数据挖掘技术是应用数学、统计学、人工智能、数据库技术和计算机图形学等多门科学的方法，从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐藏在其中、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的发展，企业信息化管理面临的挑战是如何处理日益增长的数据量，从而获取对经营决策有价值的信息。在这种背景下，数据挖掘技术成为企业信息化管理领域的一个重要研究课题。
数据挖掘技术包含多种算法和方法，它涉及数据预处理、数据挖掘过程和结果解释三个步骤。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。数据清洗是为了处理不一致和缺失的数据，数据集成则是将多个数据源合并起来，数据变换旨在减少数据的维度，数据规约则是简化数据量，以减少挖掘任务所需的时间。在数据挖掘过程阶段，主要应用的算法和技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、预测和可视化等。数据挖掘结果解释，是指将挖掘结果转化为对决策有帮助的知识。
数据挖掘技术在企业信息化管理中的应用，是基于其在处理大数据、发现数据中潜在模式和趋势方面所具有的独特优势。数据挖掘技术能够帮助企业更好地理解客户行为，预测市场趋势，优化生产过程，提高服务质量，增强企业的核心竞争力。数据挖掘技术在企业信息化管理中的应用流程通常包括：明确业务目标、数据准备、选择合适的挖掘算法、挖掘和分析、评估结果和知识应用。
在企业信息化管理中，数据挖掘的应用可细分至多个领域，如市场营销、风险控制、客户服务和供应链管理等。以市场营销为例，数据挖掘可以帮助企业分析客户购买历史、个人偏好以及市场细分，从而设计更加个性化的营销策略，提高销售效率和市场响应速度。在风险控制领域，通过分析历史交易数据和客户行为，可以识别潜在的欺诈行为或信用风险，提前进行风险预警和控制。客户服务领域通过挖掘客户反馈和投诉数据，可以优化服务流程，提升客户满意度。供应链管理方面，数据挖掘可以优化库存水平，预测需求趋势，降低运营成本。
在实际操作中，数据挖掘的应用也存在挑战，包括数据质量问题、算法选择问题、计算资源限制、以及挖掘结果的解释性问题。企业在实施数据挖掘项目时，需要结合自身的业务特点和管理需求，选择合适的数据挖掘技术和方法，同时也要确保数据的质量和准确性，合理地解释数据挖掘结果，并将这些知识转化为实际的管理决策和行动。
以上内容从数据挖掘技术的基本概念入手，深入分析了该技术在企业信息化管理中的应用和应用流程，以及该领域目前面临的挑战和解决策略，为企业信息化管理提供了理论参考和实践指导。此外，文中提到的相关研究、文献和案例分析也对进一步深入研究提供了方向和依据。
