Data mining merupakan suatu proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.

Sumber gambar : itpro.co.uk

Selain itu Definisi lain dari data mining adalah suatu pembelajaran berbasis induksi (induction-based learning) yang merupakan proses pembentukan definisi-definisi konsep umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi contoh-contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari. Knowledge Discovery in Databases (KDD) adalah penerapan metode saintifik pada data mining.Dalam konteks ini data mining merupakan satu langkah dari proses KDD.

Data mining merupakan proses iteratif dan interaktif untuk menemukan pola atau model baru yang sahih (sempurna), bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang sangat besar (massive databases).

  • Sahih : Dapat digeneralisasi untuk masa yang akan datang.
  • Baru : Apa yang sedang tidak diketahui.
  • Bermanfaat : Dapat digunakan untuk melakukan suatu tindakan.
  • lteratif : Memerlukan sejumlah proses yang diulang.
  • Interaktif :Memerlukan interaksi manusia dalam prosesnya.

Data mining berisi pencarian trend atau pola yang diinginkan dalam database besar untuk membantu pengambilan keputusan di waktu yang akan datang. Pola-pola ini dikenali oleh perangkat tertentu yang dapat memberikan suatu analisa data yang berguna dan berwawasan yang kemudian dapat dipelajari dengan lebih teliti, yang mungkin saja menggunakan perangkat pendukung keputusan yang lainnya.

Contoh yang bukan Data mining adalah mencari nomor telp dalam direktori telepon atau query suatu Web search engine untuk informasi mengenai “Amazon”. Sedangkan yang termasuk dalam data mining adalah mencari nama-nama khusus yang lazim di lokasi tertentu seperti di US (O’Brien, o’Rurke, O’Reilly….di daerah Boston) dan mengelompokan dokumen-dokumen yang sama yang diperoleh dari seach engine menurut konteksnya (missal. Amazon rainforest, Amazon.com)