数据仓库与数据挖掘技术应用过程中的对策

以下是数据仓库和数据挖掘技术应用过程中的对策：

1. 数据质量问题：需要采用一些数据清洗和数据质量控制技术来提高数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。对于数据质量问题，还需要采用数据审计和数据监控等手段来发现和解决问题。

2. 数据集成问题：需要采用一些数据集成和转换技术来实现不同数据源之间的数据集成和转换。同时，需要制定一些数据集成和转换的规范和标准，以便在数据集成和转换过程中保证数据的一致性和完整性。

3. 数据安全问题：需要采用一些数据安全技术来保护数据的安全，如加密和访问控制等技术。此外，还需要采取物理安全措施来保护数据仓库的物理安全。

4. 数据分析问题：需要采用一些数据分析和挖掘技术来发现数据中的规律和趋势。同时，需要制定一些数据分析和挖掘的方法和流程，以便在数据分析和挖掘过程中提高效率和准确性。

5. 业务和技术融合问题：需要采用一些业务分析技术和技术应用手段来实现业务和技术的融合。同时，需要建立一些业务和技术的沟通机制，以便在业务和技术之间进行有效的沟通和协调。