การทำเหมืองข้อมูลมีบทบาทที่หลากหลายในด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม ดังนี้ -
คลังข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า − การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและคลังข้อมูลมีความสำคัญต่อการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล ทำให้คลังสินค้าต้องค้นหาวิธีการในการแก้ไขข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันหรือเข้ากันไม่ได้ที่รวบรวมไว้ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและในหลายช่วงเวลา
สิ่งนี้จำเป็นสำหรับการกระทบยอด ระบบอ้างอิง คณิตศาสตร์ การวัด ประสิทธิภาพ และความแม่นยำ จำเป็นต้องใช้วิธีการในการรวมข้อมูลจากแหล่งที่ต่างกันและเพื่อระบุเหตุการณ์
การขุดประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน − ชุดข้อมูลเชิงตัวเลขมีลักษณะต่างกัน โดยทั่วไปประกอบด้วยข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ซึ่งรวมถึงข้อมูลมัลติมีเดียและข้อมูลสตรีมที่อ้างอิงทางภูมิศาสตร์ และข้อมูลที่มีความหมายที่ซับซ้อนและซ่อนเร้นอย่างลึกซึ้ง (เช่น บันทึกจีโนมและโปรตีโอมิก)
ต้องใช้วิธีการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและทุ่มเทเพื่อจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ ข้อมูลทางชีววิทยา ลำดับชั้นของแนวคิดที่เกี่ยวข้อง และความสัมพันธ์ทางความหมายที่ยาก
การขุดตามกราฟและเครือข่าย ในกราฟหรือการสร้างแบบจำลองเครือข่าย วัตถุแต่ละชิ้นที่จะขุดถูกกำหนดโดยจุดยอดในกราฟ และขอบระหว่างจุดยอดจะกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุ ตัวอย่างเช่น กราฟสามารถใช้เพื่อสร้างแบบจำลองสถาปัตยกรรมเคมี เส้นทางชีวภาพ และข้อมูลที่สร้างโดยการจำลองจำนวนเต็ม รวมถึงการจำลองการไหลของของไหล
ความสำเร็จของการสร้างแบบจำลองกราฟหรือเครือข่ายโดยพิจารณาจากการปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของบริการการทำเหมืองข้อมูลแบบกราฟต่างๆ รวมถึงการจำแนกประเภท การทำเหมืองข้อมูลรูปแบบบ่อยครั้ง และการจัดกลุ่ม
เครื่องมือสร้างภาพและความรู้เฉพาะโดเมน − อินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกระดับสูงและเครื่องมือสร้างภาพเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับระบบการทำเหมืองข้อมูลทางคณิตศาสตร์ สิ่งเหล่านี้จะต้องรวมกับข้อมูลเฉพาะโดเมนและระบบข้อมูลในปัจจุบันเพื่อสร้างแบบจำลองนักวิจัยและผู้ใช้ทั่วไปในการค้นหารูปแบบ การแสดงและการมองเห็นรูปแบบการค้นหา และใช้ความรู้ที่ค้นพบในการตัดสินใจ
การทำเหมืองข้อมูลในงานวิศวกรรมมีความคล้ายคลึงกันหลายประการกับการทำเหมืองข้อมูลในวิทยาศาสตร์ แนวทางปฏิบัติทั้งสองรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก และต้องมีการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า คลังข้อมูล และการขุดข้อมูลประเภทที่ยากที่ปรับขนาดได้ โดยทั่วไปแล้วทั้งคู่ใช้การสร้างภาพและสร้างการใช้งานกราฟและเครือข่ายได้ดีที่สุด นอกจากนี้ กระบวนการทางวิศวกรรมหลายอย่างจำเป็นต้องมีการตอบสนองแบบเรียลไทม์ ดังนั้นการทำเหมืองข้อมูลแบบเรียลไทม์จึงกลายเป็นองค์ประกอบที่สำคัญ
มีข้อมูลการเชื่อมต่อของมนุษย์จำนวนมากหลั่งไหลเข้ามาในชีวิตประจำวันของเรา การสื่อสารดังกล่าวมีอยู่ในหลายรูปแบบ เช่น ข่าว บล็อก บทความ หน้าเว็บ การสนทนาออนไลน์ บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ ทวิตเตอร์ ข้อความ การออกอากาศ และการสื่อสาร ทั้งบนอินเทอร์เน็ตและเครือข่ายสังคมหลายประเภท
ดังนั้นการทำเหมืองข้อมูลในสังคมศาสตร์และสังคมศึกษาจึงมีชื่อเสียงมากขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถสำรวจความคิดเห็นของลูกค้าหรือผู้อ่านเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ สุนทรพจน์ และบทความเพื่อสรุปความคิดเห็นและความรู้สึกตามปกติที่มีต่อทิศทางของผู้ที่อยู่ในสังคม ผลการวิเคราะห์สามารถใช้ในการคาดการณ์แนวโน้ม ปรับปรุงงาน และสนับสนุนในการตัดสินใจ
