Có nhiều vai trò của khai thác dữ liệu trong khoa học và kỹ thuật như sau:
Kho dữ liệu và Tiền xử lý dữ liệu (Data Warehouses and Data Preprocessing)
Tiền xử lý dữ liệu và kho dữ liệu quan trọng cho trao đổi dữ liệu và khai thác dữ liệu. Việc tạo kho dữ liệu đòi hỏi tìm phương tiện giải quyết thông tin không nhất quán hoặc không tương thích thu thập trong nhiều môi trường và nhiều kỳ thời gian khác nhau.
Điều này cần điều hòa ngữ nghĩa, hệ thống tham chiếu, toán học, đo lường, hiệu suất và độ chính xác. Cần phương pháp tích hợp dữ liệu từ nguồn dị chất và xác định sự kiện.
Khai thác các kiểu dữ liệu phức tạp (Mining Complex Data Types)
Tập dữ liệu số (numerical data sets) có bản chất dị chất. Chúng thường chứa dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc, bao gồm dữ liệu đa phương tiện và dữ liệu luồng có tham chiếu địa lý (georeferenced stream data), và dữ liệu với ngữ nghĩa phức tạp, ẩn sâu (như bản ghi геном và protein).
Cần phương pháp phân tích mạnh mẽ và chuyên dụng để xử lý dữ liệu không gian-thời gian, dữ liệu sinh học, phân cấp khái niệm liên quan và mối quan hệ ngữ nghĩa khó khăn.
Khai thác dựa trên Đồ thị và Mạng (Graph-based and Network-based Mining)
Trong mô hình hóa đồ thị hoặc mạng, mỗi đối tượng cần khai thác được đại diện bằng một đỉnh trong đồ thị, và cạnh giữa các đỉnh định nghĩa mối quan hệ giữa đối tượng. Ví dụ, đồ thị có thể dùng để mô hình hóa cấu trúc hóa học, đường sinh học và dữ liệu tạo ra bởi mô phỏng số bao gồm mô phỏng dòng chảy chất lỏng (fluid-flow simulations).
Thành công của mô hình hóa dựa trên đồ thị hoặc mạng phụ thuộc vào cải tiến khả năng mở rộng và hiệu quả của nhiều 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 chuyên ngành (Visualization Tools and Domain-specific Knowledge)
Giao diện người dùng đồ họa cấp cao và công cụ trực quan hóa cần thiết cho hệ thống khai thác dữ liệu toán học. Chúng phải được thống nhất với dữ liệu và hệ thống dữ liệu chuyên ngành hiện tại để mô hình hóa nhà nghiên cứu và người dùng thông thường trong việc tìm kiếm mẫu, biểu diễn và trực quan hóa mẫu tìm được, và sử dụng kiến thức khám phá trong ra quyết định của họ.
Khai thác dữ liệu trong kỹ thuật chia sẻ nhiều điểm tương đồng với khai thác dữ liệu trong khoa học. Cả hai thực tiễn thu thập lượng lớn dữ liệu, và cần tiền xử lý dữ liệu, kho dữ liệu và khai thác có khả năng mở rộng các kiểu dữ liệu khó khăn. Cả hai thường dùng trực quan hóa và tận dụng tốt đồ thị và mạng. Hơn nữa, nhiều quy trình kỹ thuật cần phản hồi thời gian thực, do đó khai thác luồng dữ liệu trong thời gian thực thường trở thành thành phần thiết yếu.
Có lượng lớn dữ liệu tương tác con người tràn vào cuộc sống hàng ngày. Tương tác như vậy tồn tại dưới nhiều hình thức, như tin tức, blog, bài viết, trang web, thảo luận trực tuyến, đánh giá sản phẩm, twitter, tin nhắn, phát thanh và truyền thông, cả trên internet và nhiều loại mạng xã hội.
Do đó, khai thác dữ liệu trong khoa học xã hội và nghiên cứu xã hội ngày càng phổ biến. Hơn nữa, phản hồi khách hàng hoặc người đọc về sản phẩm, phát biểu và bài viết có thể được khai thác để suy ra ý kiến và cảm xúc chung về hướng đi của xã hội. Kết quả phân tích có thể dùng để dự báo xu hướng, cải tiến công việc và hỗ trợ ra quyết định.