El data mining puede ser técnicamente definido como la extracción automatizada de información oculta de grandes bases de datos para el análisis predictivo. En otras palabras, es la recuperación de información útil a partir de grandes masas de datos, que también se presenta en una forma específica para analizar la toma de decisiones.

El data mining requiere el uso de algoritmos matemáticos y técnicas de estadística integrada con herramientas de software. El producto final es una herramienta fácil de usar paquete de software que puede ser utilizado incluso por los no-matemáticos para analizar de forma eficaz los datos que tienen.

El data mining se utiliza en varias aplicaciones, como la investigación de mercado, el comportamiento del consumidor, marketing directo, la bioinformática, genética, análisis de texto, detección de fraudes, la personalización del sitio web, e-commerce, salud, gestión de relaciones con clientes, servicios financieros y telecomunicaciones.

La inteligencia de negocios (BI) en el data mining se utiliza en estudios de mercado, investigaciones de la industria, y para el análisis de la competencia. Tiene aplicaciones en industrias importantes como el marketing directo, e-commerce, gestión de relaciones con los clientes, la sanidad, la industria de petróleo y gas, las pruebas científicas, la genética, telecomunicaciones, servicios financieros y servicios públicos.

LA BI utiliza varias tecnologías, como el data mining, evaluación del desempeño, los almacenes de datos, minería de texto, sistemas de apoyo, sistemas de información para ejecutivos, sistemas de gestión de la información y sistemas de información geográfica para el análisis de información útil para la toma de decisiones empresariales.

La inteligencia empresarial es un terreno más amplio de la toma de decisiones que utiliza la minería de datos como una de las herramientas. De hecho, el uso de el data mining en BI hace que los datos más relevantes en la aplicación. Hay varios tipos de data mining: el data mining de textos, el data mining web, el data mining en redes sociales, bases de datos relacionales, el data mining de datos gráficos, audio y videos... que son utilizados en aplicaciones de inteligencia empresarial.

Algunas herramientas de el data mining utilizados en BI son: árboles de decisión, obtener información, probabilidad, funciones de densidad de probabilidad, gaussianas, la estimación de máxima verosimilitud, Gauss Baves clasificación, validación cruzada, las redes neuronales, basado en instancias de aprendizaje / basados en casos / basados en memoria / no-paramétricos, algoritmos de regresión, redes bayesianas, los modelos de Gauss mezcla, K-medios y la agrupación jerárquica, los modelos de Markov y así sucesivamente.