از سال 1950 به بعد که رایانه، در تحلیل و ذخیره سازی داده ها به کار رفت، حجم اطلاعات ذخیره شده درآن پس از حدود 20 سال دو برابر شد و همزمان با پیشرفت فناوری اطلاعات ، حجم داده ها در پایگاه داده ها هر دو سال یک بار ، دو برابر شد و همچنان باسرعت بیش تری نسبت به گذشته حجم اطلاعات ذخیره شده بیش تروبیش تر می شود . با وجود شبکه جهانی وب ، سیستم های یکپارچه اطلاعاتی ، سیستم های یکپارچه بانکی ، تجارت الکترونیکی و ... لحظه به لحظه به حجم داده ها در پایگاه داده ها اضافه شده و باعث به وجود آمدن انبارهای ( توده های ) عظیمی از داده ها شده است ، به طوری که ضرورت کشف و استخراج سریع و دقیق دانش از این پایگاه داده ها را بیش از پیش نمایان کرده است . شدت رقابت ها در عرصه های علمی ، اجتماعی ، اقتصادی ، سیاسی و نظامی نیز اهمیت سرعت یا زمان دسترسی به اطلاعات را دو چندان کرده است . بنا براین نیاز به طراحی سیستم هایی که قادر به اکتشاف سریع اطلاعات مورد علاقه کاربران با تاکید بر حداقل مداخله انسانی باشند از یک سو و روی آوردن به روش های تحلیل متناسب با حجم داده های حجیم ازسوی دیگر ، به خوبـی احسـاس می شود . در حال حاضر ، داده کاوی مهم ترین فناوری برای بهره وری موثر ، صحیح و سریع ازداده های حجیم است و اهمیت آن رو به فزونی است. داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار ، علم کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، الگوشناسی ، فراگیری ماشین داده می باشد. داده کاوی فرآیندی پیچیده جهت شناسایی الگوها و مدل های صحیح، جدید و به صورت بالقوه مفید، در حجم وسیعی از داده می باشد، به طریقی که این الگو ها و مدلها برای انسانها قابل درک باشند. داده کاوی به صورت یک محصول قابل خریداری نمی باشد، بلکه یک رشته علمی و فرآیندی است که بایستی به صورت یک پروژه پیاده سازی شود. داده ها اغلب حجیم می باشند و به تنهایی قابل استفاده نیستند،اما دانش نهفته در داده ها قابل استفاده می باشد. بنابراین بهره گیری از قدرت فرآیند داده کاوی جهت شناسایی الگوها و مدلها و نیز ارتباط عناصر مختلف در پایگاه داده جهت کشف دانش نهفته در داده ها و نهایتا تبدیل داده به اطلاعات، روز به روز ضروری تر می شود.
فرمت فایل: WORD