当下，大数据、AI、云计算、物联网、5G等新兴技术推波助澜，让数据爆炸式增长趋势日益明显，加上数据种类和来源多样化，对于块、文件、对象等多种类型存储需求逐渐增强，新技术带来新应用，新应用带来新数据，对于数据处理微秒级响应、低时延等性能要求越来越高，还加上企业从业务驱动转向数据驱动的新趋势，快速挖掘数据价值也同样备受瞩目。

(相关资料图)

可以看到数据集成在数据生命周期最前面的位置，它负责将多个来自不同数据源的数据聚合存放在一个数据存储中(如数据仓库/数据湖)，组合为用户提供单一统一视图，可以兼顾数据的增长量及所有不同的格式，合并所有类型的数据方便了后续的数据分析和挖掘工作。

对于企业来讲，如何优化大数据技术、优化数据搜索方向成为业界关注的重点课题。大数据技术在各行业应用广泛，且在不同程度上推动着各行业的蓬勃发展，所以，对大数据技术的优化和发展值得深入探析。

在聊数据挖掘之前，我们先要了解什么是数据挖掘。

其实，数据挖掘是处理和分析随意性强和模糊性强的数据信息，该过程较为烦琐和复杂，根据数据类型不同，要选择适宜的数据挖掘技术，以此来实现获取精准数据的目的。

虽然不同数据所采取的数据挖掘方法不同，但在具体实施过程中，步骤基本相同，即先分析判断数据的特征和形式，以确定挖掘价值，然后根据数据挖掘需求确定数据挖掘标准并清理残余的数据，最后开展数据深度挖掘工作。

数据挖掘可以从海量数据中发现深层次的有价值的信息，是一种从大量复杂数据集中自动提取知识和洞察的过程。数据挖掘能够有效地识别出数据中的有用信息，从而帮助用户找到实现商业目标的最佳策略。它还能够发现来自未知结构或者结构化数据集中隐藏的模式、关联、趋势和异常，发现隐含在数据中的相关知识，精练特征和规律，持续改进企业的运营效率，并让企业真正洞悉消费者的需求。

数据挖掘在众多领域都有广泛的应用，比如金融领域和互联网行业等。在金融领域中，数据挖掘可以帮助金融机构发现较有价值的客户及其购买行为，从而精准定向推广服务和产品。此外，数据挖掘在网络推广中的应用也是极为重要的，它能够帮助企业发现潜在用户，根据用户的点击数据挖掘出用户的偏好，把定位效果达到巅峰。

目前，数据挖掘技术广泛应用到了各行业的发展中，深度挖掘数据的内涵，最大化发挥数据价值，结合各行业的不同需求来开展数据挖掘工作，为行业未来发展奠定坚实的数据基础，推进行业的高效发展。

我们看到，要始终围绕以实际出发为原则，结合数据类型选择合适的数据挖掘技术。一般情况而言，数据挖掘方法有以下几种，具体为：

聚类分析法：主要针对碎片化的信息数据，将该类数据进行整理并分类归纳，使原本杂乱无章的数据变得有条理，并从中提取有价值的信息资讯，由此提高数据的规范性，最大化发挥数据的价值。

在实际应用聚类分析法过程中，也存在一些问题，比如数据信息不能精确归类等等。所以，这种方法大部分应用于心理学，也会应用于资料辨识。

关联分析法：有价值的信息数据，然后基于各种数据之间的内在关系，提炼出有用的信息。关联分析法是赋予事物之间的关联性理论，由此所产生的分析方法。

所以，该分析方法可以通过各种数据之间的内在规律和联系获得有价值的数据，同时又能很好地分析处理数据，因此是各行业普遍使用的分析方法。

特征分析法：随着我国社会发展不断加快，各行业发展所产生的数据量也越来越大，在此形势下，针对各行业庞大的数据量，要结合数据的不同特点，采取特征分析法进行分析处理，由此提高数据的处理效率。

在应用特征分析法对数据进行分类处理时，要结合计算机相关技术对数据进行分类，由此来挖掘有价值的数据信息。伴随着信息技术的升级发展，数据挖掘技术也在创新发展，数据挖掘方法也不断增多，而各行业如何更好地应用数据挖掘方法，提高行业的发展效率，是当下需要关注的课题。

数据挖掘在当今大数据时代广泛应用，已成为大数据技术应用中必不可少的重要技术工具，对企业的发展也产生了极为重要的影响，充分挖掘海量数据中的价值，对企业来说乃至推动各行业整体发展都极大地有利。

数据挖掘在大数据相关技术的支持下，随着数据存储、分布式数据计算、数据可视化等技术的发展，数据挖掘对事物的理解能力越来越强，如此多的数据堆积在一起，增加了对算法的要求，所以数据挖掘一方面要尽可能获取更多、更有价值、更全面的数据，并从这些数据中提取价值。