原文：随着科技的进步，人工智能与相关领域的学术研究和商业应用不断深入，这极大地推动了整个产业的发展。然而，在人工智能科研领域进行的许多工作中，数据挖掘是最重要的基础任务之一，某些情况下甚至可以说它直接决定了工作的成败。由于这种依赖性，使得科研人员和企业家不惜在此投入巨大的资源。

在数据挖掘的过程中，隐藏数据中的模式和关系往往能够抓住重要甚至关键的信息。事实上，科研人员所希望的正是能够有更多的新数据对他们现有的模型进行训练，从而使得产出的预测和决策更加准确。

为了获取这些数据，除了获取新数据外，还可以通过对已有数据的再分析、再利用来实现。科研中大量使用这种“可重用”的概念，实际上这种做法也是一种绿色环保的理念，对减少资源的浪费非常有效。例如，谷歌公司曾通过改进和整合其大数据系统的算法，从而优化并大幅提高了效率，为数据资源的高效重用提供了一个很好的示范。

改写要求：请将以上文字改写成一条简洁的新闻标题，并且突出数据挖掘和科研领域的关系。
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科研领域中数据挖掘的重要性日益凸显，推动人工智能发展
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