Có nhiều vai trò khác nhau của khai thác dữ liệu trong khoa học và kỹ thuật như sau -
Kho dữ liệu và xử lý trước dữ liệu - Việc xử lý trước dữ liệu và kho dữ liệu rất quan trọng cho việc trao đổi dữ liệu và khai thác dữ liệu. Việc tạo ra một nhà kho đòi hỏi phải phát hiện ra các phương tiện để giải quyết thông tin không nhất quán hoặc không tương thích được thu thập trong một số môi trường và trong nhiều khoảng thời gian.
Điều này cần thiết để điều hòa ngữ nghĩa, hệ thống tham chiếu, toán học, phép đo, hiệu quả và độ chính xác. Cần có các phương pháp để tích hợp dữ liệu từ các nguồn không đồng nhất và để xác định các sự kiện.
Khai thác các kiểu dữ liệu phức tạp - Các tập dữ liệu dạng số có bản chất không đồng nhất. Chúng thường chứa dữ liệu bán cấu trúc và không có cấu trúc, bao gồm dữ liệu đa phương tiện và dữ liệu luồng tham chiếu địa lý và dữ liệu có ngữ nghĩa phức tạp, ẩn sâu (chẳng hạn như bản ghi bộ gen và protein).
Cần có các phương pháp phân tích chuyên dụng và mạnh mẽ để quản lý dữ liệu công nghệ không gian, dữ liệu sinh học, phân cấp khái niệm liên quan và các mối quan hệ ngữ nghĩa khó hiểu.
Khai thác dựa trên đồ thị và dựa trên mạng - Trong mô hình đồ thị hoặc mạng, mỗi đối tượng được khai thác được xác định bởi một đỉnh trong đồ thị và các cạnh giữa các đỉnh xác định mối quan hệ giữa các đối tượng. Ví dụ:đồ thị có thể được sử dụng để mô hình hóa kiến trúc hóa học, con đường sinh học và dữ liệu được tạo ra bằng mô phỏng số nguyên bao gồm cả mô phỏng dòng chất lỏng.
Sự thành công của mô hình đồ thị hoặc mạng dựa trên những cải tiến về khả năng mở rộng và hiệu quả của một số dịch vụ khai thác dữ liệu dựa trên đồ thị bao gồm phân loại, khai thác mẫu thường xuyên và phân cụm.
Công cụ trực quan hóa và kiến thức về miền cụ thể - Các giao diện người dùng đồ họa cấp cao và các công cụ trực quan hóa là cần thiết cho các hệ thống khai thác dữ liệu toán học. Chúng phải được thống nhất với hệ thống dữ liệu và dữ liệu theo miền cụ thể hiện tại để lập mô hình cho các nhà nghiên cứu và người dùng thông thường trong việc tìm kiếm các mẫu, biểu diễn và trực quan hóa các mẫu tìm kiếm cũng như sử dụng kiến thức đã khám phá trong quá trình ra quyết định của họ.
Khai thác dữ liệu trong kỹ thuật có một số điểm tương đồng với khai thác dữ liệu trong khoa học. Cả hai phương pháp đều thu thập một lượng lớn dữ liệu và cần xử lý trước dữ liệu, lưu trữ dữ liệu và khai thác có thể mở rộng đối với các loại dữ liệu khó. Cả hai thường sử dụng trực quan hóa và tạo ra cách sử dụng tốt nhất của đồ thị và mạng. Hơn nữa, một số quy trình kỹ thuật yêu cầu phản hồi trong thời gian thực và do đó việc khai thác các luồng dữ liệu trong thời gian thực thường trở thành một thành phần thiết yếu.
Có một lượng lớn dữ liệu kết nối của con người đổ vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Thông tin liên lạc như vậy tồn tại ở một số hình thức, chẳng hạn như tin tức, blog, bài báo, trang web, thảo luận trực tuyến, đánh giá sản phẩm, twitters, tin nhắn, phát thanh truyền hình và truyền thông, cả trên internet và một số loại mạng xã hội.
Do đó, khai thác dữ liệu trong khoa học xã hội và nghiên cứu xã hội ngày càng trở nên nổi tiếng. Hơn nữa, phản hồi của khách hàng hoặc người đọc liên quan đến sản phẩm, bài phát biểu và bài báo có thể được tìm hiểu để suy ra ý kiến và quan điểm thông thường về hướng đi của những người trong xã hội. Kết quả phân tích có thể được sử dụng để dự báo xu hướng, nâng cao công việc và hỗ trợ việc ra quyết định.