本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业竞争的重要资源，数据仓库与数据挖掘作为数据处理与分析的重要工具，在企业信息化建设中扮演着至关重要的角色，二者在实际应用中存在诸多差异，本文旨在分析数据仓库与数据挖掘的区别，探讨如何实现二者的融合。
数据仓库与数据挖掘的区别
1、目标不同
数据仓库的目标是存储、整合、管理企业内部和外部的数据，为决策者提供全面、准确、及时的数据支持，数据挖掘则侧重于从海量数据中提取有价值的信息，为决策者提供具有预测性和洞察力的知识。
2、处理方式不同
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数据仓库采用批处理方式，将数据从源系统抽取、清洗、转换后，存储在数据仓库中，数据挖掘则采用实时或近实时处理方式，对数据仓库中的数据进行挖掘分析。
3、数据类型不同
数据仓库主要存储结构化数据，如关系型数据库中的表、视图等，数据挖掘则可以处理结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
4、技术手段不同
数据仓库主要采用ETL（抽取、转换、加载）技术，实现数据的整合，数据挖掘则采用机器学习、统计学习、模式识别等技术，从数据中提取有价值的信息。
5、应用领域不同
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数据仓库广泛应用于企业内部管理、市场分析、客户关系管理等领域，数据挖掘则应用于金融、医疗、教育、互联网等多个行业。
数据仓库与数据挖掘的融合
1、数据源融合
将数据仓库与数据挖掘相结合，可以充分利用数据仓库中的数据资源，实现数据源的一体化，通过整合数据仓库中的数据，为数据挖掘提供更丰富的数据源。
2、技术融合
将数据仓库与数据挖掘的技术手段相结合，可以充分发挥各自的优势，将数据仓库的ETL技术与数据挖掘的机器学习、统计学习等技术相结合，实现数据清洗、转换和挖掘的自动化。
3、应用领域融合
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数据仓库与数据挖掘在应用领域具有互补性，将二者融合，可以拓展应用领域，如智能推荐、风险控制、智能客服等。
4、人才培养融合
数据仓库与数据挖掘在人才培养方面具有共同点，将二者融合，可以培养具备跨学科知识的人才，为企业提供更优质的服务。
数据仓库与数据挖掘在目标、处理方式、数据类型、技术手段和应用领域等方面存在诸多差异，二者在融合过程中，可以实现优势互补，为企业提供更全面、准确、及时的数据支持，在今后的信息化建设中，企业应充分认识数据仓库与数据挖掘的区别，积极探索二者的融合之道，以提升企业竞争力。
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