แนวโน้มในการทำเหมืองข้อมูลมีดังนี้ -
การสำรวจการใช้งาน − แอปพลิเคชั่นการขุดข้อมูลในระยะเริ่มต้นซึ่งโดยทั่วไปมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ธุรกิจได้เปรียบในการแข่งขัน การสำรวจการทำเหมืองข้อมูลสำหรับธุรกิจยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากอีคอมเมิร์ซและการตลาดอิเล็กทรอนิกส์ได้กลายเป็นส่วนประกอบหลักของตลาดค้าปลีก
การขุดข้อมูลถูกใช้มากขึ้นในการสำรวจการใช้งานในหลาย ๆ ด้าน รวมถึงการวิเคราะห์ทางการเงิน โทรคมนาคม ชีวการแพทย์ และวิทยาศาสตร์ พื้นที่ซอฟต์แวร์ที่เกิดขึ้นใหม่ประกอบด้วยการขุดข้อมูลสำหรับการต่อต้านการก่อการร้าย (รวมถึงและนอกเหนือจากการตรวจจับการบุกรุก) และการขุดข้อมูลมือถือ (ไร้สาย) เนื่องจากระบบการทำเหมืองข้อมูลทั่วไปอาจมีข้อจำกัดในการจัดการกับปัญหาเฉพาะแอปพลิเคชัน จึงสามารถดูแนวโน้มในการพัฒนาระบบการทำเหมืองข้อมูลเฉพาะแอปพลิเคชันได้
วิธีการขุดข้อมูลที่ปรับขนาดได้และโต้ตอบได้ − ตรงกันข้ามกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม การทำเหมืองข้อมูลควรสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และหากเป็นไปได้ สามารถโต้ตอบได้ เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่เก็บรวบรวมยังคงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว อัลกอริธึมที่ปรับขนาดได้สำหรับบริการขุดข้อมูลเดียวและแบบบูรณาการจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น
ทิศทางที่สำคัญประการหนึ่งในการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สมบูรณ์ของกระบวนการขุดในขณะที่เพิ่มการโต้ตอบกับลูกค้าคือการทำเหมืองตามข้อจำกัด สิ่งนี้สนับสนุนผู้ใช้ด้วยการควบคุมเพิ่มเติมโดยเปิดใช้งานคำอธิบายและการใช้ข้อจำกัดเพื่อเป็นแนวทางให้กับระบบการทำเหมืองข้อมูลในการค้นหารูปแบบที่น่าสนใจ
การบูรณาการการทำเหมืองข้อมูลกับระบบฐานข้อมูล ระบบคลังข้อมูล และระบบฐานข้อมูลบนเว็บ − ระบบฐานข้อมูล ระบบคลังข้อมูล และเว็บ กลายเป็นระบบประมวลผลข้อมูลกระแสหลัก จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องให้การทำเหมืองข้อมูลทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็น ซึ่งสามารถรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการประมวลผลข้อมูลได้อย่างราบรื่น
การกำหนดมาตรฐานของภาษาการทำเหมืองข้อมูล − ภาษาการทำเหมืองข้อมูลมาตรฐานหรือความพยายามในการสร้างมาตรฐานอื่นๆ จะสนับสนุนการพัฒนาโซลูชันการทำเหมืองข้อมูลอย่างเป็นระบบ ปรับปรุงความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างระบบและบริการการทำเหมืองข้อมูลที่หลากหลาย และส่งเสริมการศึกษาและการใช้ระบบการทำเหมืองข้อมูลในตลาดและสังคม
การขุดข้อมูลภาพ − การทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาความรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล การศึกษาอย่างเป็นระบบและการพัฒนาวิธีการทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพจะสนับสนุนการส่งเสริมและใช้การทำเหมืองข้อมูลเป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล
การขุดข้อมูลและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ − เนื่องจากโปรแกรมซอฟต์แวร์มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ มีความยุ่งยากซับซ้อน และมีแนวโน้มว่าจะเกิดจากการรวมส่วนประกอบหลายๆ อย่างที่พัฒนาโดยทีมซอฟต์แวร์หลายๆ ทีม จึงเป็นงานที่ท้าทายมากขึ้นในการมอบความทนทานและความน่าเชื่อถือของซอฟต์แวร์
การวิเคราะห์การดำเนินการของโปรแกรมแอปพลิเคชันแบบบั๊กกี้นั้นโดยพื้นฐานแล้วเป็นกระบวนการ datamining การติดตามข้อมูลที่สร้างขึ้นระหว่างการทำงานของโปรแกรมสามารถเปิดเผยรูปแบบที่สำคัญและค่าผิดปกติที่อาจนำไปสู่การค้นพบจุดบกพร่องของซอฟต์แวร์โดยอัตโนมัติในที่สุด
