一、数据仓库
    数据仓库（Data Warehouse）是在逻辑地表达企业信息的进程中，继数据库之后的又一步进展。数据仓库是信息的逻辑集合，这些信息来自于许多不同的业务数据库，并用于支持企业分析活动和决策任务（OLAP），它代表了一种对企业中的信息进行组织和管理的与以往完全不同的思维方式.
  1）数据仓库将来自于不同数据库的信息结合在一起
  2）数据仓库是多维度的
  3）数据仓库支持决策而不是事务处理（OLTP）

二、数据挖掘的工具
    数据挖掘工具（Data Mining Tools）是用户对数据仓库进行信息查询的软件工具，它支持OLAP。数据挖掘工具包括查询与报表工具，智能代理和多维分析工具等。从本质上讲，DMT是为数据仓库使用的。
    1）查询与报表工具：通过诸如SQL、QBE 和报表工具进行简单的查询并生成报表。 
    2）智能代理（Intelligent Agents)：应用像神经网络、模糊逻辑等人工智能工具，形成OLAP中“信息发现”的基础。
    3）多维分析工具：一种横纵分割的技术，允许人们从不同角度观看多维的信息

案例1——数据仓库的应用
    如果人们去零售商店，一般都是用购物卡进行消费。你是否想到，商店里的员工们同时在利用同一张卡在搜集信息呢？答案是肯定的。
Mervyn公司建有一个数据仓库，该数据仓库收集的信息服务于决策层的决策活动。为了对这个数据仓库进行操作，该公司购买了一套数据挖掘工具软件。这个专用软件帮助决策者从各个角度全方位地研究数据仓库中的信息，并确定自己的决策。
    目前使用数据仓库和数据挖掘工具后，采购员和库存经理就能联机浏览商品的有关信息，如按产品数量、金额、某个零售店、季节、地区甚至广告区的信息。这样就能帮助采购员和库存经理迅速决定在哪个广告区内增加库存或减少库存。现在他们完成这些任务只需用不到一分钟的时间。
    而原来将信用卡上的信息做成统计报表再进行分析要用一个多小时。
Mervyn 公司是Dayton Hudson公司的分公司，总公司已完全利用数据仓库来支持自己的管理工作。该公司是世界上第五大零售企业，在年销售额方面，它仅次于Wal-Mart、Sears、Kmart和Kroger 公司。 Dayton Hudson公司的战略目标是要长期挤身于世界零售企业的前五名。只有通过数据仓库支持公司的决策活动，它才能达到这一目标。