数据挖掘技术是随着信息技术的发展而产生的一个新兴领域，它涉及从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有用信息和知识的过程。数据挖掘被定位为网络时代之后的技术热点，应对信息爆炸带来的挑战，解决信息过量、真假难辨、安全难以保证以及信息形式不一致等问题。
随着数据库技术的发展，数据容量已达上万亿水平，全球信息量以惊人的速度增长，许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据。然而，现有的数据库系统虽然能够高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中隐藏的关系和规则，无法根据现有数据预测未来的发展趋势。数据挖掘技术的应用应运而生，旨在充分利用现有信息资源，从海量数据中找出隐藏的知识。
数据挖掘技术的发展有四个主要技术理由：超大规模数据库的出现、强大的多处理器计算机、海量数据搜索以及数据挖掘算法。从商业数据到商业信息的进化经历了多个阶段，包括数据收集、数据访问、数据仓库以及数据挖掘。数据挖掘的定义可以从技术和商业两个角度来描述。技术角度的定义强调数据挖掘是从大量数据中提取隐含的、未知的、潜在有用信息和知识的过程；而商业角度的定义则更侧重于按企业既定业务目标，探索和分析大量企业数据，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的过程。
数据挖掘涉及的领域广泛，包括但不限于数据库系统、数据仓库、统计学、机器学习、可视化、信息检索和高性能计算等。它还与神经网络、模式识别、空间数据分析、图像处理、信号处理、概率论、图论和归纳逻辑等多个领域关系密切。在实际应用中，数据挖掘不仅为研究提供了工具，更重要的是为商业决策提供有价值的信息，帮助组织获得利润。
数据挖掘的案例之一是“啤酒尿布”案例。美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班后购买婴儿尿布的男顾客往往还会购买啤酒。据此信息，商场经理重新布置了货架，将啤酒类商品与婴儿尿布货架放在一起，同时将佐酒食品和男士日常用品就近布置，从而提高了上述几种商品的销量。
数据挖掘的实施目的不再局限于学术研究，而是更多地聚焦于为商业决策提供支持，以实现企业的长远发展和利益最大化。通过数据挖掘，企业能够洞察消费者行为模式、市场趋势以及经营中的潜在问题，从而在竞争激烈的市场环境中占据优势地位。
数据挖掘技术是一门集多学科知识于一体的交叉学科，它能够帮助企业深入分析数据，挖掘隐藏在数据背后的商业价值，进而优化商业决策过程，实现更高效的企业管理与市场运作。通过案例研究和实际应用，数据挖掘技术已经逐渐成为商业领域不可或缺的重要工具之一。
