در دو دهه قبل توانايي های فنی بشر در برای توليد و جمع آوری داده‌ها به سرعت افزايش يافته است. عواملی نظير استفاده گسترده از بارکد برای توليدات تجاری، به خدمت گرفتن کامپيوتر در کسب و کار، علوم، خدمات دولتی و پيشرفت در وسائل جمع آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاوير تا سيستمهای سنجش از دور ماهواره ای، در اين تغييرات نقش مهمی دارند .
بطور کلی استفاده همگانی از وب و اينترنت به عنوان يک سيستم اطلاع رسانی جهانی ما را مواجه با حجم زیادی از داده و اطلاعات می‌کند. اين رشد انفجاری در داده‌های ذخيره شده، نياز مبرم وجود تکنولوژی های جديد و ابزارهای خودکاری را ايجاد کرده که به صورت هوشمند به انسان ياری رسانند تا اين حجم زياد داده را به اطلاعات و دانش تبديل کند: داده کاوی به عنوان يک راه حل برای اين مسائل مطرح مي باشد. در يک تعريف غير رسمی داده کاوی فرآيندی است، خودکار برای استخراج الگوهايی که دانش را بازنمايی مي کنند، که اين دانش به صورت ضمنی در پايگاه داده های عظيم، انباره داده و ديگر مخازن بزرگ اطلاعات، ذخيره شده است. داده کاوی بطور همزمان از چندين رشته علمی بهره مي برد نظير: تکنولوژی پايگاه داده، هوش مصنوعی، يادگيری ماشين، شبکه های عصبی، آمار، شناسايی الگو، سيستم های مبتنی بر دانش، حصول دانش، بازيابی اطلاعات، محاسبات سرعت بالا[5] و بازنمايی بصری داده[6] . داده کاوی در اواخر دهه 1980 پديدار گشته، در دهه 1990 گامهای بلندی در اين شاخه از علم برداشته شده و انتظار می رود در اين قرن به رشد و پيشرفت خود ادامه دهد .واژه های «داده کاوی» و «کشف دانش در پایگاه داده»[7] اغلب به صورت مترادف یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند. کشف دانش به عنوان يک فرآيند در شکل2-1 نشان داده شده است.
کشف دانش در پایگاه داده فرایند شناسایی درست، ساده، مفید، و نهایتا الگوها و مدلهای قابل فهم در داده ها می باشد. داده کاوی، مرحله ای از فرایند کشف دانش می باشد و شامل الگوریتمهای مخصوص داده کاوی است، بطوریکه، تحت محدودیتهای مؤثر محاسباتی قابل قبول، الگوها و یا مدلها را در داده کشف می کند . به بیان ساده تر، داده کاوی به فرایند استخراج دانش ناشناخته، درست، و بالقوه مفید از داده اطلاق می شود. تعریف دیگر اینست که، داده کاوی گونه ای از تکنیکها برای شناسایی اطلاعات و یا دانش تصمیم گیری از قطعات داده می باشد، به نحوی که با استخراج آنها، در حوزه های تصمیم گیری، پیش بینی، پیشگویی، و تخمین مورد استفاده قرار گیرند. داده ها اغلب حجیم ، اما بدون ارزش می باشند، داده به تنهایی قابل استفاده نیست، بلکه دانش نهفته در داده ها قابل استفاده می باشد. به این دلیل اغلب به داده کاوی، تحلیل داده ای ثانویه[8] گفته می شود.
اصلی ترين دليلی که باعث شد داده کاوی کانون توجهات در صنعت اطلاعات قرار بگيرد، مساله در دسترس بودن حجم وسيعی از داده ها و نياز شديد به اينکه از اين داده ها اطلاعات و دانش سودمند استخراج کنيم. اطلاعات و دانش بدست آمده در کاربردهای وسيعی از مديريت کسب و کار وکنترل توليد و تحليل بازار تا طراحی مهندسی و تحقيقات علمی مورد استفاده قرار می گيرد.
داده کاوی را می توان حاصل سير تکاملی طبيعی تکنولوژی اطلاعات دانست، که اين سير تکاملی ناشی از يک سير تکاملی در صنعت پايگاه داده می باشد، نظير عمليات: جمع آوری داده ها وايجاد پايگاه داده، مديريت داده و تحليل و فهم داده ها. در شکل 2-1 اين روند تکاملی در پايگاه های داده نشان داده شده است.
تکامل تکنولوژی پايگاه داده و استفاده فراوان آن در کاربردهای مختلف سبب جمع آوری حجم فراوانی داده شده است. اين داده های فراوان باعث ايجاد نياز برای ابزارهای قدرتمند برای تحليل داده‌ها گشته، زيرا در حال حاضر به لحاظ داده ثروتمند هستيم ولی دچار کمبود اطلاعات می باشيم.
ابزارهای داده کاوی داده ها را آناليز می کنند و الگوهای دادهای را کشف می کنند که می توان از آن در کاربردهايی نظير: تعيين استراتژی برای کسب و کار، پايگاه دانش[9] و تحقيقات علمی و پزشکی، استفاده کرد. شکاف موجود بين داده ها و اطلاعات سبب ايجاد نياز برای ابزارهای داده کاوی شده است تا داده های بی ارزش را به دانشی ارزشمند تبديل کنيم .
به طور ساده داده کاوی به معنای استخراج يا «معدن کاری[10]» دانش از مقدار زيادی داده خام است. البته اين نامگذاری برای اين فرآيند تا حدی نامناسب است، زيرا به طور مثال عمليات معدن کاری برای استخراج طلا از صخره و ماسه را طلا کاوی می ناميم، نه ماسه کاوی يا صخره کاوی، بنابراين بهتر بود به اين فرآيند نامی شبيه به «استخراج دانش از داده» می داديم که متاسفانه بسيار طولانی است. «دانش کاوی» به عنوان يک عبارت کوتاهتر به عنوان جايگزين، نمی تواند بيانگر تاکيد و اهميت بر معدن کاری مقدار زياد داده باشد. معدن کاری عبارتی است که بلافاصله انسان را به ياد فرآيندی مي اندازد که به دنبال يافتن مجموعه کوچکی از قطعات ارزشمند از حجم بسيار زيادی از مواد خام هستيم.
با توجه به مطالب عنوان شده، با اينکه اين فرآيند تا حدی دارای نامگذاری ناقص است ولی اين نامگذاری يعنی داده کاوی بسيار عموميت پيدا کرده است. البته اسامی ديگری نيز برای اين فرآيند پيشنهاد شده که بعضا بسياری متفاوت با واژه داده کاوی است، نظير: استخراج دانش از پايگاه داده، استخراج دانش[11]، آناليز داده / الگو، باستان شناسی داده[12]، و لايروبی داده ها[13].
دامنه چیست 
