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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府及各个领域决策的重要依据，数据仓库与数据挖掘作为信息时代的重要工具，在数据分析领域发挥着越来越重要的作用，本文旨在探讨数据仓库与数据挖掘之间的联系，分析两者在信息时代协同发展的趋势。
数据仓库与数据挖掘的定义及特点
1、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业决策的数据集合，它将分散的数据源进行整合、清洗、转换和存储，为用户提供统一的数据视图，数据仓库具有以下特点：
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（1）面向主题：数据仓库的数据组织以业务主题为中心，便于用户从不同角度分析数据。
（2）集成性：数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合，提供全面的数据视图。
（3）时间特性：数据仓库存储历史数据，便于用户进行时间序列分析。
（4）非易失性：数据仓库中的数据具有持久性，不会因为系统故障而丢失。
2、数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有价值信息的过程，通过对数据进行分析，发现数据间的潜在规律，数据挖掘具有以下特点：
（1）自动性：数据挖掘过程具有自动化特性，可以减少人工干预。
（2）智能性：数据挖掘算法具有智能特性，可以自动识别数据中的规律。
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（3）实用性：数据挖掘结果具有实用性，可以为决策提供支持。
数据仓库与数据挖掘的联系
1、数据仓库是数据挖掘的基础
数据挖掘需要大量的数据作为基础，而数据仓库正是为数据挖掘提供数据支持的平台，数据仓库通过整合、清洗和转换数据，为数据挖掘提供了高质量的数据源。
2、数据挖掘是数据仓库的延伸
数据挖掘可以从数据仓库中提取有价值的信息，为企业的决策提供支持，数据挖掘结果可以反馈到数据仓库中，实现数据仓库的动态更新。
3、两者相互促进，共同发展
数据仓库与数据挖掘在信息时代相互促进，共同发展，数据仓库为数据挖掘提供数据基础，而数据挖掘则为数据仓库提供价值导向，推动数据仓库的优化和发展。
数据仓库与数据挖掘的协同发展
1、数据仓库与数据挖掘的深度融合
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在信息时代，数据仓库与数据挖掘的深度融合成为趋势，通过将数据挖掘技术应用于数据仓库的建设，实现数据仓库的智能化、自动化。
2、云计算与大数据的助力
云计算和大数据技术的发展为数据仓库与数据挖掘的协同发展提供了有力支持，通过云计算平台，数据仓库可以快速、高效地处理海量数据；大数据技术则可以挖掘出更深层次的数据价值。
3、跨领域应用
数据仓库与数据挖掘在金融、医疗、教育、物流等领域的应用越来越广泛，跨领域的数据挖掘和数据分析有助于企业发现新的业务机会，提高竞争力。
数据仓库与数据挖掘在信息时代紧密相连，相互促进、共同发展，在未来的发展中，两者将不断融合，为企业和各个领域提供更优质的数据服务，了解数据仓库与数据挖掘的联系，有助于我们更好地把握信息时代的发展趋势，为企业和个人创造更多价值。
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