数据挖掘与BI[摘录]

应该如何完整地理解"数据挖掘"？"数据挖掘"的理论基础是什么？

图1表示的是：
现实中人类的社会和经济活动，总可以用数据（数字或者符号）来描述和记录；经过对这些数据的分析，就会产生信息（知识）；用这些信息（知识）来指导实践，就可以做出相应的决策；这些决策又引发了新一轮的社会和经济活动。循环往复，生息不止。

那么数据仓库（DW）、商务智能（BI）和知识发现（KDD）又分别是什么呢？

图2中的虚线部分有两个含义。
第一是因为上述概念诞生初始，在DM的价值链上还是有所侧重的，数据仓库重在"建仓"，数据挖掘和知识发现重在"加工"，商务智能重在"应用"。虚线表示曾经拥有。
第二，如果不这样画，理论界、应用厂商会不答应，因为不管原来是做数据库的（IBM，Sybase，NCR，Oracle，Microsoft，etc），还是做统计分析软件的（SAS，Statistica，SPSS，etc），甚至是做报表工具的（BO，Brio，Cognos，etc），都拼命在延伸自己的价值链。
所以，干脆叫数据管理（也就是DM）好了，一统天下。
至于ERP，CRM等，说白了，还是个DM，只不过限制在了具体的社会经济活动上罢了。