在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。
信息时代万物数化，大数据的重要性己成行业共识，针对大数据技术和应用的创新，其发展趋势不可阻挡。如何对大数据进行充分和有效的分析和挖掘，使之转换为有价值的信息和知识，用于解决各种各样的科学和应用问题，成为大数据时代信息技术发展的重大挑战。
大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽，用 之不竭”的特性，在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值，在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。根源在于，大数据的价值在于预测未知领域、 非特定因素的未来趋势，在于破解长期的、普遍的社会难题。而目前的大数据技术和应用，依然局限于历史和实时数据的关联分析，局限于满足短线的、特定的市场 需求。解决悖论的过程，恰恰是理论和方法应运而生的过程。而人们试图解决悖论的努力，正好是大数据落地生根的推动力。
北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。
大数据挖掘已成为大数据技术最重要的应用，它从大数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层提供有力依据，对产品或服务发展方向起到积极作用，将有力推动企业内部的科学化、信息化管理。在信息管理领域，综合应用数据分析技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。