डेटा माइनिंग की अवधारणा, अंग्रेजी भाषा से आती है, जिसे अक्सर हमारी भाषा में डेटा माइनिंग के रूप में उल्लिखित किया जाता है। धारणा उस प्रक्रिया से जुड़ी है जो डेटा की एक बड़ी मात्रा में पैटर्न का पता लगाने के लिए किया जाता है।
डेटा माइनिंग का उद्देश्य एक ऐसी संरचना बनाने के लिए डेटा के द्रव्यमान से कुछ जानकारी निकालना है जिसे समझा और उपयोग किया जा सकता है। इसके लिए, यह डेटाबेस सिस्टम, सांख्यिकी तकनीक और अन्य संसाधनों का समर्थन करता है।
डेटा माइनिंग किसी पैटर्न या मॉडल की खोज में डेटा का विश्लेषण और प्रक्रिया करता है। एक बार एक निश्चित संरचना की खोज हो जाने के बाद, यह इसे दृश्यमान बनाना चाहता है ताकि इसके साथ काम करना संभव हो सके।
इस तरह, डेटा के एक अर्ध-स्वचालित या स्वचालित विश्लेषण के माध्यम से, डेटा खनन उन पैटर्नों की खोज करने का प्रबंधन करता है, जो अब तक ज्ञात नहीं थे। तब से, अतिरिक्त कार्य या गतिविधियां उत्पन्न होती हैं, हालांकि वे डेटा खनन के विशिष्ट क्षेत्र से संबंधित नहीं हैं, उनके ब्रह्मांड का हिस्सा हैं।
यह कहा जा सकता है कि डेटा खनन प्रक्रिया डेटा के द्रव्यमान के चयन से शुरू होती है। फिर हम उन्हें बदलने और मूल्यांकन की जाने वाली जानकारी निकालने और उनका मूल्यांकन करने के लिए उनके गुणों के विश्लेषण के लिए आगे बढ़ते हैं।
उदाहरण के लिए, संभावित आतंकवादियों का पता लगाने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग किया जा सकता है। लाखों फोन कॉल, ईमेल और विभिन्न प्रकार के संचार के विश्लेषण के माध्यम से, एक ऐसे पैटर्न की खोज करना संभव है जो उन लोगों की पहचान करने की अनुमति देता है जो हमले की योजना बनाते हैं।
एक कंपनी अपने ग्राहकों से प्राप्त डेटा के बीच कुछ चर खोजने के लिए डेटा माइनिंग का भी सहारा ले सकती है और इस प्रकार केवल कुछ आवश्यकताओं को पूरा करने वाले लोगों को एक विशिष्ट उत्पाद प्रदान करती है।