データマイニング
1990年頃から始まった計算機の急激な性能向上により"Knowledge Discovery in Databases"の研究が大幅に加速される。
1990年 - 1994年 - "Knowledge Discovery in Databases"の研究が推進される。この時点では研究者間でも同分野に対する認識は「データに対して何らかの演算を行って知識を発見する」といった程度のものであった。
1995年 - モントリオール国際会議において"Knowledge Discovery in Databases"の語の公認がなされる。
1996年 - "Knowledge Discovery and Data Mining: Towards a Unifying Framework."という論文が提出され、"Knowledge Discovery in Databases"と結び付けた形で"Data mining"の語の定義・基本機能・処理手順が提案される。同年より多数の研究者により本論文の引用が始まり、"Data mining"の語が論文上に頻出するようになる。この時点でデータマイニングという研究分野が明確に定義された。
1999年 - 2010年代に大量の実世界データを収集・供給する基盤となるInternet of Things(IoT)の用語がKevin Ashtonにより初めて使用された。
インターネットへの常時接続が一般家庭にも普及する。インターネット上に蓄積されたデータが加速度的に増加する。後にデータの主要な供給源の1つとなる友人紹介型のソーシャル・ネットワーキング・サービスが2002年より相次いで提供され始める。コンピュータとインターネットの普及に着目し、ビジネスにおいて膨大に蓄積され活用しきれなくなったデータの分析を専門に行う企業も徐々に出現し始める。
2000年 - "Knowledge discovery in databases: 10 years after"という論文が提出される。"Knowledge Discovery in Databases"の研究分野の創出より約10年後から"Knowledge Discovery in Databases"という研究分野の発展の歴史を振り返った内容となっている。
GNU R (r-project.org): GNUプロジェクトによるS言語仕様をGNU GPL実装した汎用統計可視化環境。一般的に"R言語"や"R"とも呼ばれる。無償の貢献プログラムパッケージは6000を越え、Wekaを利用するRwekaやRandom forestなどもある。UIは、R GUIかターミナル経由のコマンドライン入力のみ。下記RED Rなどの援用でダイアグラム入力も出来る。R自体はインタプリタだが、速度が必要ならC言語やFortranのコードを直接記述してコンパイル実行でき、パッケージRcpp併用でC++も混在可能。信頼性に定評があり、米国FDA公認。マルチプラットフォーム。GNU GPLオープンソース。
Weka (waikato.ac.nz/ml/weka): ワイカト大学で開発された、javaベースのデータマイニングソフトウェア。ダイアグラムなど多様なグラフィカルインタフェースで高度なマイニング手法を視覚的に構築し駆使できる。連関規則やニューラルネットワーク、SVM、決定木などさまざまな分析手法があらかじめ数多くモジュールとして組み込まれており、コードを書く事なくモジュールをリンクで結んでいけば入力・分析・出力までの流れを構築できる。ゼロからコードを書いてモジュール登録もできる他、プラグインによる機能拡張も可能。ただデータマイニング研究用のツールとして産まれただけに、的確に使うには分析手法の専門的な評価知識が必要。