Sự phát triển của công nghệthông tin và việc ứng dụng công nghệthông
tin trong nhiều lĩnh vực của đời sống, kinh tếxã hội trong nhiều năm qua cũng
đồng nghĩa với lượng dữliệu đã được các cơquan thu thập và lưu trữngày một
tích luỹnhiều lên. Họlưu trữcác dữliệu này vì cho rằng trong nó ẩn chứa
những giá trịnhất định nào đó. Tuy nhiên, theo thống kê thì chỉcó một lượng
nhỏcủa những dữliệu này (khoảng từ5% đến 10%) là luôn được phân tích, số
còn lại họkhông biết sẽphải làm gì hoặc có thểlàm gì với chúng nhưng họvẫn
tiếp tục thu thập rất tốn kém với ý nghĩlo sợrằng sẽcó cái gì đó quan trọng đã
bịbỏqua sau này có lúc cần đến nó. Mặt khác, trong môi trường cạnh tranh,
người ta ngày càng cần có nhiều thông tin với tốc độnhanh đểtrợgiúp việc ra
quyết định và ngày càng có nhiều câu hỏi mang tính chất định tính cần phải trả
lời dựa trên một khối lượng dữliệu khổng lồ đã có. Với những lý do nhưvậy,
các phương pháp quản trịvà khai thác cơsởdữliệu truyền thống ngày càng
không đáp ứng được thực tế đã làm phát triển một khuynh hướng kỹthuật mới
đó là Kỹthuật phát hiện tri thức và khai phá dữliệu (KDD - Knowledge
Discovery and Data Mining).
Kỹthuật phát hiện tri thức và khai phá dữliệu đã và đang được nghiên cứu,
ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau ởcác nước trên thếgiới, tại Việt Nam
kỹthuật này tương đối còn mới mẻtuy nhiên cũng đang được nghiên cứu và dần
đưa vào ứng dụng. Bước quan trọng nhất của quá trình này là Khai phá dữliệu
(Data Mining - DM), giúp người sửdụng thu được những tri thức hữu ích từ
những CSDL hoặc các nguồn dữliệu khổng lồkhác. Rất nhiều doanh nghiệp và
tổchức trên thếgiới đã ứng dụng kĩthuật khai phá dữliệu vào hoạt động sản
xuất kinh doanh của mình và đã thu được những lợi ích to lớn. Nhưng đểlàm
được điều đó, sựphát triển của các mô hình toán học và các giải thuật hiệu quả
là chìa khoá quan trọng.
