功能，而数据挖掘用于从数据中提取有用的信息和模式。数据仓库是将信息编译到数据仓库中的过程。
数据仓库
它是一种聚合来自一个或多个来源的结构化数据的技术，以便可以对其进行比较和分析，而不是进行事务处理。数据仓库旨在通过提供数据清理、数据集成和数据整合平台来支持管理决策过程。数据仓库包含面向主题的、集成的、时变的和非易失性数据。
数据仓库整合来自多个来源的数据，同时确保数据质量、一致性和准确性。数据仓库通过将分析处理与跨国数据库分开来提高系统性能。数据从各种数据库流入数据仓库。数据仓库通过将数据组织成描述数据布局和类型的模式来工作。查询工具使用模式分析数据表。
数据挖掘
它是在大型数据集中寻找模式和相关性以识别数据之间关系的过程。 数据挖掘工具允许企业组织预测客户行为。 数据挖掘工具用于构建风险模型和检测欺诈。 数据挖掘用于市场分析和管理、欺诈检测、企业分析和风险管理。
数据挖掘和数据仓库的比较：
| 数据仓库 | 数据挖掘 |
|---|---|
| 数据仓库是为分析分析而不是事务性工作而设计的数据库系统。 | 数据挖掘是分析数据模式的过程。 |
| 数据会定期存储。 | 定期分析数据。 |
| 数据仓库是提取和存储数据以便于报告的过程。 | 数据挖掘是使用模式识别逻辑来识别模式 |
| 数据仓库仅由工程师执行。 | 数据挖掘由业务用户在工程师的帮助下进行。 |
| 数据仓库是将所有相关数据汇集在一起的过程。 | 数据挖掘被认为是从大型数据集中提取数据的过程。 |
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