数据挖掘是一种从大量、不完全、有噪声、模糊且随机的实际应用数据中提取隐含的、潜在有用的信息和知识的过程。它涉及到对数据的抽取、转换、分析以及模型化处理，旨在从数据中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘的主要贡献在于从数据库中获取有意义的信息以及对数据归纳出有用的结构，作为企业进行决策的依据。此外，数据挖掘还能帮助决策者寻找规律，发现被忽略的要素，预测趋势，进行决策。它也是对数据内在和本质的高度抽象与概括，是对数据从理性认识到感性认识的升华。
数据挖掘作为一门交叉学科，结合了数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、高性能计算等技术。它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。数据挖掘不仅是一种技术或一套软件，而是多种专业技术的应用。
在数据挖掘研究的过去，数据库中发现知识一词首次出现于1989年美国底特律召开的第十一届国际联合人工智能学术会议上，到1995年加拿大蒙特利尔召开的首届KDD & Data Mining国际学术会议，再到以后每年一次的KDD & Data Mining国际学术会议。经过十多年的研究，数据挖掘技术已取得丰硕成果，许多软件公司已研制出数据挖掘软件产品，并在北美、欧洲等国家得到应用。
数据挖掘技术的研究进化经历了四个阶段：数据搜集、数据访问、数据仓库和决策支持。在数据搜集阶段，提供的是历史性的、静态的数据信息；在数据访问阶段，关系数据库、结构化查询语言、ODBC等技术被用来在记录级提供历史性的、动态的数据信息；在数据仓库和决策支持阶段，联机分析处理、多维数据库、数据仓库等技术被用来在各种层次上提供回溯的、动态的数据信息；在数据挖掘阶段，使用高级算法、多处理器计算机等技术，提供预测性的信息。
目前数据挖掘研究的现状和成果显示，该技术在国外已被广泛应用于各个领域，如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICA等典型应用。数据挖掘技术正逐渐成为信息技术领域的热点和趋势。
随着技术的发展，数据挖掘面临的挑战包括从大规模的、异构的数据源中有效提取知识，处理日益增加的数据量，以及解决数据质量和数据安全问题。未来数据挖掘技术的发展趋势可能包括以下几个方面：
1. 高级数据挖掘算法的发展，用于处理更复杂的数据结构和更高效的数据处理需求；
2. 数据挖掘与云计算技术的结合，利用云平台的弹性计算能力和大规模存储能力；
3. 数据挖掘与大数据技术的融合，以适应大数据环境下的实时分析和预测；
4. 数据挖掘在特定领域的深入应用，例如生物信息学、金融分析和社交媒体分析等；
5. 数据挖掘模型的可解释性提高，增强模型的透明度和信任度；
6. 数据挖掘隐私保护技术的进步，以应对日益严格的数据保护法规和隐私保护要求。
随着数据挖掘技术的不断发展和完善，它将在各行各业中扮演越来越重要的角色，成为推动社会信息化、智能化的重要力量。
