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數(shù)據(jù)在當(dāng)今社會(huì)中扮演著越來(lái)越重要的角色。我們所熟知的各種應(yīng)用，如智能手機(jī)、社交網(wǎng)絡(luò)和在線購(gòu)物，都在不斷產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著無(wú)窮無(wú)盡的信息和價(jià)值，創(chuàng)造了巨大的商機(jī)和社會(huì)效益。然而，如果沒(méi)有一種良好的數(shù)據(jù)挖掘方法，這些數(shù)據(jù)可能會(huì)變得混亂和毫無(wú)價(jià)值。因此，在探索數(shù)據(jù)世界時(shí)，從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到大數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘之路就顯得尤為重要。
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一、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、時(shí)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(bào)表、查詢和在線分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的價(jià)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(cāng)庫(kù)聚焦于主題，因此可以提供更有針對(duì)性的分析和挖掘功能。同時(shí)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還可以將不同的數(shù)據(jù)源整合到一個(gè)位置，從而助力使用者更好地面對(duì)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(guò)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(jià)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(jià)值。
三、 大數(shù)據(jù)庫(kù)
大數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)不同，它擁有高容量、可擴(kuò)展性和高性能的特性。它能夠存儲(chǔ)極其龐大的數(shù)據(jù)量，并可以處理大規(guī)模并發(fā)訪問(wèn)。由于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的迅速發(fā)展和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的不斷革新，大數(shù)據(jù)庫(kù)有著廣泛的應(yīng)用前景和顯著的商業(yè)價(jià)值。我們可以從大數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘出更多的數(shù)據(jù)價(jià)值，進(jìn)一步支持現(xiàn)代企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和決策。
四、 挖掘之路
在探索數(shù)據(jù)世界時(shí)，從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到大數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘之路顯得尤為重要。一方面，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面向特定主題，提供更加有針對(duì)性的數(shù)據(jù)分析和挖掘應(yīng)用。另一方面，大數(shù)據(jù)庫(kù)可以存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)，并且具有高度可擴(kuò)展性和高性能。這兩者相結(jié)合，可以使我們?cè)跀?shù)據(jù)的探索中更加高效和準(zhǔn)確。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就好比是我們?cè)谕诘V。我們需要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中挖掘出我們需要的數(shù)據(jù)。然后，通過(guò)大數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)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(jià)值的信息和見(jiàn)解，以用于對(duì)于商業(yè)和決策的規(guī)劃。
綜上所述，是一個(gè)關(guān)鍵的步驟，是我們充分發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值的必由之路。有意識(shí)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(yùn)含的信息和價(jià)值，為我們的組織和人類帶來(lái)更大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)效益。
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淺談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
淺談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
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(bào)表、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒(méi)有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先前未知、有效和實(shí)用三個(gè)特征。即數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺(jué)發(fā)現(xiàn)的信息或知識(shí)，甚至是違背直覺(jué)的信息或知識(shí)，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有價(jià)值。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析趨勢(shì)為從大型數(shù)據(jù)庫(kù)抓取所需數(shù)據(jù)并使用專屬計(jì)算機(jī)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(jià)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(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對(duì)于沒(méi)有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。（2）估計(jì)：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(jì)是不確定的。（3）聚類：是對(duì)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(guó)移動(dòng)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘工具馬克威分析系統(tǒng)，對(duì)用戶wap上網(wǎng)的行為進(jìn)行聚類分析，通過(guò)客戶分群，進(jìn)行精確營(yíng)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(shí)其他事物會(huì)發(fā)生的這樣一種聯(lián)系。例如：每天購(gòu)買啤酒的人也有可能購(gòu)買香煙，比重有多大，可以通過(guò)關(guān)聯(lián)的支持度和可信度來(lái)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(cè)：通過(guò)分類或估值得出模型，該模型用于對(duì)未知變量的預(yù)言。（6）偏差的檢測(cè)：對(duì)分析對(duì)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(yùn)籌和企業(yè)資源的優(yōu)化，異常檢測(cè)，企業(yè)分析模型的管理的方面都有廣泛使用價(jià)值。
2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征
（1）面向主題（Subject Oriented）的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)圍繞一些主題如顧客、供應(yīng)商、產(chǎn)品和銷售來(lái)組織。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)關(guān)注決策者的數(shù)據(jù)建模與分析，而不是組織機(jī)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(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是在對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)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(cāng)庫(kù)內(nèi)的信息是關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致的全局信息。（3）時(shí)變（Time Variant）的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)從歷史的角度提供信息。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，通過(guò)這些信息，可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)。（4）非易失（Nonvolatile）的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(wèn)，因此其數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定，極少或根本不更新。 2.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的類型
