谈完了数据仓库和数据挖掘的本质，那么目前可以值得选择的一些厂商和技术是什么呢？

  随着商业智能，数据仓库的成熟，进入这个领域的厂商越来越多，评测也是各有千秋。在EDW方面，根据数据仓库的容量，计算复杂度，实时性要求，在低端可以考虑微软的SQL Sserver ，目前SQL Sserver 2005在商业智能上有显著增强。在中端可以考虑Oracle 的DW 解决方案，Sybase IQ在数据量不是非常大的时候性能还是不错的。如果要做超大型的DW，那么需要考虑一些高端专业的DW解决方案，目前TERADATA和IBM的Share Nothing架构的高端数据仓库在海量数据处理，复杂商业计算，实时数据处理方面扩展性比较好，但是投入非常大。

  数据仓库和数据挖掘，从几年前比较抽象的层次逐渐清晰起来，在企业决策和业务流程优化中发挥的作用越来越大，一个好的数据仓库和数据挖掘方案是一个开始，更重要的是推动商业思想上从传统的拍脑袋到精细化营销和依靠数据做决策方面来。商业和技术是两个互相推进的因素，商业是驱动，但是好的技术也可以推动商业的发展，适合的技术用在需要的商业驱动上才能发挥好作用。