ซอฟต์แวร์ Data mining เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์นี้ได้ขยายตัวอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจาก บริษัท ต่างๆมองหาวิธีการแปลข้อมูลจำนวนมากเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์สำหรับการตัดสินใจ ความสามารถในการระบุสาเหตุและผลกระทบรูปแบบในพฤติกรรมของมนุษย์แนวโน้มและตัวชี้วัดอื่น ๆ เป็นศูนย์กลางของการจัดการที่เหมาะสมของธุรกิจใด ๆ ประโยชน์ของซอฟท์แวร์ data mining มีความชัดเจนสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ แต่จะได้รับข้อมูลที่ต้องการได้อย่างไรและชุมชนธุรกิจทั่วไปเข้าใจได้อย่างไร
ซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลมีสามด้านที่อธิบายกระบวนการคือการแปลงข้อมูลดิบสคริปต์การทำเหมืองโปรแกรมและการตีความ กระบวนการนี้เรียกว่าการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล (KDD) และใช้เพื่ออธิบายการทำเหมืองข้อมูลทุกด้านรวมถึงโครงสร้างของข้อมูลวิธีการเข้าถึงข้อมูลและสถาปัตยกรรมระบบ มี บริษัท หลายแห่งที่เสนอซอฟต์แวร์การขุดข้อมูลและความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแนวคิดที่ขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์นี้เป็นสิ่งจำเป็นต่อการใช้เทคโนโลยีที่ประสบความสำเร็จและเหมาะสม
ข้อกำหนดแรกสำหรับการใช้ซอฟต์แวร์ data mining ใด ๆ คือการแปลงข้อมูลดิบเป็นชุดข้อมูลเป้าหมาย ตัวอย่างเช่นข้อมูลดิบคือฐานข้อมูลของยอดขายทั้งหมดที่ประมวลผลภายในกรอบเวลากว้าง ชุดข้อมูลเป้าหมายมีเพียงข้อมูลที่ตรงตามเกณฑ์ที่ระบุเท่านั้น ซึ่งอาจรวมถึงธุรกรรมที่ดำเนินการภายในกรอบเวลาที่กำหนด รวมอยู่ในข้อมูลจำเพาะชุดข้อมูลเป็นเขตข้อมูลแต่ละรายการที่รวมอยู่ ซึ่งอาจรวมถึงวันที่ของการทำธุรกรรมวิธีการชำระเงินที่ตั้งร้านค้าคำอธิบายผลิตภัณฑ์และจำนวนรายการที่ซื้อ
เมื่อกำหนดข้อกำหนดของชุดข้อมูลแล้วข้อมูลจะถูกล้างเพื่อลบข้อมูลส่วนเกินเสียงรบกวนหรือไฟล์ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ โดยทั่วไปกระบวนการนี้ต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมเทคนิคการจัดการข้อมูลและความเข้าใจโดยรวมของแนวคิดข้อมูลหลักที่มีอยู่ ดาต้ามาร์ทหรือคลังข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ใช้บ่อยที่สุดในการจัดเก็บตารางข้อมูลในลักษณะที่สามารถเข้าถึงได้ง่ายโดยโปรแกรมซอฟต์แวร์ data mining
สคริปต์การทำเหมืองข้อมูลจริงสามารถกำหนดเองได้หรือโปรแกรมเมอร์สามารถใช้สคริปต์มาตรฐานที่รวมอยู่ในแพ็คเกจซอฟต์แวร์การขุดข้อมูล โปรแกรมซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลส่วนใหญ่ใช้การวิเคราะห์การถดถอยตรรกศาสตร์คลุมเครือและอัลกอริธึมเพื่อระบุรูปแบบเฉพาะที่ตรงตามข้อกำหนดของผู้ใช้ การตีความผลลัพธ์ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์เวลาและทักษะในด้านสถิติการจดจำรูปแบบและทักษะทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้ว่าโปรแกรมสามารถส่งคืนตัวเลือกตามข้อกำหนดที่ให้ไว้โดยผู้ใช้เท่านั้น ข้อมูลจำเพาะที่กำหนดไว้ไม่ดีและคุณภาพของข้อมูลต่ำจะมีผลกระทบด้านลบต่อความถูกต้องของผลลัพธ์
