Recoltarea informațiilor, mai cunoscută în anumite industrii ca data mining, este o metodă de colectare și calificare a unor cantități mari de informații atât pe hârtie, cât și digitizate. O mare parte a colectării informațiilor se bazează pe analiza datelor. Prin colectarea, clasificarea și rezumarea informațiilor, utilizatorii pot determina relații și tendințe care altfel ar putea trece neobservate. Astfel de informații sunt utile profesioniștilor de marketing, cercetătorilor, proprietarilor de magazine de vânzare cu amănuntul, analiștilor de piață, profesioniștilor contabili și numeroși alți profesioniști, entități de afaceri și statisticieni.
Calculatoarele sunt esențiale pentru colectarea informațiilor. Extragerea unor volume mari de date din înregistrările clienților, bazele de date online sau înregistrările internaționale de vânzare cu amănuntul ar putea dura ani de zile pentru a colecta, rezuma și clasifica pe hârtie. Produsele software de extragere a datelor și alte metode de încorporare a sortării automate prin intermediul unui computer permit o procesare mai rapidă și mai precisă a unor volume mari de informații. De exemplu, colectarea automată de informații poate urmări, sorta și rezuma obiceiurile de cumpărături ale sute de mii de clienți din diferite unități naționale de vânzare cu amănuntul în câteva momente.
Studiile economice și dezvoltarea strategiilor de marketing sunt cele mai comune două utilizări ale tehnologiei de recoltare a informațiilor. O universitate sau o agenție guvernamentală, de exemplu, ar putea colecta și agrega mii de informații despre anumite industrii, cum ar fi producția. Folosind tehnologia de recoltare a informațiilor, grupurile de cercetare pot identifica tendințele economice, cum ar fi prețurile medii la materiile prime, creșterile producției anumitor produse, datele istorice despre timpii de fabricație sau chiar tendințele importurilor și exporturilor de anumite bunuri.
Profesioniștii în marketing și comercianții cu amănuntul folosesc extragerea datelor și alte metode de colectare a informațiilor pentru a identifica tendințele în obiceiurile de cumpărături, costul mărfurilor vândute și nivelurile de stoc, pentru a numi doar câteva utilizări. Informații specifice, cum ar fi în ce zi a săptămânii cumpără cei mai mulți bărbați sau de câte ori familia obișnuită patronează un magazin alimentar local, pot oferi informații valoroase proprietarilor de magazine și profesioniștilor în marketing. Pe baza acestui tip de informații, evenimentele de vânzări, programele de recompensare a clienților și strategiile de prețuri pot fi dezvoltate și planificate pentru a maximiza eficacitatea și succesul.
Identificarea tendințelor și modelelor în volume mari de informații, precum și stabilirea de relații între diferite date, ajută la compilarea datelor istorice semnificative pentru a fi utilizate în prezicerea performanței viitoare. Datele tranzacționale, cum ar fi înregistrările computerizate de vânzări sau informațiile contabile, sunt un tip de date utilizate în mod obișnuit pentru colectarea de informații atunci când sunt aplicate unei singure afaceri. Datele din industrie, cum ar fi vânzările la nivel de industrie, prognozele pieței locale și achizițiile de bunuri brute sunt toate tipurile de date utilizate pentru colectarea de informații la scară largă. De obicei, proiectele de extragere a datelor la scară largă sunt realizate de analiști financiari sau economici pentru a identifica tendințele industriale sau naționale.