在数字时代的商业中，最大的战略优势来自切割和分析各个角度的数据。
数据挖掘是对大量数据集进行分类以识别趋势和模式并建立关系的自动化过程。随着企业数据的激增 – 现在每天超过2.5亿个字节 – 它将继续在企业规划运营和应对未来挑战方面发挥越来越重要的作用。
然而，与所有与数据相关的活动一样，数据挖掘操作的价值与可用于挖掘的数据的质量和范围直接相关。为了使用最新、最干净、格式正确的数据，企业需要有效、高效、安全地将来自不同来源和结构的数据聚合到一个位置来挖掘数据。
数据挖掘基础知识和优势
数据挖掘是收集、提取、仓储和分析特定见解或可操作情报数据的全面术语。想想矿业开采之类的数据挖掘：挖掘材料层以发现极具价值的东西。遍布全球的各种规模、各种垂直行业的公司都依靠数据挖掘来收集智能，从支持人工智能和机器学习算法的决策支持应用到产品开发、营销战略和财务建模。
数据挖掘的核心是统计建模，可应用于线性回归或逻辑回归。结合预测分析，数据挖掘可以发现大量趋势，异常情况以及公司可用于改善业务的其他先前隐藏的见解。
最近的调查显示，超过90％的IT和业务领导者希望在其组织中使用更多的数据分析。他们主要关注改进战略决策，最小化安全风险或脆弱性，以及加强资源规划和预测。以下是数据挖掘在一些关键业务功能中的使用方式：
财务：使用数据洞察为贷款，合并、收购以及发现欺诈活动创建准确的风险模型。IT运营：收集、处理和分析大量应用程序、网络和基础架构数据，以发现有关IT系统安全性和网络性能的见解。营销：表面隐藏的买方行为趋势和预测未来行为，以开发更准确的买方角色，创建更有针对性的活动，增加参与度，并推广新产品或服务。人力资源：挖掘工作申请数据，提供候选人的全面视图。使用数据分析确定每个开放角色的最佳匹配，以评估教育、经验、技能、以前的职位、认证和地理位置。
数据挖掘面临的挑战
虽然挖掘“大数据”具有无数的好处，但它也带来了一些独特的挑战。使用大量数据引入了对数据质量和准确性、效率和可扩展性的担忧，以及对处理它的软件，服务器和存储硬件的高成本投资。
特别是，聚合来自一系列来源（CRM、ERP平台、社交媒体和其他系统）的数据使得难以保证数据清洁和可用。较差的数据质量（如不完整、不准确和重复的数据）可能会对采矿活动造成严重破坏，并否定所获得的洞察力的价值。此外，结合来自不同来源的数据还伴随着标准化格式的额外挑战，因为丰富的数据可以采用多种形式：多媒体文件（音频、视频和图像）、地理定位数据、SMS、社交媒体数据等等。
深度挖掘活动所需的大量数据意味着数据挖掘算法需要高效、强大和可扩展。必须轻松更新数据模型以适应新数据源或提高数据速度。一些数据库的大小和数据的分布式特性意味着一些数据挖掘活动必须并行发生，多个挖掘算法分析较小的数据集，然后必须重新组合以获得完整的图像。
当然，数据挖掘的成本始终是一个考虑因素，在许多情况下，对于拥有较少资源的组织来说，这是令人望而却步的。在考虑进入数据挖掘操作的服务器、存储、带宽和人力（数据科学家，开发人员和其他人员）时，数据挖掘操作可以轻松地达到数十万甚至数百万美元。
热门数据挖掘工具
越来越多的公司强调数据驱动决策的重要性，为数据挖掘工具创造了强大的需求。目前可用的一些最流行的数据挖掘工具包括：
Alteryx AnalyticsIBM CognosOracle数据挖掘RapidMinerSAP Business Objects（BO或BOBJ）Sisense
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