數據激增是當今社會的一大特性，如何有效的利用數據挖掘方法，從海量信息中提取出有用的模式和規律而不僅僅是“望洋興嘆”，已經成為人們迫切的需求。目前商業決策面臨的最大挑戰不是缺少數據，而是數據太多。對于大部分企業來講，數據挖掘的挑戰在于：一是數據混亂，根本找不到解決得辦法；二是海量數據無邊無際，企業現有得信息系統無法高效地處理。所以數據挖掘工作就更得不到領導得重視了，那么企業該如何提升本身的挖掘能力呢？
一、數據挖掘的定義與價值
數據挖掘是指用相關算法從大量的數據中探索隱藏在其中的信息的過程。看似與
大數據分析的含義有點類似,但相較而言,數據挖掘涉獵的知識面更廣,要求更高。因為數據挖掘會涉及到很多算法,有源于機器學習的神經網絡和決策樹,也有基于統計學理論的支持向量機、分類回歸樹和關聯分析的諸多算法等等。
數據挖掘這種可以從大量的、模糊的數據中，提取隱含其中的有用信息和知識的技術不斷被人們應用到企業管理中來。數據挖掘已經不停留在原本的抽樣，而是根據整體的數據來就行挖掘和分析。新型的模式采集數據海量、迅速且多樣化，從而為企業帶來了更多精準有效的數據，能夠讓企業在決策的制定中更加準確。
二、企業如何實施數據挖掘1、確立研究動機
考慮實際可行性和帶來的收益預測，充分理解業務需求，考慮數據驅動利潤核算，數據驅動用戶運營等，這需要大數據科學家和行業專業，以及客戶的業務專家一起來明確問題。這是整個大數據挖掘中最關鍵的一步。
2、分析數據
看看到底哪些數據能夠支撐我們的業務，用哪些數據去解決問題。在分析數據這個階段，對數據進行基本處理，首先對原始輸入進行預處理，如調整大小，去除噪音等，其次對預處理輸出的數據提取特征，進行特征抽取及特征選擇的操作，之后再進行特征降維等，獲得通過特征向量表示的樣本，使用各種模型進行學習和訓練，最終完成具體任務，如分類，識別等，在此過程中，我們可能發現數據不足，或者
數據質量太差，這個時候就可能要尋求第三方數據的幫助，或者規劃如何去采集更多的數據。
3、數據挖掘
首先對數據進行處理，從數據中提取特征。這是數據挖掘非常關鍵的一步，特征的好壞直接影響最終模型的效果。在數據挖掘過程中，算法其實并不是最主要的因素，影響效果最直接的因素就是特征。良好的特征需要有非常好的區分度，只有這些特征，才能很好的去解決問題。在提取特征時，因為我們是大數據挖掘，所以要使用大數據技術去從原始數據中提取特征。
4、建立模型
在實際的建模過程中，由于數據量過于龐大，算法訓練過程往往十分緩慢，如何加速算法計算速度，是一個非常突出的問題。
5、模型評估
模型評估最重要的是建立模型的評價指標。這個評價指標必須是要結合業務來建立的。當模型效果不佳時，我們要回到特征提取，建模過程來不斷的迭代，甚至可能要重新分析業務和數據。
三、關于億信豌豆DM億信華辰推出的數據挖掘產品億信
豌豆DM，讓用戶可以通過半自動化或者自動化地分析業務數據，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。
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