Khai thác dữ liệu là quá trình tìm mối tương quan, mẫu hình, xu hướng mới hữu ích bằng cách duyệt qua lượng lớn dữ liệu lưu trữ, dùng công nghệ nhận diện mẫu thống kê/toán học. Phân tích tập dữ liệu thực tế để phát hiện mối quan hệ chưa ngờ và tóm tắt dữ liệu theo cách mới, hợp lý, hữu ích.
Là thủ tục lựa chọn, khám phá, mô hình hóa lượng lớn thông tin để tìm quy luật/mối quan hệ ban đầu không biết, đạt kết quả rõ ràng, có lợi cho chủ sở hữu database.
Khai thác dữ liệu tương tự Khoa học dữ liệu. Thực hiện bởi một người, tình huống cụ thể, tập dữ liệu đặc định, có mục tiêu. Bao gồm các dịch vụ: khai thác văn bản, web, âm thanh/video, dữ liệu hình ảnh, mạng xã hội. Hoàn thành qua phần mềm đơn giản hoặc chuyên dụng.
Outsourcing giúp hoàn thành nhanh hơn, chi phí thấp. Công ty chuyên dụng dùng công nghệ mới lưu dữ liệu không tìm thủ công được. Hàng tấn dữ liệu trên nhiều nền tảng nhưng kiến thức truy cập hạn chế.
Phương pháp tìm mẫu hữu ích trong dữ liệu có nhiều tên: khai thác dữ liệu, trích xuất kiến thức, khám phá dữ liệu, thu hoạch dữ liệu, khảo cổ dữ liệu, xử lý mẫu dữ liệu. Được dùng bởi thống kê gia, nhà phân tích dữ liệu, cộng đồng hệ thống thông tin quản trị (MIS).
Cũng phổ biến trong lĩnh vực database. Trong khai thác dữ liệu, database lớn được phân tích để giải quyết bài toán quyết định. Xét chủ cửa hàng muốn thông tin về sản phẩm mới. Thông tin dùng bởi quy trình khai thác dữ liệu chứa trong database lịch sử các tương tác trước với khách hàng và đặc điểm khách hàng: tuổi, thu nhập, phản hồi.
Phần mềm khai thác dữ liệu dùng thông tin lịch sử để xây dựng mô hình hành vi khách hàng, dự đoán khách hàng nào có khả năng phản hồi với sản phẩm mới. Thông tin lịch sử cũng hình thành cơ sở khám phá tội phạm phổ biến như gian lận thẻ tín dụng.
Bằng cách so sánh mẫu trong dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện tại, kiểm tra xem thay đổi có do khách hàng tạo ra không. Thông tin lịch sử được chấp nhận rộng rãi trong các lĩnh vực này như công cụ tìm mẫu, khách hàng hưởng lợi kinh tế từ các quy trình này.