数据挖掘(Data Mining)，指的是从大量、部分、模糊、随机的实际应用数据中，提取隐含其中、人们事先不知道、但又有用的信息，同时用能被人理解的模式进行高级处理的过程。它是数据库中知识发现的最核心部分。折射到金融行业，数据挖掘技术应用的价值在于帮助金融企业分析影响其业务的关键因素，挖掘诸如“平均一个优质客户能赚多少钱，平均一个不良客户能亏损多少钱，创造新客户的成本有多少”等方面的问题，从而帮助金融企业增加收入、降低成本，使金融行业的管理决策更趋科学，客户分析更趋精确。
随着金融行业信息基础设施建设的不断完善，信息资源的开发越来越得到重视。金融企业已开始应用信息技术对资金流、信息流、业务流进行全面的整合。金融行业面临着“数据大集中”时代的考验。为解决摆在金融企业面前的这一课题，顺应时代的潮流，引进以数据挖掘为核心的知识发现技术已成为金融界的共识。
事实上，数据挖掘对于我国各行各业来说都还是一个崭新却必要的概念。除金融行业外，电信、零售、税务、能源等行业都具有数据海量的特点和深度分析行业的需求。可以预见，这些行业的现有信息系统必然将向数据挖掘系统演化，数据挖掘的应用前景十分乐观。广阔的应用前景预示着新技术的研发价值。
数据挖掘技术的开发并不需要太多经验的积累。有国内专家指出，国内软件厂家如果进入该领域，将处于和国外公司实力相差不很多的起跑线上。并且，现在关于数据挖掘的一些研究成果可以在 Internet上免费获取，更是提供了一个可利用的方便条件。事实上，许多国内软件厂商也的确已经进入了该领域。我们有理由相信，在不久的将来，结合了数据挖掘技术的决策系统将对中国企业走向世界起到不可替代的关键作用。
扩展阅读：OA办公系统_协同办公系统；OA协同办公系统低代码专题；..分。折射到金融行业，数据挖掘技术应用的价值在于帮助金融企业分析影响其业务的关键因素，挖掘诸如“平均一个优质客户能赚多少钱，平均一个不良客户能亏损多少钱，创造新客户的成本有多少”等方面的问题，从而帮助金融企业增加收入、降低成本，使金融行业的管理决策更趋科学，客户分析更趋精确。
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