无论商业、企业、科研机构或政府部门，在过去若干年时间里都积累了大量的、以不同形式存储的数据资料。面对这些数据，人们无从着手去理解其中包含的信息和有价值的知识。特别是随着互联网的快速发展与数据库的广泛应用，大量的信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨识；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。与日激增的数据就像无边无际的海洋，使人们陷入了“数据爆炸但知识匮乏”的尴尬境地。

人们希望能对这些数据进行更高层次的分析，以便更好地发掘和利用它们背后隐藏的重要信息。而目前的数据库系统，虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现其中存在的关联和规则，也无法根据现有的数据预测未来趋势。因此，人们迫切需要一种新技术和自动工具，以便能够利用智能手段将这些巨大的数据资源转换成有用的知识和信息，进而为科学决策提供强大的信息支持。于是人们开始考虑：“如何才能不被信息淹没而又能从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？”面对这一挑战，数据挖掘技术应运而生，并且显示出强大的生命力量。

    数据挖掘（ Data Mining ，简称为 DM ）是 20 世纪末端兴起的一门数据智能分析技术，它是指从大量数据中提取出人们感兴趣的知识的过程，而这些知识是隐含的、事先未知的和潜在有用的信息。

数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，其中包括机器学习、数理统计、人工智能、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

   运用数据挖掘技术可在海量数据当中为我们找出“金子”来。

数据挖掘技术在很多领域都发挥了积极作用，尤其在银行、保险、证券、电信、税务、物流、交通、网站、零售（如超级市场）、医疗、制药、制造业、生物技术等领域，该技术能够帮助解决许多典型问题并使他们获益匪浅。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈甄别、风险预警等等。例如：

- 数据挖掘在银行的应用

   - 数据挖掘在电信行业的应用

   - 数据挖掘在证券行业中的应用
   
   - 数据挖掘在零售业的应用

   机会就在您的数据中。 现在，许多企业都把数据看成宝贵财富，纷纷利用数据挖掘发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。在市场经济比较发达的国家和地区，许多公司都开始在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工，以构筑自己的竞争优势，扩大自己的营业额。

据 IDC 对欧洲和北美 62 家采用了数据挖掘技术企业的调查发现，这些企业的 3 年平均投资回报率为 401% ，其中有 25% 的投资回报率超过了 600% 。调查结果还显示，一个企业要想在复杂环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，则将很难办到。

   有人把数据挖掘和数据仓库混淆在一起。其实，数据仓库和数据挖掘是相互补充的。数据仓库用于存储数据，并不是把它变为信息，而后者正是数据挖掘所要完成的事情。

也有人把数据挖掘视为制定决策，其实这是一种误区。数据挖掘能够发现数据中的模式，但数据挖掘并不是做决策，决策要由人来做。数据挖掘是通过对大量数据的分析找出知识和经验，用更好的信息来武装自己，使人们可以充分发挥创造力和判断力，做出更好的决策，达到最佳的效果。

吉贝克将使用最好的数据挖掘软件为您处理技术细节，让您把精力集中在如何决策上，同时让您从海量数据中获得有价值的信息。

   数据挖掘可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。因此，数据挖掘技术日益被更多的用户采用，使更多的管理者获得更多的商务智能。

非常幸运的是，在您数据挖掘的旅途中有吉贝克公司与您同行，帮您揭开数字迷局，把握市场脉搏，为您找到预测明天的钥匙。

路线已经知道，并有专家作向导，最终，您所得到的比您支付的还要多。如果您已经开始了数据挖掘，您会从中不断发现新的方式来省钱和挣钱。

当前，无论是国内市场还是国外市场，各个行业都面对着激烈的竞争，正确、及时的决策是企业生存与发展的重要环节。越来越多的企事业管理层认识到，只有靠充分利用、发掘其现有数据，才能实现更大的效益。随着信息技术的发展和不同业务的普遍应用，产生了大量富有价值的电子数据，如生产企业里有生产制造、库存、销售、财务等，政府部门有交通、卫生、教育、税收等，但这些数据大都存储于不同的系统中，数据的定义和格式也大不一样，如何将这些花费高昂代价的数据转化为企业决策所需的信息，是企事业单位面临的迫切课题。在信息技术领域，商业智能（Business Intelligence简称BI） 正是解决这些难题的金钥匙。商业智能技术采用数据仓库构建汇总数据的基础，进而支持数据发掘、多维数据分析等当今尖端技术以及传统的查询及报表功能。大量的调查研究表明，采用商业智能技术将是成功企业在行业内的激烈竞争中保持领先的极为重要的一环。

● 数据挖掘：发现问题、找出规律，达到真正的智能效果——预测将来

正如在矿井中可以开采出珍贵的矿石，在数据仓库的数据里也常常可以开采出业务人员意想不到的信息。它比多维分析更进一步。例如，如果管理人员要求比较各个区域某类储蓄在过去一年的情况，可以从多维分析中找答案。但是，如果管理人员要问为何一种储蓄在某地区的情况突然变得特别好或是不好，或者问该储蓄在另一地区将会怎么样，这时数据开采工具可以作出回答。

简单的说，数据挖掘使用统计、分析等数学方法、以及电脑学习和神经网络等人工智能方式，从大量的数据中，找寻数据与数据之间的关系。这种关系，一般显示数据组之间相似或相反的行为或变化。一个细心的分析者，往往能从这些发掘出来的关系得到启示。而这种启示又很可能使得到它的业者，获得其他竞争者所没有的先机 。