Các kỹ thuật truyền thống chuyển đổi dữ liệu thành kiến thức phụ thuộc vào phân tích và diễn giải thủ công. Ví dụ: trong ngành y tế, chuyên gia thường phân tích hệ thống xu hướng hiện tại và thay đổi trong dữ liệu y tế, mỗi quý. Chuyên gia cung cấp báo cáo chi tiết phân tích cho tổ chức y tế tài trợ; báo cáo này trở thành cơ sở cho ra quyết định và lập kế hoạch quản lý y tế trong tương lai. Có nhiều loại ứng dụng, bao gồm الجيولوج hành tinh lọc qua hình ảnh từ xa của hành tinh và tiểu hành tinh, lập danh mục cẩn thận các đối tượng địa chất như hố va chạm.
Dạng thăm dò thủ công tập dữ liệu này chậm, đắt đỏ, và chủ quan cao. Khi khối lượng dữ liệu tăng vọt, loại phân tích dữ liệu thủ công này trở nên hoàn toàn không thực tế trong nhiều lĩnh vực.
Trong kinh doanh, các lĩnh vực ứng dụng KDD chính bao gồm marketing, tài chính (đặc biệt đầu tư), phát hiện gian lận, sản xuất, viễn thông, và web agents.
- Marketing: Ứng dụng cơ bản là hệ thống marketing cơ sở dữ liệu, phân tích cơ sở dữ liệu khách hàng để nhận diện các nhóm khách hàng khác nhau và dự đoán hành vi.
- Đầu tư (Investment): Nhiều công ty dùng khai thác dữ liệu cho đầu tư, nhưng hầu hết không công bố hệ thống. Ngoại lệ: LBS Capital Management. Hệ thống dùng expert systems, neural nets, genetic algorithms quản lý danh mục $600 triệu; từ khi bắt đầu 1993, hệ thống vượt trội hơn thị trường chứng khoán rộng.
- Phát hiện gian lận (Fraud detection): Hệ thống HNC Falcon và Nestor PRISM dùng kiểm tra gian lận thẻ tín dụng, giám sát hàng triệu tài khoản. Hệ thống FAIS từ Mạng Thực thi Tội phạm Tài chính Kho bạc Mỹ có thể xác định giao dịch tài chính có thể chỉ ra hoạt động rửa tiền.
- Sản xuất (Manufacturing): Hệ thống khắc phục sự cố CASSIOPEE, phát triển như một phần của liên doanh giữa General Electric và SNECMA. Được dùng bởi ba hãng hàng không lớn châu Âu để chẩn đoán và dự đoán sự cố cho Boeing 737.
- Viễn thông (Telecommunications): Bộ phân tích chuỗi cảnh báo viễn thông (TASA) được phát triển hợp tác với nhà sản xuất thiết bị viễn thông và ba mạng điện thoại (Mannila, Toivonen, Verkamo 1995). Hệ thống dùng cơ sở hạ tầng novel để định vị các chuỗi cảnh báo thường xuyên xuất hiện từ luồng cảnh báo và hiển thị chúng dưới dạng quy tắc. Có tập lớn quy tắc khám phá có thể khám phá với công cụ truy xuất dữ liệu linh hoạt cung cấp tương tác và lặp lại. TASA cung cấp thiết bị cắt tỉa, nhóm, sắp xếp để tinh chỉnh kết quả tìm kiếm quy tắc brute-force cơ bản.
- Làm sạch dữ liệu (Data cleaning): Hệ thống MERGE-PURGE dùng để nhận diện yêu cầu phúc lợi trùng lặp (Hernandez và Stolfo 1995). Được sử dụng mạnh mẽ trên dữ liệu từ Bộ Phúc lợi Bang Washington.