Un agent de extragere a datelor este un program de calculator pseudo-inteligent conceput pentru a descoperi anumite tipuri de date, împreună cu identificarea tiparelor dintre aceste tipuri de date. Acești agenți sunt utilizați în mod obișnuit pentru a detecta tendințele în date, alertând organizațiile cu privire la schimbările de paradigmă, astfel încât să poată fi implementate strategii eficiente pentru a profita sau a minimiza daunele cauzate de modificările tendințelor. Pe lângă tiparele de citire, agenții de extragere a datelor pot, de asemenea, „trage” sau „prelua” date relevante din baze de date, alertând utilizatorii finali cu privire la prezența informațiilor selectate.
Conceptualizează un agent de data mining ca un tip foarte limitat de angajat virtual. De fapt, acest agent nu este altceva decât un angajat însărcinat cu sortarea înregistrărilor angajaților pentru a efectua una sau mai multe sarcini foarte specifice. De exemplu, agentul ar putea fi programat să monitorizeze prețurile acțiunilor pentru o gamă specifică de companii, aruncând un semnal roșu dacă observă orice abateri substanțiale de la tendințele istorice. Acești agenți sunt un pic ca o alarmă de fum; emit semnale doar dacă ceva se întâmplă cu adevărat în sistem.
În acest fel, un agent de data mining acționează pentru a economisi timp valoros angajaților, deoarece nu mai este necesar să atribuiți aceste roluri elementare de monitorizare anumitor angajați. Acest lucru eliberează ore de lucru în organizație, permițând angajaților să-și distragă atenția în altă parte până când agenții de data mining îi avertizează că ceva din sistem merită de fapt observat. Fără utilizarea acestor agenți, angajații individuali ar trebui să observe și să înregistreze zilnic schimbările în sistemele chestionate.
În plus, agenții de extragere a datelor pot fi folosiți pentru a verifica înregistrările bazei de date, regăsind informații specifice solicitate, care altfel s-ar dovedi plictisitoare sau dificil de regăsit pentru un om. De exemplu, un agent de exploatare de date poate cerceta cu ușurință și neobosit milioane de înregistrări pentru a găsi ceva la fel de obositor ca „Toate vânzările depășesc 50 de dolari de la 1 ianuarie 2001 până la 25 martie 2009”. În timp ce un om ar putea să obosească și să facă greșeli în timpul unei căutări deosebit de lungi și plictisitoare, un agent nu va eșua niciodată în a-și recupera obiectivul declarat.
Deși utili, agenții de data mining au limitările lor. Cu stadiul actual al tehnologiei de inteligență artificială, este dificil pentru un dispozitiv de extragere a datelor să detecteze modele ascunse sau complexe mai eficient decât un om calificat. Astfel, în timp ce acești agenți își au locul în observații memorabile sau constrânse cu parametri definiți în mod specific, ei nu sunt la fel de potriviți pentru modele foarte detaliate sau pentru cele care necesită un strop de intuiție umană.