数据仓库与知识发现：挑战与共性问题探讨

在知识发现工具的运用中，特别是在决策支持系统与数据仓库的应用过程中，存在一系列关键问题。首先，从数据挖掘技术的角度来看，共性挑战主要包括： 1. 数据质量：数据挖掘对数据的准确性和一致性有高要求，如果原始数据存在错误、缺失或不一致，将直接影响挖掘结果的可靠性。 2. 数据可视化：有效的数据可视化是理解和解释挖掘结果的重要手段，但实现高质量的数据可视化可能需要专门的技术和工具支持。 3. 大数据处理：随着数据量的增长，如何处理和管理极大的数据库成为挑战，需要高效的数据存储和处理技术。 4. 性能与成本：在追求分析速度和效率的同时，选择合适的硬件和软件解决方案以平衡性能与成本是一个关键决策。 5. 分析人员技能：数据挖掘需要具备特定技能的人员来执行，包括数据清洗、建模和解读复杂模式，而这类人才的培养和获取可能有限。 6. 数据噪声：数据中往往包含冗余、无关或错误的信息，这些被称为噪声，需要通过预处理方法减少其影响。 7. 模式评价：评估挖掘结果的实用性和有效性是一项关键任务，需要合理的方法来衡量模式的显著性和实际价值。 数据仓库作为决策支持系统的关键组成部分，其特点主要体现在： 1. 从传统数据库升级：数据仓库是从日常运营数据库中提取、转换和加载（ETL）数据，以支持长期分析需求，而非实时事务处理。 2. 基本特性：数据仓库强调历史数据的存储，支持多维分析和灵活的查询，提供决策支持而非事务处理。 3. 数据分析工具：联机分析和数据挖掘技术是数据仓库的核心工具，用于发现隐藏在海量数据中的有价值信息。 4. 发展方向：未来的数据仓库将更加注重集成和智能化，可能结合人工智能、云计算和大数据技术，以提升分析效率和洞察力。 1.1数据库与数据库技术部分详细介绍了数据库、数据库管理系统(DBMS)和数据库系统的概念，强调了数据的结构化、共享性、独立性和安全性等核心特征，以及数据模型的发展，如关系数据库和面向对象数据库的区别，以及SQL语言在数据管理中的重要性。 知识发现工具在决策支持系统和数据仓库中的运用面临诸多技术挑战，同时数据仓库作为支撑平台，其设计和管理也必须充分考虑这些挑战，以支持有效的情报提取和商业智能应用。