旧的信息管理系统不能轻易地读取数据信息，也不能轻易进行可视化面板展示。在这种情况下，BI厂商应运产生，并提出了商业智能概念。BI的最初目的是什么？企业已经拥有了一定数量的信息系统，这些系统积累沉淀了大量数据，而这些数据不易轻松使用。

文本分析的本质是从给定文本中获取高质量、有用信息的自动化过程，其一般步骤为：数据采集、数据清洗、文本挖掘分析、可视化分析。

今天从实践应用的角度重新梳理一下“数据挖掘”，让您能够抛开概念了解本质！

在过去几年，随着信息化技术的高速发展，数据逐渐变为企业最有价值的战略资产，人们迫切希望能够从数据中发掘价值和探索规律，以便为企业在研发、生产、营销、管理、运维等各个环节遇到的问题提供新的解决思路，用数字化战略为企业赋能。

为什么您的数据挖掘项目成果总是难以落地？或者数据挖掘的价值总是远远低于预期？无论您是项目管理者还是数据分析师，相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。

面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。