数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。
数据挖掘在市场营销和CRM方面的应用很容易理解，客户行为模式随着时间的变化而变化。行为的变化、市场的变化、竞争的变化以及整个经济形势的变化，预测模型会因这些变化而过时，当他们不能准确预测时，应当定期更新。
数据挖掘在欺诈模型和风险模型的应用中同样如此，随着环境的变化欺诈行为也在变化，因为罪犯要改变行为以保持领先于反欺诈。欺诈检测的应用必须设计为就像处理旧的、熟悉的欺诈行为一样能够处理新的、未知类型的欺诈行为。
某些种类的数据挖掘可能被认为发现的模式不会随时间而变化，比如数据挖掘在科学上的应用，我们有没有发现不变的普遍的规律?也许令人惊奇的是，答案是即使是这些模式也期望得到改变。理由是这些模式并不是简单的存在于这个世界上的规则，而是数据的反应–这些规则可能在某些领域确实是静态的。
然而，数据挖掘发现的模式是认知过程的一部分，是数据挖掘在数据描述的世界与观测者或业务专家的认知之间建立的一个动态过程。因为我们的认知在持续发展和增 长，所以我们也期望模式也会变化。明天的数据表面上看起来相似，但是它可能已经集合了不同的模式、(可能巧妙地)不同的目的、不同的语义;分析过程因受业 务知识驱动，所以会随着业务知识的变化而变化。基于这些原因，模式会有所不同。
总之，所有的模式都会变化，因为他们不仅反映了一个变化的世界，也反映了我们变化的认知。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
