Data-Mining ist die Anwendung von Methoden zur [teilweise] automatischen Erschließung von Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und Zusammenhängen aus Datenbeständen.

Der allgemeine Zweck von Data Mining besteht darin, wertvolle Erkenntnisse und Informationen aus vorhandenen Daten zu gewinnen, um (bessere) Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen oder neue Erkenntnisse zu gewinnen. Ebenso aber auch, um Probleme zu identifizieren, die sonst möglicherweise unentdeckt geblieben wären, sowie um neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Data Mining ist dem Knowledge Discovery in Databases (KDD) zugeordnet, einem umfassendem Datenanalyseprozess, in dessen Kern Verfahren des Data Mining zur Anwendung kommen. Komponenten solcher Verfahren sind der Datenzugriff, der es ermöglichen soll, auf interessante Daten zugreifen zu können und der Modelltyp, der die Art der generierbaren Annahmen und andererseits die Größe des Lösungsraumes für Data Mining-Verfahren bestimmt. Weitere Bestandteile sind das Interessantheitsmaß, das genutzt wird, um die Relevanz der Ergebnisse des Data-Mining-Verfahrens zu bewerten und das Suchverfahren, das verwendet wird, um die Daten nach Mustern zu durchsuchen.

Modelle, die für Data Mining eingesetzt werden, werden auch beim maschinellen Lernen eingesetzt und Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens werden wiederum verwendet, um Künstliche Intelligenz zu erzeugen.

• Definition: Data Mining. Gabler Wirtschaftslexikon (2018)
  Richard Lackes
• Definition: Knowledge Discovery in Databases (KDD). Gabler Wirtschaftslexikon (2018)
  Richard Lackes