Istnieje wiele różnych rodzajów technologii eksploracji danych wykorzystywanych w procesie pobierania informacji z danych surowych. Każdy z tych rodzajów technologii jest używany z różnych powodów, w tym z marketingu, bezpieczeństwa i ogólnego gromadzenia informacji. Technologia eksploracji danych jest powszechnie używana do testowania próbek danych, a nie całych obszarów treści, co pozwala analitykom na weryfikację i walidację wzorców w blokach informacji. Wiele firm specjalizuje się w opracowywaniu tych narzędzi do eksploracji danych dla konkretnych firm lub ogólnego użytku.
Jedna z powszechnych technik eksploracji danych jest wykorzystywana przez branżę ubezpieczeniową do określania standardowych stawek ryzyka dla swoich klientów. Branża majątkowa i wypadkowa cierpi z powodu malejącej rezerwy zysków, ponieważ rynek nie wspiera starego modelu biznesowego tradycyjnie stosowanego przez firmy ubezpieczeniowe. Aby zapewnić rentowne zyski, firmy wykorzystują narzędzie do eksploracji danych, aby sprawdzić, czy każde roszczenie jest prawdopodobnym przypadkiem oszustwa. Oszczędza to przemysłowi ogromne sumy pieniędzy każdego roku.
Sprzedawcy detaliczni i firmy zajmujące się obsługą klienta korzystają z technologii eksploracji danych, która próbuje zidentyfikować atrybuty swoich najlepszych klientów. Łącząc określone reklamy i strukturę środowiska detalicznego z najlepszymi modelami klientów, mogą zapewnić tym konsumentom jak najlepsze wrażenia. Ponadto technologia eksploracji danych ma na celu zwiększenie liczby tych dochodowych klientów przy użyciu tych samych technik. Dodatkowe informacje mogą dostarczyć firmom informacji o identyfikacji ostatecznej reakcji bazy klientów na zmiany i podejścia marketingowe. Pomaga to kierować ogólną strategią firmy, jednocześnie zwiększając rentowność.
Technika eksploracji danych znana jako modelowanie attrition działa we wszystkich rodzajach branż, aby zidentyfikować klientów, którzy prawdopodobnie przeniosą się do innych dostawców lub sprzedawców detalicznych. Ta technologia eksploracji danych optymalizuje informacje, co pozwala w najlepszy sposób budować lojalność wśród klientów i unikać potencjalnych strat na proaktywną skalę. Wykorzystując informacje pozyskane od obecnych klientów prowadzących obecnie interesy z daną firmą, technologia dostarcza danych o tych, którzy są najbardziej skłonni zaakceptować up-selling i cross-selling w celu uzyskania dodatkowych przychodów. Będzie również skierowany do tych klientów, którzy tradycyjnie przeskakują od dostawcy do dostawcy z różnych powodów, pozwalając firmie na współpracę z tymi klientami lub na ich odejście. Niezależnie od zastosowania technologii eksploracji danych, techniki te pomagają we wzroście finansowym i odpowiedzialności.