数据仓库是一个大型的、集中式的、长期存储系统，用于存储、管理和分析大量的数据。它的目的是为企业或组织提供决策支持，帮助企业做出更明智、更有效的决策。数据仓库可以从多个源（如数据库、数据文件等）中获取数据，并在数据仓库中进行处理、转换和整合，以提供统一的、综合的数据视图。

数据仓库的特点包括：

• 面向主题：数据仓库中的数据是按照特定的主题进行组织的，而不是按照组织的日常运营流程进行组织的。主题是指企业中宏观分析领域所涉及的分析对象。

• 集成性：数据仓库中的数据来源于多个数据源，经过一系列的抽取、清洗、转换等过程，最终形成集成的数据集合。

• 非易失性：数据仓库中的数据是长期保存的，不会因为操作的频繁发生而被轻易修改。

• 时间变异：数据仓库中包含历史数据，能够反映数据的演变过程。

数据挖掘技术是从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。这些技术通常与计算机科学有关，并利用统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现。

数据挖掘的任务多种多样，可以分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。数据挖掘的对象不仅限于关系数据库，还包括面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web等。数据挖掘的方法同样多种多样，包括机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法等。

数据挖掘的流程通常包括以下步骤：定义问题，明确数据挖掘的目的；数据准备，包括选择数据和数据预处理；数据挖掘，根据数据的功能类型和特点选择相应的算法；结果分析，对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识；知识的运用，将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

在数据挖掘过程中，可能会用到多种具体的数据挖掘方法和技术，例如决策树、神经网络、连接分析等。这些方法和技术各有特点，适用范围也有所不同。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的方法和技术。