การทำเหมืองข้อมูลยังกำหนดเป็นการค้นพบความรู้ในข้อมูลเป็นเทคนิคในการรับรู้ความผิดปกติ ความสัมพันธ์ แนวโน้ม หรือรูปแบบระหว่างข้อมูลนับล้าน (โดยเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้าง) เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่อาจเป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ และอาจพลาดในระหว่างแบบดั้งเดิม การวิเคราะห์. วัตถุประสงค์ของการขุดข้อมูลคือการค้นหาข้อเท็จจริงหรือข้อมูลที่ก่อนหน้านี้ถูกละเลยหรือไม่รู้จักโดยใช้อัลกอริธึมเชิงตัวเลขที่ซับซ้อน
การทำเหมืองข้อมูลคล้ายกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดำเนินการโดยบุคคลในสถานการณ์เฉพาะในชุดข้อมูลเฉพาะโดยมีวัตถุประสงค์ เฟสนี้ประกอบด้วยบริการหลายประเภท เช่น การทำเหมืองข้อความ การทำเหมืองเว็บ การทำเหมืองเสียงและวิดีโอ การทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพ และการทำเหมืองโซเชียลมีเดีย เสร็จสมบูรณ์ผ่านซอฟต์แวร์ที่เรียบง่ายหรือเฉพาะเจาะจงอย่างมาก
การทำเหมืองข้อมูลโดยเอาต์ซอร์ซ ทำให้งานทั้งหมดสามารถทำได้เร็วขึ้นด้วยต้นทุนการดำเนินงานที่ต่ำ บริษัทเฉพาะยังสามารถใช้เทคโนโลยีใหม่ในการบันทึกข้อมูลที่ไม่สามารถค้นหาด้วยตนเองได้ มีข้อมูลมากมายบนหลายแพลตฟอร์ม แต่เข้าถึงความรู้ที่จำกัดได้มาก
ความท้าทายที่สำคัญคือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลสำคัญที่สามารถใช้ในการแก้ปัญหาหรือเพื่อการพัฒนาบริษัท มีเครื่องมือและเทคนิคแบบไดนามิกมากมายในการขุดข้อมูลและค้นพบวิจารณญาณที่ดีขึ้นจากข้อมูลนี้
การขุดข้อมูลใช้เพื่อวัตถุประสงค์หลายประการทั้งในภาครัฐและเอกชน อุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงธนาคาร ประกันภัย ยา และการค้าปลีก มักใช้การขุดข้อมูลเพื่อลดต้นทุน ปรับปรุงการวิจัย และเพิ่มยอดขาย
อุตสาหกรรมประกันภัยและการธนาคารใช้แอปพลิเคชันการขุดข้อมูลเพื่อค้นหาการฉ้อโกงและช่วยในการประเมินความเสี่ยง เช่น การให้คะแนนเครดิต
บริษัทสามารถสร้างแบบจำลองผ่านฐานข้อมูลที่รวบรวมโดยพวกเขาในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ซึ่งคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะมีความเสี่ยงด้านเครดิตที่ดี หรือการเรียกร้องค่าเสียหายจากอุบัติเหตุเป็นการฉ้อโกงหรือไม่ และต้องได้รับการตรวจสอบอย่างตั้งใจมากขึ้น
ชุมชนทางการแพทย์ใช้การขุดข้อมูลเพื่อทำนายประสิทธิภาพของขั้นตอนหรือยา
บริษัทยาใช้การทำเหมืองข้อมูลของสารประกอบเคมีและสารพันธุกรรมเพื่อช่วยในการวิจัยวิธีการรักษาใหม่ๆ สำหรับโรค
ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ข้อมูลที่รวบรวมผ่านโปรแกรมกลุ่มลูกค้าสัมพันธ์ (เช่น บัตรชมรมนักช้อป คะแนนสะสม การแข่งขัน) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของการเลือกผลิตภัณฑ์และการตัดสินใจวางตำแหน่ง ข้อเสนอคูปอง และผลิตภัณฑ์ที่มักซื้อร่วมกัน
ผู้ให้บริการโทรคมนาคมและชมรมดนตรีสามารถใช้การขุดข้อมูลเพื่อสร้าง 'การวิเคราะห์การปั่นป่วน' เพื่อประเมินว่าผู้ใช้รายใดมีแนวโน้มที่จะยังคงเป็นผู้ติดตาม และผู้ใช้รายใดที่มีแนวโน้มจะเปลี่ยนไปใช้คู่แข่ง
ในภาครัฐ แอปพลิเคชันการขุดข้อมูลถูกใช้เป็นเครื่องมือในการตรวจจับการฉ้อโกงและการสูญเสีย แต่ได้เติบโตขึ้นเพื่อนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ รวมถึงการวัดผลและเพิ่มประสิทธิภาพของโปรแกรม
