随着信息时代的到来，数据的增长速度呈指数级增长。企业在日常运营中产生的数据持续存储，但是大量复杂且互相独立的数据难于直接进行分析处理。因此，出现了数据仓库和数据挖掘技术。

一、数据仓库的概念

数据仓库（Data Warehouse）是指集成组织中所有部门产生的海量数据，并将这些数据统一进行建模和整合，以支持各种高效、灵活和可定制的查询和分析工具。

数据仓库中的数据主要来源于企业的交易系统（如销售管理、采购管理、人力资源管理等），互联网上的信息（如搜索记录、用户点击行为、社交媒体等），外部数据有市场数据（如经济、财务、行业数据）、竞争对手数据和政府公共数据等。

数据仓库主要解决如下问题：

1. 将分布在不同地方的数据汇总在一个地方，意味着跨越多年的历史数据可以移动到单个库中；

2. 提供数据清晰，易于导航，并支持多角度透视分析；

3. 可以帮助掌握关键业务指标，预测未来趋势，推动企业业务发展，从而提高企业效益和市场竞争力。

二、数据挖掘的概念

数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中自动探索发现模式，规律和隐含价值的技术。它涉及到一系列的统计学，机器学习和人工智能技术方法，为管理决策提供重要依据。

数据挖掘技术主要用于：

1. 揭示企业内部的数据关系和趋势，识别出信息茧实；

2. 通过分析客户行为、趋势和需求来预测市场变化；

3. 在其它领域中寻找例如药物分子间关系、天气变化等等相关信息；

4. 分析海量公共数据，比如DNA序列信息，地理信息，社交媒体数据以及电影和书籍推荐等等。

三、数据仓库与数据挖掘的关系

数据仓库是将多个数据库整合成一个数据层面，方便管理和查询。而数据挖掘则是充分利用数据仓库封装好的数据，通过多种方式进行分析挖掘有用信息，进而对企业战略之类做出更具优化性的决策。

如果说数据仓库就像一堆装满了数据的金库的话，那么数据挖掘就是技术人员将这门“大金库”打开后，一些有用、干货忽然跳了出来。因此，数据挖掘依靠于数据仓库系统的收集、分类、存储等基础工具，并且需要进行进一步的算法分析和研究才能最终做出有意义的结果。

总之，数据仓库与数据挖掘技术的结合，涵盖了业务指标展示、动态分析预警和智能化决策三大方面，可以极其有效地帮助企业从海量数据中挖掘出更多的信息。