随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术已经成为现代信息社会的重要组成部分。数据挖掘，顾名思义，是从大量数据中提取出潜在有用的信息和知识的过程。这项技术在商业、金融、医疗等多个领域都有着广泛的应用，为决策支持提供了强大的工具。

当前，我国的数据挖掘技术正处于快速发展阶段。一方面，得益于国家政策的支持和投入，国内各大高校和科研机构纷纷设立了相关研究课题，培养了一批高水平的专业人才；另一方面，企业界对于数据挖掘技术的需求日益增长，推动了该领域的技术创新与应用实践。

从技术层面来看，我国在数据预处理、特征选择、模型构建等方面已经取得了显著进展。特别是在机器学习算法的应用上，深度学习等前沿技术得到了广泛应用，并且在图像识别、语音处理等领域展现了强大的能力。此外，云计算平台的发展也为数据挖掘提供了强大的计算资源支持，使得大规模数据分析成为可能。

然而，在看到成绩的同时，我们也必须清醒地认识到存在的问题。首先是基础理论研究相对薄弱，许多关键技术仍需依赖国外引进；其次是行业标准尚未统一，不同企业和机构之间的数据难以实现有效共享；最后是专业人才短缺，尤其是既懂技术又熟悉业务的人才更是稀缺。

展望未来，我国数据挖掘技术的发展方向应该集中在以下几个方面：一是加强基础理论研究，努力攻克核心技术难关；二是建立健全行业标准体系，促进数据资源的有效整合；三是加大人才培养力度，建立多层次的人才梯队；四是深化国际合作交流，吸收借鉴国际先进经验。

总之，作为一门新兴学科，数据挖掘技术在我国正面临着前所未有的发展机遇。只要我们能够正视挑战、把握机遇，就一定能够在这一领域取得更加辉煌的成绩。