随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘(Data Mining)技术由此应运而生。

　　数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。

　　数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。

　　数据挖掘的任务与方法的多样性对数据挖掘提出了大量带有挑战性的问题，未来将会形成更大的研究高潮，研究的焦点可能主要会集中在下面几个方面：

　　1、探索新的应用领域

　　目前，数据挖掘正在不断探索扩大它的应用范围，例如：生物医学和电信等领域。由于通用的数据挖掘方法在处理特定的应用问题时存在一定的局限性。所以，目前数据挖掘的一种趋势就是开发具有针对性的应用领域数据挖掘系统。

　　2、数据挖掘方法面向可伸缩性

　　数据挖掘一个非常重要的方向就是一种基于约束的挖掘方式。这一方向主要致力于如何在增加用户交互的同时，提高挖掘处理的总体效率。并且它也提供了额外的控制方法，从而允许使用用户说明与约束，引导数据挖掘的系统向有关联的模式搜索。

　　3、挖掘语言标准化

　　标准化的数据挖掘语言和其他方面的标准化，将有利于数据挖掘工作进行系统的开发，改善多个数据挖掘系统之间的相互操作，从而推广数据挖掘系统在企业以及社会教育中的使用。

　　4、数据挖掘可视化

　　数据挖掘的可视化指的是从大量的数据中发现具有知识的有效途径。

　　北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。

　　NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。

　　数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。