Data Mining เป็นกระบวนการหา Correlations, Patterns, และ Trends ใหม่ที่มีประโยชน์ โดยการ Sifting ผ่าน Large Amount of Data ใน Repositories ใช้ Pattern Recognition Technologies รวม Statistical และ Mathematical Techniques เป็นการวิเคราะห์ Factual Datasets เพื่อค้นพบ Unsuspected Relationships และ Summarize Records ใน Novel Ways ที่ Logical และ Helpful ให้ Data Owner
Data Mining Systems ออกแบบมาเพื่อ Promote Identification และ Classification ของ Individuals เข้าเป็น Groups หรือ Segments ต่างๆ จากมุมมองของ Commercial Firm และอาจ Industry ทั้งหมด สามารถตีความการใช้ Data Mining ว่าเป็น Discriminatory Technology ใน Rational Search ของ Profits
Social Implications ของ Data Mining
1. Privacy (ความเป็นส่วนตัว)
เป็น Loaded Issue ในหลายปีที่ผ่านมา Privacy Concerns มีบทบาทสำคัญมากขึ้นในสังคมอเมริกัน เมื่อ Merchants, Insurance Companies, และ Government Agencies สะสม Warehouses ที่มี Personal Records
Concerns ที่คนมีเกี่ยวกับการรวบรวม Data นี้ โดยทั่วไปจะ Extend ไปถึง Analytic Capabilities ที่ใช้กับ Data Users ของ Data Mining ควรเริ่มคิดว่าการใช้ Technology นี้จะได้รับผลกระทบจาก Legal Issues ที่เกี่ยวกับ Privacy อย่างไร
2. Profiling (การสร้างโปรไฟล์)
Data Mining และ Profiling เป็น Emerging Field ที่พยายาม Organize, Understand, Analyze, Reason, และ Use การระเบิดของ Data ใน Information Age กระบวนการมีการใช้ Algorithms และ Experience เพื่อ Extract Patterns หรือ Anomalies ที่ Complex, Difficult, หรือ Time-consuming ในการ Recognize
Founder ของ Microsoft's Exploration Team ใช้ Complex Data Mining Algorithms แก้ปัญหาที่หลอน Astronomers หลายปี ปัญหา Review, Describe, และ Categorize 2 Billion Sky Objects ที่บันทึก 3 ทศวรรษ Algorithm Extract Relevant Patterns จัด Sky Objects เป็น Stars หรือ Galaxies Algorithms Extract Features ที่แทน Sky Objects เป็น Stars/Galaxies Emerging Field นี้มี Frontiers หลายแห่งที่สามารถประยุกต์ใช้ได้
3. Unauthorized Use (การใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต)
Trends ที่ได้จาก Data Mining ออกแบบมาเพื่อ Marketing Goals หรือ Ethical Goals อื่นๆ อาจถูก Misused Unethical Businesses หรือ People สามารถใช้ Data ที่ได้จาก Data Mining เพื่อ Take Advantage ของ Vulnerable People หรือ Discriminate Against Specific Group นอกจากนี้ Data Mining Technique ไม่ 100% Accurate ดังนั้น Mistakes เกิดขึ้น ซึ่งอาจมี Serious Consequences
