总结下面这段文本的摘要，在现代社会中，信息技术得到了快速发展，人们对于信息的需求也与日俱增。这导致了数据量的爆炸式增长，如何管理这些数据成为了一个亟待解决的问题。因此，数据管理技术也应运而生，其中包括了数据挖掘技术。

数据挖掘技术是一种通过自动或半自动的方式，以相对较少的人工干预，从大量数据中提取隐含在数据中的知识和信息的技术手段。它可以帮助我们对海量数据进行分类、聚类、关联性分析等操作，从而为业务决策提供支持。

在人工智能和大数据时代，数据挖掘技术的应用领域越来越广泛。例如，在金融领域，数据挖掘技术可以用于反欺诈、风险管理、信用评估等业务；在电商领域，数据挖掘可以为用户推荐商品、优化搜索引擎等。此外，在医疗、教育、交通等领域，数据挖掘技术也有着广泛的应用。

当然，数据挖掘技术也存在一些局限性。例如，数据挖掘只能发现数据中已有的模式和关联，而无法发现新颖性的模式；同时，数据挖掘技术在处理高维度数据时也面临着一些挑战，需要更加复杂的算法才能达到较好的效果。
数据挖掘技术应运而生，可以帮助我们对海量数据进行分类、聚类、关联性分析等操作，为业务决策提供支持。数据挖掘技术的应用领域越来越广泛，在金融、电商、医疗、教育、交通等领域都有所应用。但需要注意的是，数据挖掘技术也存在一些局限性，如无法发现新颖性的模式，处理高维度数据时需要更加复杂的算法等。