The fast-growing, tremendous amount of data, collected and stored in large and numerous data repositories, has far exceeded our human ability for understanding without powerful tools. As a result, data collected in large data repositories become "data tombs" ─ data archives that are hardly visited. Important decisions are often made based not on the information-rich data stored in data repositories but rather on a decision maker's instinct, simply because the decision maker does not have the tools to extract the valuable knowledge hidden in the vast amounts of data. Efforts have been made to develop expert system and knowledge-based technologies, which typically rely on users or domain experts to manually input knowledge into knowledge bases. However, this procedure is likely to cause biases and errors and is extremely costly and time consuming. The widening gap between data and information calls for the systematic development of tools that can turn data tombs into "golden nuggets" of knowledge.::빠르게 증가하는 엄청난 양의 데이터는, 크고 많은 데이터 저장소에 수집되고 저장되어, 우리 인간이 효과적인 도구 없이는 이해할 수 있는 능력을 훨씬 뛰어 넘었다. 결과적으로, 대규모 데이터 저장소에서 수집된 데이터는 '데이터 무덤', 즉 찾는 사람이 거의 없는 데이터 보관소가 된다. 중요한 의사 결정이 종종 데이터 저장소에 저장된 정보가 풍부한 데이터가 아닌 의사 결정자의 직관에 기반하여 내려지기도 하는데, 이는 단지 의사 결정자가 방대한 양의 데이터에 숨겨진 가치 있는 지식을 추출할 수 있는 도구를 가지고 있지 않기 때문이다. 전문가 시스템과 지식 기반 기술을 개발하려는 노력이 있어 왔는데, 이는 일반적으로 사용자나 분야(별) 전문가가 지식을 '수동으로' 지식 기반에 입력하는 것에 의존한다. 이 방법은 편견과 오류를 일으키기 쉽고 비용과 시간이 엄청나게 든다. 점점 더 벌어지는 데이터와 정보 간의 격차로 인해 데이터 무덤을 지식의 '금괴'로 바꿀 수 있는 도구의 체계적인 개발이 요구된다.