近年來，數(shù)據(jù)挖掘理論及其技術(shù)研究和開發(fā)取得了較為快速的發(fā)展，其在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用有著非常廣闊的空間和潛力。數(shù)據(jù)挖掘成為解決數(shù)據(jù)處理難題的有效途徑，主要依賴兩項(xiàng)技術(shù)：一是對(duì)某個(gè)領(lǐng)域各部門產(chǎn)生的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和集成，搭建支持決策的數(shù)據(jù)分析環(huán)境，即數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；二是發(fā)現(xiàn)隱藏在各種監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)之中的有用知識(shí)，即數(shù)據(jù)挖掘。
隨著國(guó)內(nèi)信息化系統(tǒng)的不斷建設(shè)，相關(guān)的數(shù)據(jù)量級(jí)已從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別，形成了名副其實(shí)的大數(shù)據(jù)。但是這些以往的海量數(shù)據(jù)大多只存在于垂直業(yè)務(wù)和單一應(yīng)用中，數(shù)據(jù)過于分散且信息內(nèi)容單一，而且缺乏有效的數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)處理效率低下，致使海量的數(shù)據(jù)無法被共享利用，嚴(yán)重制約信息化建設(shè)整體發(fā)展的速度。因此，需要通過信息化手段對(duì)已有各系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分類、歸納，搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理。
利用各種分析方法，對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，提供歷史數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。幫助決策者能快速有效的從大量資料中，獲得有價(jià)值的分析結(jié)果，做出科學(xué)的決策，幫助建構(gòu)商業(yè)智能(BI)。
基于沃達(dá)德大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)、分析和數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)數(shù)據(jù)的特性，采用合適的可視化方式，將數(shù)據(jù)直觀地展現(xiàn)出來，以幫助人們認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)，同時(shí)找出包含在海量數(shù)據(jù)中的規(guī)律或者信息，預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)行智能化決策分析，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為核心競(jìng)爭(zhēng)力。
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