Các xu hướng khai thác dữ liệu như sau -
Khám phá ứng dụng - Các ứng dụng khai thác dữ liệu ban đầu nhắm mục tiêu chung vào việc giúp các doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh. Việc khám phá khai thác dữ liệu cho các doanh nghiệp tiếp tục mở rộng khi thương mại điện tử và tiếp thị điện tử đã trở thành những thành phần chính của thị trường bán lẻ.
Khai thác dữ liệu ngày càng được sử dụng rộng rãi để khám phá các ứng dụng trong một số lĩnh vực, bao gồm phân tích tài chính, viễn thông, y sinh và khoa học. Các khu vực phần mềm mới nổi chứa khai thác dữ liệu để chống khủng bố (bao gồm và ngoài phát hiện xâm nhập) và khai thác dữ liệu di động (không dây). Vì các hệ thống khai thác dữ liệu chung có thể có những hạn chế trong việc giải quyết các vấn đề dành riêng cho ứng dụng, nó có thể xem xu hướng phát triển các hệ thống khai thác dữ liệu dành riêng cho ứng dụng hơn.
Phương pháp khai thác dữ liệu có thể mở rộng và tương tác - Ngược lại với các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống, khai thác dữ liệu sẽ có thể quản lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả và nếu có thể là tương tác. Do lượng thông tin được thu thập tiếp tục tăng nhanh nên các thuật toán có thể mở rộng cho các dịch vụ khai thác dữ liệu đơn lẻ và tích hợp trở nên cần thiết.
Một hướng quan trọng để nâng cao hiệu quả đã hoàn thành của quy trình khai thác trong khi tăng tương tác với khách hàng là khai thác dựa trên ràng buộc. Thissu hỗ trợ người dùng với quyền kiểm soát bổ sung bằng cách cho phép mô tả và sử dụng các ràng buộc để hướng dẫn các hệ thống khai thác dữ liệu tìm kiếm các mẫu thú vị của họ.
Tích hợp khai thác dữ liệu với hệ thống cơ sở dữ liệu, hệ thống kho dữ liệu và hệ thống cơ sở dữ liệu Web - Hệ thống cơ sở dữ liệu, hệ thống kho dữ liệu và Web đã trở thành hệ thống xử lý dữ liệu chủ đạo. Điều cần thiết là phải cung cấp rằng khai thác dữ liệu đóng vai trò như một thành phần phân tích dữ liệu thiết yếu có thể được tích hợp trơn tru trong đó bao gồm cả môi trường xử lý dữ liệu.
Tiêu chuẩn hóa ngôn ngữ khai thác dữ liệu - Ngôn ngữ khai thác dữ liệu tiêu chuẩn hoặc các nỗ lực tiêu chuẩn hóa khác sẽ hỗ trợ sự phát triển có hệ thống của các giải pháp khai thác dữ liệu, cải thiện khả năng tương tác giữa nhiều hệ thống và dịch vụ khai thác dữ liệu, đồng thời thúc đẩy việc giáo dục và sử dụng các hệ thống khai thác dữ liệu trên thị trường và xã hội.
Khai thác dữ liệu trực quan - Khai thác dữ liệu trực quan là một phương pháp hiệu quả để tìm kiếm kiến thức từ lượng dữ liệu khổng lồ. Việc nghiên cứu có hệ thống và phát triển các phương pháp khai thác dữ liệu trực quan sẽ hỗ trợ việc thúc đẩy và sử dụng khai thác dữ liệu như một công cụ để phân tích dữ liệu.
Khai thác dữ liệu và kỹ thuật phần mềm - Khi các chương trình phần mềm ngày càng trở nên nặng về kích thước, độ khó phức tạp và có xu hướng bắt nguồn từ sự hợp nhất của nhiều thành phần được phát triển bởi một số nhóm phần mềm, nhiệm vụ ngày càng thách thức để cung cấp độ bền và độ tin cậy của phần mềm.
Việc phân tích việc thực thi một chương trình ứng dụng có lỗi về cơ bản là một quy trình ghi dữ liệu theo dõi dữ liệu được tạo ra trong quá trình thực thi chương trình có thể tiết lộ các mẫu và ngoại lệ quan trọng có thể dẫn đến việc phát hiện tự động các lỗi phần mềm cuối cùng.