2000년에서 10년이지나고 2010년이 왔고 이번 10년동안 컴퓨터 기술들과 정보 검색기술 통신기술은 진화하여 정보는 넘쳐나고 그 수많은 정보들 중 정말로 자신한테 맞는 것을 찾기란 하늘에서 별을 따기보다 어렵습니다. 그에 따른 대응책으로 수많은 웹사이트들에서는 정보검색 시스탬을 업그레이드 시켰지만 전에 있던 1을 찾기위한 정보가 10000이였다면 이제 1000정도로 줄어들었을 뿐 입니다(물론 여기서 말하는 정보란 학교에서 뽑아오라는 숙제 같은 것이 아닌 정말로 전문적이고 필요한 정보들을 일컫습니다). 해결책이자 간소책으로 세계에서 '데이터 마이닝'이라는 분야를 주목하고 있습니다. 또한 경제쪽에서는 흐름을 읽기위해 '데이터 마이닝'을 사용하기도 합니다.


 데이터마이닝의 뜻은 그 단어 '데이터(DATA) 마이닝(MINING) -데이터를 캐낸다'에서도 알 수 있듯이 수많은 정보들(데이터 베이스)에서 상관관계 혹은 공통점을 찾아내어 미래에 적용가능한 정보를 얻어내고 분석의 결과를 통해 더 확률이 높은 쪽을 고르는 것에 도움을 주기도 합니다. 예를 들자면 모대학의 2009학년도 수학과 컷이 백분율로 420%였고 2010학년도에는 422%였다. 그전에는 평균적으로 2%정도 오르면 다시 감소하여 평균적으로 420%에 맞추어 졌라는 정보가 있으면 다음 년도의 가장 유력한 결과는 "2011학년도의 백분율 컷은 420%에서 422%사이일 것이다"라는 대략적인 정보를 추출해 낼 수 있습니다. 현재 많은 학원,학교,대학들이 이러한 데이터 마이닝을 실시하고 있으며 현대백화점 같은 경우는 사람들이 사려는 재료의 상관관계를 분석하여 최대한 동선을 길게하여 사람들이 중간중간에 사는 것들을 많아지게 하기도 합니다. 

 이러한 데이터 마이닝은 현대 사회의 필수 아이템이며 모든 직업에 어쩔 수 없이 필요하게 되는 하나의 자료 분석법이기도 합니다. 위의 그림에서도 보시듯이 데이터 마이닝은 거의 모든 분야에 포함됩니다. 이제는 데이터 마이닝을 하지 못하면 경쟁사회에서 살아남기 힘들어질 것이며 데이터 마이닝은 필수 요소로 부각될 것입니다. 

 
 현재 데이터 마이닝은 수많은 분야에서 연구중이며 속속 결과가 발표되고 있는 시점입니다. 그러나 아직은 자료를 공개하려 하지 않는 사람들이 많아 데이터 마이닝 분야는 어려움을 겪고 있으며 사생활이 침해될 수 있는 정보가 요구되기도 합니다. 예를 들자면 모대학 교수님께서는 자료가 너무 없어서 자료를 수집하기 위해 학생들에게 방과후 활동 자료를 얻기 위해 위치 추적기를 전원에게 부착을 부탁을 했기도 합니다.

데이터 마이닝은 몰라도 되지만 모르면 데이터 마이닝을 아는 이들에게 뒤처질 수 밖에 없는 분야이기도 합니다.
아래 사이트를 참고해보셔도 좋을 듯 합니다

한국 데이터 마이닝 학회- http://bi.snu.ac.kr/KDMS/
 -얼마전 제1회 서울대학교 데이터마이닝 캠프를 주최한 단체로 학회장을 서울대 교수님이 맡고계십니다.

 한국에는 아직 데이터 마이닝이 발달이 되지 않아 소규모 단체는 많아도 큰 단체는 하나밖에 없습니다. 이 단체의 규모도 그렇게 큰 것이 아니라 중소기업에서 소기업에 가까운 크기정도의 단체입니다.