Termenii data mining și data warehousing sunt adesea confundați atât de personalul de afaceri, cât și de personalul tehnic. Întregul domeniu al managementului datelor a cunoscut o creștere fenomenală odată cu implementarea programelor software de colectare a datelor și scăderea costului memoriei computerului. Scopul principal din spatele ambelor funcții este de a oferi instrumentele și metodologiile pentru a explora tiparele și semnificația unei cantități mari de date.
Principalele diferențe dintre data mining și data warehousing sunt proiectarea sistemului, metodologia utilizată și scopul. Exploatarea datelor este utilizarea logicii de recunoaștere a modelelor pentru a identifica tendințele într-un set de date eșantion și pentru a extrapola aceste informații în raport cu un grup de date mai mare. Depozitarea datelor este procesul de extragere și stocare a datelor pentru a permite raportarea mai ușoară.
Data mining este un termen general folosit pentru a descrie o serie de procese de afaceri care derivă modele din date. De obicei, un pachet software de analiză statistică este utilizat pentru a identifica modele specifice, pe baza setului de date și a interogărilor generate de utilizatorul final. O utilizare tipică a extragerii de date este crearea de programe de marketing direcționate, identificarea fraudei financiare și semnalarea unor modele neobișnuite de comportament ca parte a unei analize de securitate.
Un exemplu excelent de data mining este procesul utilizat de companiile de telefonie pentru a comercializa produse către clienții existenți. Compania de telefonie folosește software de extragere a datelor pentru a accesa baza de date cu informații despre clienți. Este scrisă o interogare pentru a identifica clienții care s-au abonat la pachetul de telefon de bază și la serviciul de Internet într-un interval de timp specific. Odată selectat acest set de date, se scrie o altă interogare pentru a determina câți dintre acești clienți au profitat de funcțiile suplimentare gratuite ale telefonului în timpul unei promoții de probă. Rezultatele acestui exercițiu de extragere a datelor dezvăluie modele de comportament care pot determina sau ajuta la rafinarea unui plan de marketing pentru a crește utilizarea serviciilor telefonice suplimentare.
Este important de reținut că scopul principal al extragerii datelor este de a identifica modele în date. Specificațiile utilizate pentru definirea setului de mostre au un impact uriaș asupra relevanței rezultatelor și acurateței analizei. Revenind la exemplul de mai sus, dacă setul de date este limitat la clienți dintr-o anumită zonă geografică, rezultatele și modelele vor diferi de un set de date mai larg. Deși atât data mining-ul, cât și data warehousing-ul funcționează cu volume mari de informații, procesele utilizate sunt destul de diferite.
Un depozit de date este un produs software care este utilizat pentru a stoca volume mari de date și pentru a rula interogări și rapoarte special concepute. Business intelligence este un domeniu de studiu în creștere, care se concentrează pe depozitarea datelor și pe funcționalitățile aferente. Aceste instrumente sunt concepute pentru a extrage date și a le stoca într-o metodă concepută pentru a oferi performanțe îmbunătățite ale sistemului. O mare parte din terminologia din data mining și data warehousing este aceeași, ceea ce duce la mai multă confuzie.