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.