服務器都支持多個CPU，這些SMP服務器簇甚至能讓成百上千個CPU同時工作。
基於並行係統的數據庫管理係統也給數據挖掘技術的應用帶來了便利。如果你有一個龐大而複雜的數據挖掘問題要求通過訪問數據庫取得數據，那麼效率最高的辦法就是利用一個本地的並行數據庫。
所有這些都為數據挖掘的實施掃清了道路，隨著時間的延續，我們相信這條道路會越來越平坦。
【𝗼𝗼𝗽.𝘁𝘄 無錯章節】
數據挖掘相關的10個問題
NO.1DataMining和統計分析有什麼不同？
硬要去區分DataMining和Statistics的差異其實是沒有太大意義的。一般將之定義為DataMining技術的CART、CHAID或模糊計算等等理論方法，也都是由統計學者根據統計理論所發展衍生，換另一個角度看，DataMining有相當大的比重是由高等統計學中的多變量分析所支撐。但是為什麼DataMining的出現會引發各領域的廣泛注意呢？主要原因在相較於傳統統計分析而言，DataMining有下列幾項特性：1.處理大量實際數據更強勢，且無須太專業的統計背景去使用DataMining的工具；2.數據分析趨勢為從大型數據庫抓取所需數據並使用專屬計算機分析軟件，DataMining的工具更符合企業需求；3.純就理論的基礎點來看，DataMining和統計分析有應用上的差別，畢竟DataMining目的是方便企業終端用戶使用而非給統計學家檢測用的。
NO.2數據倉庫和數據挖掘的關係為何？
若將DataWarehousing（數據倉庫）比喻作礦坑，DataMining就是深入礦坑采礦的工作。畢竟DataMining不是一種無中生有的魔術，也不是點石成金的煉金術，若沒有夠豐富完整的數據，是很難期待DataMining能挖掘出什麼有意義的信息的。
要將龐大的數據轉換成為有用的信息，必須先有效率地收集信息。隨著科技的進步，功能完善的數據庫係統就成了最好的收集數據的工具。數據倉庫，簡單地說，就是搜集來自其它係統的有用數據，存放在一整合的儲存區內。所以其實就是一個經過處理整合，且容量特別大的關係型數據庫，用以儲存決策支持係統（DecisionSupportSystem）所需的數據，供決策支持或數據分析使用。從信息技術的角度來看，數據倉庫的目標是在組織中，在正確的時間，將正確的數據交給正確的人。
許多人對於DataWarehousing和DataMining時常混淆，不知如何分辨。其實，數據倉庫是數據庫技術的一個新主題，利用計算機係統幫助我們操作、計算和思考，讓作業方式改變，決策方式也跟著改變。
數據倉庫本身是一個非常大的數據庫，它儲存著由組織作業數據庫中整合而來的數據，特別是指事務處理係統OLTP（On-LineTransactionalProcessing）所得來的數據。將這些整合過的數據置放於數據倉庫中，而公司的決策者則利用這些數據作決策；但是，這個轉換及整合數據的過程，是建立一個數據倉庫最大的挑戰。因為將作業中的數據轉換成有用的的策略性信息是整個數據倉庫的重點。綜上所述，數據倉庫應該具有這些數據：整合性數據（integrateddata）、詳細和彙總性的數據(detailedandsummarizeddata)、曆史數據、解釋數據的數據。從數據倉庫挖掘出對決策有用的信息與知識，是建立數據倉庫與使用DataMining的最大目的，兩者的本質與過程是兩回事。換句話說，數據倉庫應先行建立完成，Datamining才能有效率的進行，因為數據倉庫本身所含數據是乾淨(不會有錯誤的數據參雜其中)、完備，且經過整合的。因此兩者關係或許可解讀為DataMining是從巨大數據倉庫中找出有用信息的一種過程與技術。
大部分情況下，數據挖掘
都要先把數據從數據倉庫中拿到數據挖掘庫或數據集市中（見圖1）。
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