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的類型根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所管理的數(shù)據(jù)類型和它們所解決的企業(yè)問(wèn)題范圍，一般可將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分為下列3種類型：企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW）、操作型數(shù)據(jù)庫(kù)（ODS）和數(shù)據(jù)集市（Data Marts）。①企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為通用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它既含有大量詳細(xì)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(cāng)庫(kù)被用來(lái)進(jìn)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(kù)既可以被用來(lái)針對(duì)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(cāng)庫(kù)時(shí)的過(guò)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(xì)的數(shù)據(jù)，不含有累計(jì)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(cāng)庫(kù)中獨(dú)立出來(lái)的一部分?jǐn)?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(gè)EDW。
2.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的比較
二者的聯(lián)系既有聯(lián)系又有區(qū)別。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫(kù)。目前，大部分?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)還是用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)來(lái)管理的?？梢哉f(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相輔相成辯雀兆、各有千秋。二者的區(qū)別可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行比較：
（1）出發(fā)點(diǎn)不同：數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。（2）存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)不同：數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。（3）設(shè)計(jì)規(guī)則不同：數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余，采用反范式的方式來(lái)設(shè)計(jì)。（4）提供的功能不同：數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。（5）基本元素不同：數(shù)據(jù)庫(kù)的基本元素是事實(shí)表，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本元素是維度表。（6）容量不同：數(shù)據(jù)庫(kù)在基本容量上要比數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)小的多。（7）服務(wù)對(duì)象不同：數(shù)據(jù)庫(kù)是為了高效的事務(wù)處理而設(shè)計(jì)的，服務(wù)對(duì)象為企業(yè)業(yè)務(wù)處理方面的工作人員；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了分析數(shù)據(jù)進(jìn)行決策而設(shè)計(jì)的，服務(wù)對(duì)象為企業(yè)高層決策人員。
3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)方向(計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)專業(yè)就業(yè)方向)
大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)方向：
1、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)(applicationdevelopment)
除了基本的SQL方面的知識(shí)，還要對(duì)開(kāi)發(fā)流程，軟件工程，各種框架和開(kāi)發(fā)工具等等
數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)這個(gè)方向上的機(jī)會(huì)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(shí)，非常熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)原理，數(shù)據(jù)建模負(fù)責(zé)將用戶對(duì)數(shù)據(jù)的需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫(kù)物理設(shè)計(jì)和物理設(shè)計(jì)，這個(gè)方向上在大公司（金融，保險(xiǎn)，研究，軟件開(kāi)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(bào)表工具，或者其他一些數(shù)液襲沒(méi)據(jù)挖掘，統(tǒng)計(jì)方面的軟件工具。
4、ETL開(kāi)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入，導(dǎo)出，轉(zhuǎn)換，所接觸的數(shù)據(jù)庫(kù)一般數(shù)據(jù)量非常大，要求進(jìn)行的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換也比較復(fù)雜和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能的關(guān)系比較密切。在一些數(shù)據(jù)庫(kù)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(fù)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(kù)在邏輯這一層的大方向，也包括數(shù)據(jù)可用性，擴(kuò)展性等長(zhǎng)期性戰(zhàn)略，協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)，建模，DBA之間的工作。這個(gè)方向上在大公司（金融，保險(xiǎn)，研究，軟件開(kāi)發(fā)商等）有專門職位，在中小公司或者沒(méi)有這個(gè)職位，或者由開(kāi)發(fā)人員，DBA負(fù)責(zé)。
6、數(shù)據(jù)庫(kù)管理員(database-DBA)
數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝，配置，調(diào)優(yōu)，備份/恢復(fù)，監(jiān)控，自動(dòng)化等，協(xié)助應(yīng)用開(kāi)發(fā)（有些職位還要求優(yōu)化SQL，寫存儲(chǔ)過(guò)程和函數(shù)等）。這個(gè)方向上的職位相對(duì)少一些，但一般有點(diǎn)規(guī)模的公司還是會(huì)有這樣的職位
7、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(chǔ)，管理和使用，和商業(yè)智能關(guān)系密切，很多時(shí)候BI和DW是放在一個(gè)大類里面的，但是我覺(jué)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(chǔ)工程師(storageengineer)
專門負(fù)責(zé)提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，使用各種存儲(chǔ)技術(shù)滿足數(shù)據(jù)訪問(wèn)和存儲(chǔ)需求，和DBA的工作關(guān)系比較密切。對(duì)高可用性有嚴(yán)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(zhǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)題。也有專門的性能優(yōu)化工程師，負(fù)責(zé)為其數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品和關(guān)鍵應(yīng)用提供這方面的技術(shù)支持。對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能有嚴(yán)格要求的公司（比如金融行業(yè)）可能會(huì)有這種職位。因?yàn)獒槍?duì)性很強(qiáng)，甚至要求對(duì)多種數(shù)據(jù)庫(kù)非常熟悉，所以職位極少。
10、高級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)（布局，訪問(wèn)模式，增長(zhǎng)模式，存儲(chǔ)要禪虛求等）比較熟悉。對(duì)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(gè)層面上的瓶頸，對(duì)于存儲(chǔ)技術(shù)相對(duì)熟悉，可能代替存儲(chǔ)工程師的一些工作，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)有效進(jìn)行物理擴(kuò)展（比如表分區(qū)）或者邏輯擴(kuò)展（比如數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)，聯(lián)合數(shù)據(jù)庫(kù)等）。熟悉各種數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)，比如單向，雙向，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)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(guò)程的建立，測(cè)試和執(zhí)行。這種職位一般只在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(gè)專門獨(dú)立負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的部門或組。這種職位非常少。
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