数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物，是从海量数据中提取有用知识的热门技术。传统的交易型系统，九十年代兴起的互连网技术及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下，产生了大量的数据。但与之相配合的数据分析和知识提取技术在相当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠”这样一种奇怪的现象。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。数据挖掘不但能够学习已有的知识，而且能够发现未知的知识；得到的知识是“显式”的，既能为人所理解，又便于存储和应用，因此一出现就得到各个领域的重视。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。目前数据挖掘技术在零售业的货篮数据（Basket data）分析、金融风险预测、产品产量、质量分析、分子生物学、基因工程研究、Internet站点访问模式发现以及信息搜索和分类等许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com)，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。

规划个人职业发展的时候，在众多考虑因素中有两个是非常重要的：所要投入的技术所处的发展阶段和能否结合已有专业知识。每种技术从提出到广泛应用（或失败被抛弃）有一定的发展周期，称为科学技术的生命周期（Technological life cycle）。对于应用型技术人员来说，早期流行阶段是进入一个新技术领域的最佳时机，因为该技术已经通过分歧点的考验，又处于上升阶段，风险最小，竞争最少，更容易脱颖而出。数据挖掘技术现在就处在这样一个早期流行阶段。

数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。

将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，开辟职业生涯新天地。欢迎参加新概念9月23日（周日）2:30开始的数据库精彩串讲，内容包括：Data Mining 2:30pm，Oracle DBA 证书3:30，Oracle DBA CO-OP4:30pm, Oracle Developer2:30pm & SQL Server 4:30pm。

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