随着社会大数据处理技术的发展，数据模型和数据挖掘的重要性也在增加。数据模型用于描述一个系统的数据结构，进而指导系统的制定；而数据挖掘是运用数据库知识发掘技术和机器学习算法自动化分析数据并提取其中隐藏的模式和规则，发现与处理规则信息。
数据模型和数据挖掘具有重要的现实应用价值。人们可以利用数据模型的方法提升数据的组织及整理的效率，使资料的处理更加易懂易用，也可以利用数据挖掘快速实现大量数据的搜索，有助于提供有效的服务。在某些特定的行业中，数据模型和数据挖掘的应用也越来越广泛，如银行、电商、娱乐等，都会加强运用数据模型来管理客户资料、统计市场行情、分析客户行为等，简化复杂的分析流程，提高工作效率。
数据模型和数据挖掘不仅可以促进工作业务，还可以提升服务质量，在社会经济活动中，也能发挥重要作用。从研究和经济开发的角度来看，数据模型和数据挖掘技术的发展将会拓宽分析的视野，更好地推动数据统计、收集和分析，从而取得更多的市场经济效益，促进社会的经济发展。
综上所述，数据模型和数据挖掘一直在数据处理和分析中发挥着重要的作用，为社会经济科学研究和社会经济发展提供了重要技术支撑，发掘有价值的业务规则和信息。
