金融数据集市构建与大数据挖掘是金融机构进行数据分析、业务洞察和决策支持的重要环节。以下是对这两个概念的详细说明以及它们在实际应用中的关联：

**金融数据集市构建：**
金融数据集市是一种集中存储特定主题或业务领域的结构化数据集合，它从企业的多个源系统（如核心银行系统、信贷管理系统、证券交易系统等）抽取、整合并清理数据，为特定的分析需求提供快速访问的数据环境。数据集市通常设计成易于理解和查询的形式，使得分析师和决策者能够更高效地获取所需信息。

构建金融数据集市的过程主要包括以下几个步骤：
1. 数据源识别与集成：确定需要纳入集市的各个源头系统的数据，并通过ETL（提取、转换、加载）过程将数据导入数据集市。
2. 数据标准化与清洗：对原始数据进行格式统一、去除冗余、修正错误等处理，确保数据质量。
3. 数据建模与存储：采用维度建模等方法构建适合分析的数据模型，并将其存储在合适的大数据平台中，例如关系型数据库或者列式存储系统。
4. 安全与权限管理：设置用户访问权限，确保数据安全，符合监管要求。

**大数据挖掘：**
大数据挖掘是指运用机器学习、统计学和其他高级算法技术，在大规模数据集上发现有价值的信息、知识、规律或趋势的过程。在金融领域，大数据挖掘可以帮助金融机构进行风险评估、客户细分、欺诈检测、营销策略优化等工作。

结合金融数据集市与大数据挖掘的应用场景包括：
- **风险管理与合规性监控**：利用集市中的历史交易、客户信用记录等数据，运用大数据挖掘工具预测潜在的风险事件或不合规行为。
- **客户洞察与个性化服务**：基于集市内包含的客户交易行为、社交网络数据等多维度信息，挖掘出客户群体特征和偏好，用于制定个性化的金融产品和服务策略。
- **市场分析与投资决策**：通过对金融市场海量实时数据的挖掘，及时捕捉到市场动态变化，辅助投资决策。

总之，金融数据集市作为大数据分析的基础平台，其构建和完善有助于金融机构有效管理和利用大数据资源，而大数据挖掘则进一步提升了这些数据的价值，助力金融机构实现数据驱动的战略目标。