数据仓库、OLAP和数据挖掘是作为三种独立的信息处理技术出现的。数据仓库用于数据的存储和组织，OLAP集中于数据的分析，数据挖掘则致力于知识的自动发现。他们都可以分别应用到信息系统的设计和实现中，以提高相应的处理能力。
由于这三种技术内在的联系性和互补性，将它们结合起来构成一种新的DSS构架。这一构架以数据仓库中的大量数据维基础，其特点是：
（1）在底层的数据库中保存了大量的事务级细节数据，是整个DSS系统的数据源。
（2）数据仓库对底层数据库中的事务级数据进行集成，重组维面向全局的数据视图，为DSS提供数据存储和组织的基础。
（3）OLAP从数据仓库得集成数据出发，构建面向分析的多维数据模型，再从多个不同的 时效对多维数据进行分析、比较，分析活动从以前的方法驱动转向了数据驱动，分析方法和数据结构实现了分离。
（4）数据挖掘则以数据仓库和多维数据库中的大量数据维基础，自动地发现数据中的潜 在的模式，并以这些模式维基础自动地作出预测。
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