数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它的发展历程与数据库技术和人工智能的演进紧密相连。随着数据库技术的进步，数据的积累速度急剧加快，简单的查询和统计分析已无法满足日益复杂的信息需求。1956年，人工智能领域诞生并经历了多个发展阶段，如博弈论、自然语言理解和知识工程，最终在机器学习上取得了显著成就。这些技术的发展为数据挖掘奠定了基础。
1989年，知识发现（KDD）这一概念首次在国际人工智能联合会议中提出，标志着数据挖掘领域的正式形成。KDD是一个跨学科的领域，融合了机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算和专家系统等多个学科。KDD的目的是从数据库中提取有价值的知识，用于信息管理、过程控制、科学研究和决策支持等领域。
数据挖掘（DM）是KDD的核心，它专注于从大量数据中挖掘潜在的模式和规律。1998年的第四届KDD国际会议标志着数据挖掘已发展成为一个独立的学科，并且商业应用开始兴起。在电信行业，数据挖掘技术迅速得到了广泛应用，例如英国电信、沃达丰、法国电信、NTT和SK Telecom等全球电信巨头都通过数据挖掘来优化客户管理、预测市场趋势和提升服务质量。
数据挖掘技术的发展也催生了一系列专门的工具集，如IBM Intelligent Miner、SPSS的Clementine、SAS的Enterprise Miner、SGI的MineSet和Oracle Darwin等。这些工具集提供了多样化的数据挖掘算法，包括关联规则、分类和聚类等，并涵盖了数据预处理和可视化，使得用户能够处理各种类型的数据问题。
随着数据挖掘工具的普及，出现了更注重特定应用场景的“纵向数据挖掘解决方案”。这些解决方案为非专家用户提供了一站式的数据分析服务，降低了数据挖掘的门槛。例如KD1专注于零售业，Options&C等则针对特定行业或问题提供定制化的数据挖掘服务。
数据挖掘的应用前景广阔，尤其是在大数据时代，其价值更为凸显。麻省理工学院的《科技评论》杂志将其列为未来五年将对人类产生重大影响的十大新兴技术之一。电信行业对数据挖掘的热衷，以及其他行业的逐步接纳，预示着数据挖掘将在未来的商业决策、市场分析和社会科学研究中发挥越来越重要的作用。
