資料倉庫系統的組成
底層：資料倉庫服務器
中間層：OLAP服務器
頂層：前端工具
資料源：資料檔案，資料庫。
操作-資料提取，清理，轉換，加載
之后存放在 資料倉庫DW里面。
OLAP：里面執行一些AI演算法，根據不同問題從資料倉庫里面提取相關資料。
前端工具：可視化界面，更加生動形象的與人機互動。
OLAP-人工智能主要戰場，具有資料倉庫的龐大資料支持，然后在線AI系統不斷學習。
5.建立資料倉庫的步驟
-確定分析的業務需求
-建立資料分析模型和資料倉庫的物理設計
-確定供分析的資料源
-選擇資料倉庫平臺（資料庫系統，OLAP工具，OLTP 工具，開發工具，資料展現工具）
-叢資料源資料庫中抽取，凈化和轉換資料到資料倉庫（資料加載，資料清洗）
-根據主題進行資料分析
-更新資料庫。
6.資料挖掘技術
-1基本概念
目前資訊系統中資訊的現狀
-資料太多，資訊太少，或者資料爆炸但知識貧乏。
-難以找出資料之間潛在的規則與聯系。
-難以互動分析，了解各種組合含義。
-難以追溯歷史資料（資料孤島）
-隨著資料量的增大，資料的難度越來越大.....
但是雜亂無章的資訊中也存在著很多有價值的資訊
例：尿布與啤酒 的故事。
流行病與醫院的應對。
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標籤：數據倉庫
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