郭光福

（中国人民大学信息学院，北京 100872）

随着数据库技术的多元化发展，其在各行业、各领域都有广泛的应用，所以在业务管理系统中，针对数据仓库与大数据之间的数据融合进行分析，对进一步提高数据仓库的实际应用效果有积极作用。在数据库技术实现多样化发展中，数据仓库是通过现有的数据库，对数据信息进行抽取、加工以及使用，并为管理工作的开展提供管理决策。在这一视角下，数据仓库建设与发展应用数据库技术，对现有数据信息进行管理，满足业务管理与控制的综合发展需求。在利用数据库技术的基础上，可通过数据挖掘与信息处理的方式，实现数据管理与业务管理水平的综合提升。

1 数据仓库的概念

数据仓库并不是单纯的多数据库集合，而是通过数据处理技术针对现有的数据库，对数据信息进行提取、清洗、加工、处理以及使用，并为业务管理以及管理决策等提供依据。在实现数据信息处理的过程中，则需要通过大数据技术，对数据仓库的数据进行分析与处理，按照数据特征进行分类与处理，从而提高数据信息的有效利用率。数据仓库与数据技术具有联系性，利用数据库技术对数据信息进行处理，其中包含云数据处理、数据挖掘、AI 技术应用等，在数据信息处理与调整的基础上，可实现数据处理水平提升[1]。大数据在实际应用中，可以减少数据冗余，并消除数据壁垒，在数据挖掘以及智能处理技术的应用下，对数据信息进行融合与处理，从而实现数据采集与挖掘。……