Un sistem de extragere a datelor este o abordare sistematică pentru colectarea, organizarea și analiza seturilor de date. Găsirea tiparelor și a relațiilor în datele colectate este obiectul extragerii de date. Tiparele și relațiile descoperite ajută organizațiile să prezică tendințele viitoare pe baza tiparelor din trecut. În timp ce aceste modele pot fi utile în scopuri de predicție, modelele inexacte apar atunci când datele brute utilizate pentru analiză sunt corupte, clasificate greșit sau nu conțin mostrele necesare pentru a produce rezultate precise.
Aplicarea unui sistem de extragere a datelor la datele colectate anterior necesită crearea unui proiect structural. Datele sunt apoi filtrate prin arhitectură. Dacă există o arhitectură de sunet, datele filtrate vor dezvălui modele și relații semnificative între date. Înainte de avansarea sistemelor de extragere a datelor, datele erau colectate și livrate utilizatorului așa cum sunt; cu toate acestea, un sistem de data mining proiectat corespunzător aplică obiectivele sau modelele de afaceri definite de utilizatori asupra datelor și oferă o analiză a celor mai pertinente informații. După distilare ulterioară de către sistem, aceste informații pot fi utilizate pentru a planifica activități potențiale și pentru a evalua potențialul succes sau eșec al acelor activități.
Concentrându-se pe data mining, companiile axate pe consumatori operează cu o eficiență mai mare. De exemplu, deoarece un sistem de data mining permite analiza tendințelor datelor, în industria alimentară aceasta ar putea fi o analiză între tipuri de produse în raport cu un anumit tip de cumpărător. Observarea acestor tendințe permite companiei să prezică ciclurile de cumpărare pe baza relațiilor din acel grup. De exemplu, dacă un magazin alimentar local a descoperit prin intermediul sistemului său de extragere a datelor că mamele care lucrează adesea veneau marți pentru a cumpăra pizza congelată, atunci ar putea viza acel grup mutând pizza congelată în fața vitrinei cu alimente congelate marți. Această mică acțiune are potențialul de a crește profiturile magazinului alimentar.
Utilizările pentru sistemele de data mining sunt variate. De la supravegherea teroriștilor până la îmbunătățirea jocurilor video, data mining permite îmbunătățiri ale proceselor și strategiilor care afectează direct experiența utilizatorilor cu produsul sau serviciul. Un număr mare de companii folosesc data mining pentru a crește profiturile, ținzând anumiți clienți cu cea mai mare probabilitate să cumpere anumite articole, iar apoi aceste companii se concentrează pe atragerea acelor clienți în magazin pentru a face achiziții. Desigur, acest lucru permite companiei să colecteze și mai multe date de la acești clienți și își pot perfecționa și mai mult metodele de colectare a datelor.