Există o varietate de metode diferite de extragere a datelor utilizate atât în opțiunile software, cât și în conceptele teoretice. Acestea permit utilizatorilor să extragă informații din datele colectate de persoane fizice și companii utilizând o varietate de instrumente. Cantități mari de date pot fi utilizate pentru a determina diferiți factori într-un singur subiect sau varietate de subiecte. Aceste metode de extragere a datelor sunt cel mai frecvent utilizate în domeniile protecției împotriva fraudelor, marketing și supraveghere.
De sute de ani, metodele de extragere a datelor au fost folosite pentru a extrage informații de la subiecți. Cu toate acestea, tehnicile moderne folosesc concepte automate pentru a furniza date substanțiale prin resurse computerizate. Pe măsură ce știința informatică a apărut în timpul secolului al XX-lea, conceptul de metode de extragere a datelor s-a dezvoltat într-un efort de a depăși tiparele ascunse în cantități mari de date colectate. Un bun exemplu în acest sens este atunci când o firmă de publicitate analizează tiparele de cumpărături ale unui client online. Această companie poate apoi să comercializeze anumite produse pe care individul ar putea fi interesat să le cumpere.
O tehnică de extragere a datelor folosită în mod obișnuit în industrie se numește Knowledge Discovery in Databases (KDD). Dezvoltat în 1989 de Gregory Piatetsky-Shapiro, KDD permite utilizatorilor să proceseze date brute, să analizeze informațiile pentru datele necesare și să interpreteze rezultatele. Această metodă permite utilizatorilor să găsească modele în algoritmi, cu toate acestea, datele generale nu sunt întotdeauna exacte și pot fi reunite în moduri compromițătoare. Acest lucru este cunoscut sub numele de supraajustare.
Metodele de bază de extragere a datelor implică patru tipuri particulare de sarcini: clasificare, grupare, regresie și asociere. Clasificarea preia informațiile prezente și le îmbină în grupări definite. Clusteringul elimină grupările definite și permite ca datele să se clasifice după elemente similare. Regresia se concentrează pe funcția informației, modelând datele pe concept. Metoda finală de extragere a datelor, asociere, încearcă să găsească relații între diferitele fluxuri de date.
Atunci când se utilizează diferite metode de extragere a datelor, se folosesc anumite standarde pentru a determina ce parametri pot fi utilizați în proces. Grupul de interes special al Asociației pentru mașini de calcul pentru descoperirea cunoștințelor și extragerea datelor (SIGKDD) ține o reuniune anuală pentru a stabili ce procese sunt adecvate. Factorii etici sunt cântăriți împreună cu aplicațiile practice pentru a găsi cele mai bune informații despre persoane și companii. Aceste informații sunt publicate într-un jurnal industrial numit SIGKDD Explorations.