数据挖掘是门技术，本身并不产生价值，实施数据挖掘后产生的结果才有商业价值，因此，在市场上目前以两种形式存在。一种是甲方公司的内部数据挖掘部门，比如凡客的数据中心，对业务部门产生的数据进行分析和挖掘，从而进行评估、优化、调节的谋略支持；一种是第三方的数据挖掘公司，比如缔元信、百分点，以适当的合理形式进行客户数据的回收，加以专业的数据挖掘技术，提供给客户独立公正的运营方面的咨询建议。不论以何种形式存在，一门技术的长久存在前提必须是提供商业价值，否则必遭市场的无情淘汰。数据挖掘是数据库中的知识发现，从知识发现到知识应用再到价值评估是一条数据挖掘价值变现的过程，虽然我认可数据挖掘重要性，但事实上，这条变现之路，困难重重，至少要面临3大困境：
一、知识发现
知识发现是这条路的始端，也是这条路的基石，直接决定了最终价值的高度。挖掘的方法是通用的，难度不在挖掘技术，而在于实施人员对数据/业务的理解，在于数据的质量。实施人员必须清楚的知道数据回收的场景和原理，稍有沟通缺失，都会影响知识的质量度，因此这里的实施人员不能是学计算机的，不能是学统计的，更不能是学营销的，更像一个打杂的，可以独立于公司的管理、运营模式，可以独立于公司的绩效评价标准，游走在各部门之间，充分了解整个运营环节，因此这样的知识发现才是高效的。
二、知识应用
发现了知识，是骡子是马拉出来溜溜，因此需要将相关的知识发现交给业务部门进行运营使用。不管是以甲方公司还是乙方公司的形式存在，难点在于语言的翻译转发。数据挖掘的语言形式是概率形式，类如“连续三天内在站内搜索超过10次，浏览搜索结果相关页面20次以上的用户最终购买概率为42%”，因此需要实施人员深谙运营知识，将挖掘结果语言转化成运营结果语言，最终成为友好的商业运营智慧。应用的过程还需要及时跟踪、分析、调整，毕竟市场是多变的，分析与执行就像左脑和右脑，两者距离的远近，影响结果的优劣。更郁闷的是有了知识发现，无处知识应用，这在社交网络里更能体现。微博的热火热荼，催生了社交网络的数据挖掘，因为数据公开化，只要有技术就可以洞察到哪类用户是哪些品牌的潜在消费者这样的知识发现，但最终无法形成营销闭环（除了微博平台以为），至于原因不言而喻。
三、价值评估
数据挖掘的效果评估决定最终的话语和地位，从结果来看，如果结果有效，如何界定是知识有效还是执行有效；如果结果无效，如何界定是知识无效还是执行无效；如果知识有效，如何界定是通过挖掘发现还是已知发现。如果不能很清晰的界定，数据挖掘的存在价值都会大打折扣。业内曾经有个笑话，“通过我们海量数据发现，中国的15-20岁的男性网民最喜欢使用QQ即时通讯工具”，这样的知识发现虽然是个笑话，但在现实行业里是个不争的事实。数据挖掘的价值应当是显现的、直观的、令人信服的，不在于挖掘的技术多么高深，而在于整个体系的搭建和成果的展现，做的再好，看不到效果，等于无效。
以上三点就像三座大山，压在了数据挖掘的变现之路，让这条道路崎岖难行。
从人类发展来看，数据挖掘一直存在于现实生活中。二十四节气就是古代劳动人民通过日常记录而得到的知识发现，所以不存在趋势不趋势一说，只是信息化发展让数据的记录、处理、计算、应用和反馈更加快捷。因此数据挖掘的价值变现，一定是伴随着社会结构稳定、商业逻辑成熟的发展之路，且行且珍惜。