隨著計算機技術、網絡技術、通訊技術、internet技術的迅速發展和電子商務、辦公自動化、管理信息系統、internet 的普及等，企業業務操作流程日益自動化，企業經營過程中產生了大量的數據，這些數據和由此產生的信息是企業的寶貴財富，它如實地記錄著企業經營的本質狀況。但是面對如此大量的數據，傳統的數據分析方法，如數據檢索、統計分析等只能獲得數據的表層信息，不能獲得其內在的、深層次的信息，管理者面臨著數據豐富而知識貧乏的困境。如何從這些數據中挖掘出對企業經營決策有用的知識是非常重要的，數據挖掘便是為適應這種需要應運而生的。

數據挖掘又稱數據庫中的知識發現，是目前人工智能和數據庫領域研究的熱點問題，所謂數據挖掘是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

大數據時代的超大數據體量和占相當比例的半結構化和非結構化數據的存在，已經超越了傳統數據庫的管理能力，大數據技術將是it領域新一代的技術與架構，它將幫助人們存儲管理好大數據并從大體量、高復雜的數據中提取價值，相關的技術、產品將不斷涌現，將給it行業開拓一個新的黃金時代。

大數據本質也是數據，其關鍵的技術依然逃不脫：1)大數據存儲和管理;2)大數據檢索使用(包括數據挖掘和智能分析)。圍繞大數據，一批新興的數據挖掘、數據存儲、數據處理與分析技術將不斷涌現，讓我們處理海量數據更加容易、更加便宜和迅速，成為企業業務經營的好助手，甚至可以改變許多行業的經營方式。

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“大數據”的本質實際上是數據生產的社會化，其對統計尤其是政府統計的沖擊是重大的，不僅涉及到整個統計流程，更加對當前的政府統計管理體制、機構設置、數據價值等方面形成了挑戰。可以大膽預測，未來政府統計的政府角色會被統計專業性取代，經濟分析的職能會被更為專業的經濟分析部門取代，宏觀數據的重要性會讓位于更有信息價值的微觀數據。

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