李德毅认为，在现今时代人们通常所说的大数据主要包括三个来源：第一，地球上的自然环境；第二，生命数据；第三，社交大数据，这些数据普遍存在于人们的手机、电脑等设备中。当前，数据对于科学的挑战更是对包括数据挖掘认知科学的挑战，每一个人的身上都蕴含着大量的数据，但如何能从这些海量数据中利用识别算法提取出所需要的特征属性，并理清特征之间的关系都是现在所面临的问题。

今天的数据是围绕结构转，而数据则围绕程序转，用户无需关心数据的获取、存储、分析以及提取过程，更无需关心数据结构的内部组织形式，只需要关心能否得到符合查询条件的数据结果即可，数据挖掘实质上就是结构化查询语言的增值应用，通过数据挖掘从数据库中发现分类知识、异常知识等。

在云计算背景下，数据挖掘也可以看作是云计算环境下的搜索与个性化服务，不存在固定的查询方式，也不会出现唯一、100准确的查询结果。

谈到移动互联网时代的大数据挖掘，李德毅表示主要为网络化环境下的非结构化数据挖掘，这些数据形态反映的是那些碎片化的、异构的数据。现今数据挖掘的形式化约束越来越宽松，越来越接近互联网文化、窗口文化和社会文化中的常识或约定。移动互联网时代大数据挖掘过程中，数据的简约具有适应性，不必具有固定的特征或层次。

在云产品普遍存在的环境下，云计算支撑着各式各样的大数据应用，包括数据挖掘中心、数据服务中心、数据存储中心、数据计算中心、数据搜集中心，这些设施及相关技术可以支撑大数据的应用和价值的及时发现。

今天的大数据以及数据挖掘，已经可以等同于在互联网环境下利用人之间的交互，融合计算机群组而对数据信息进行的价值挖掘了。用户在不了解数据形态、数据获取位置、结构模式、存储方式以及分析过程的情况下就能及时得到满意的数据挖掘结果。李德毅认为数据挖掘未来一定可以成为一种人尽皆知、人尽皆用的常识性技术，并最终改变每一个人的生活。