Các xu hướng trong khai thác dữ liệu như sau:
Khám phá ứng dụng (Application exploration) – Ứng dụng khai thác dữ liệu sớm tập trung giúp doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh. Việc khám phá khai thác dữ liệu cho doanh nghiệp tiếp tục mở rộng khi thương mại điện tử và marketing điện tử trở thành thành phần chính của thị trường bán lẻ.
Khai thác dữ liệu ngày càng được dùng cho khám phá ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm phân tích tài chính, viễn thông, y sinh, và khoa học. Lĩnh vực phần mềm mới nổi bao gồm khai thác dữ liệu cho chống khủng bố (bao gồm và vượt qua phát hiện xâm nhập) và khai thác dữ liệu di động (vô tuyến). Vì hệ thống khai thác dữ liệu chung có thể có giới hạn trong xử lý vấn đề đặc thù ứng dụng, có xu hướng phát triển nhiều hệ thống khai thác dữ liệu đặc thù ứng dụng hơn.
Phương pháp khai thác dữ liệu có khả năng mở rộng và tương tác (Scalable and interactive data mining methods) – Khác với phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống, khai thác dữ liệu phải xử lý hiệu quả lượng lớn dữ liệu và, nếu có thể, tương tác. Vì lượng thông tin thu thập tiếp tục tăng nhanh, thuật toán có khả năng mở rộng cho dịch vụ khai thác dữ liệu đơn lẻ và tích hợp trở nên thiết yếu.
Một hướng quan trọng để cải thiện hiệu quả quá trình khai thác đồng thời tăng tương tác khách hàng là khai thác dựa trên ràng buộc (constraint-based mining). Điều này hỗ trợ người dùng với kiểm soát thêm bằng cách cho phép mô tả và sử dụng ràng buộc để hướng hệ thống khai thác dữ liệu trong tìm kiếm mẫu thú vị.
Tích hợp khai thác dữ liệu với hệ thống cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, và cơ sở dữ liệu Web – Hệ thống cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, và Web đã trở thành hệ thống xử lý dữ liệu chủ đạo. Thiết yếu phải đảm bảo khai thác dữ liệu phục vụ như thành phần phân tích dữ liệu thiết yếu có thể tích hợp mượt mà vào môi trường xử lý dữ liệu.
Chuẩn hóa ngôn ngữ khai thác dữ liệu (Standardization of data mining language) – Ngôn ngữ khai thác dữ liệu chuẩn hoặc các nỗ lực chuẩn hóa khác sẽ hỗ trợ phát triển hệ thống khai thác dữ liệu có hệ thống, cải thiện khả năng tương tác giữa nhiều hệ thống và dịch vụ khai thác dữ liệu, và thúc đẩy giáo dục và sử dụng hệ thống khai thác dữ liệu trên thị trường và xã hội.
Khai thác dữ liệu trực quan (Visual data mining) – Khai thác dữ liệu trực quan là phương pháp hiệu quả để tìm kiến thức từ lượng lớn dữ liệu. Nghiên cứu và phát triển hệ thống phương pháp khai thác dữ liệu trực quan sẽ hỗ trợ thúc đẩy và sử dụng khai thác dữ liệu như công cụ phân tích dữ liệu.
Khai thác dữ liệu và kỹ thuật phần mềm (Data mining and software engineering) – Khi chương trình phần mềm trở nên ngày càng lớn về kích thước, tinh vi về độ khó, và có xu hướng xuất phát từ sự hợp nhất nhiều thành phần được phát triển bởi nhiều nhóm phần mềm, đây là nhiệm vụ ngày càng thách thức để đảm bảo độ bền vững và tin cậy phần mềm.
Phân tích các lần thực thi của chương trình ứng dụng bị lỗi về cơ bản là một quy trình khai thác dữ liệu theo dõi dữ liệu được tạo ra trong quá trình thực thi chương trình có thể tiết lộ các mẫu quan trọng và giá trị ngoại lai có thể dẫn đến việc khám phá tự động các lỗi phần mềm cuối cùng.