随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将大数据转换成有价值的知识信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——大数据挖掘技术应运而生。大数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的，用于开发信息资源的一种新数据处理技术。数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。

大数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的等实际应用数据中，提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。(www.daowen.com)

大数据挖掘通常又称数据库中的知识发现，是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。大数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。