Knowledge discovery in databases is the process of identifying nove, valid, useful and ultimately understandable patterns in data stored in databases. Data mining is only a step in this process in charge to find patterns or models in data. There are many data mining algorithms for clustering. Clustering is unsupervised classification, the process of grouping the data into classes so that the data objects (examples) are similar to one and other within the same cluster and dissimilar to the objects in other clusters. In the paper is developed a conceptual model and program solution for clustering data stored in subject oriented data warehouse. Data warehouse and mining algorithms are integrated and this integration has shown satisfactory implementation power.Otkrivanje znanja u bazama podataka je proces identificiranja novih, validnih, korisnih i razumljivih paterna i modela iz podataka pohranjenih u bazama podataka. Data mining je samo jedan korak u tom procesu, a on ima zadatak pronaći i otkriti paterne i modele. Postoji više data mining algoritama za klasteriranje. Klasteriranje pripada nenadziranom učenju (unsupervised learning), a ono je postupak grupiranja podataka u klase tako da je sličnost najveća između podataka u jednoj klasi a razlika što veća u odnosu na podatke u drugoj klasi. U radu je razvijen konceptualni model integracije i odgovarajuće programsko rješenje, klasteriranja podataka pohranjenih u skladištu podataka. Rješenje je u marketing funkcijskom području a integracija skladišta podataka i data mining algoritma pokazuje zadovoljavajuću implementacijsku snagu
