数据仓库和数据挖掘在信息技术领域中具有关键作用，它们是现代商业智能和决策支持系统中不可或缺的组成部分。数据仓库为企业提供了一致、稳定的历史数据视图，而数据挖掘则是从海量数据中寻找模式和洞察的过程。数据仓库通过ETL（抽取、转换、加载）过程从操作数据库中提取数据，经过清洗、转换和加载后，通过多维数据模型和复杂的数据分析功能支持决策制定者快速获取信息和做出明智决策。SQL Server Analysis Services (SSAS)是微软提供的企业级数据仓库和商务智能解决方案，支持多维数据模型和复杂的数据分析功能。数据挖掘利用机器学习和统计学方法发现有意义的模式和关联，包括数据预处理、选择算法、模型训练、模型评估和结果解释。