Veri madenciliği araçları, kullanıcıların veriden bilgi almalarını sağlayan yazılım bileşenleri ve teorileridir. Araçlar, bireylere ve şirketlere büyük miktarlarda veri toplama ve belirli bir kullanıcı veya kullanıcı grupları hakkında tespitlerde bulunmak için kullanma yeteneği sağlar. Veri madenciliği araçlarının en yaygın kullanım alanlarından bazıları pazarlama, sahtekarlık koruması ve gözetim alanlarındadır.
Verilerin manuel olarak çıkarılması yüzlerce yıldır var olmuştur. Ancak, veri madenciliğinin otomasyonu, bilgisayar çağının başlangıcından beri en yaygın olanıdır. 20. yüzyıl boyunca, veri madenciliği araçları geliştirme kavramını desteklemeye yardımcı olmak için çeşitli bilgisayar bilimleri ortaya çıkmıştır. Araçların kullanımının genel amacı, gizli kalıpları ortaya çıkarmaktır. Örneğin, bir pazarlama şirketi bir kişinin New York'tan Los Angeles'a aylık bir yolculuk yaptığını tespit ederse, o şirketin hedefin ayrıntılarını bireye duyurması yararlı olur.
Veri madenciliği endüstrisi içinde, veri madenciliği araçlarının kullanım parametrelerini tanımlamak için standartlar belirlenmiştir. Her yıl, Bilgi İşlem Makinaları Bilgi Edinme ve Veri Madenciliği Özel İlgi Grubu Derneği (SIGKDD) hangi işlemlerin kullanılacağını belirlemek için bir toplantı yapar. Aynı grup, bireylerden ve şirketlerden gelen veri analizinin etik etkilerini değerlendirmekten de sorumludur. İki yılda bir dergi SIGKDD Keşifleri adlı grup tarafından yayınlanmaktadır .
Veri madenciliğinde kullanılan en yaygın araç Veritabanlarında Bilgi Keşfi (KDD) adı verilen işlemdir. KDD 1989 yılında Gregory Piatetsky-Shapiro tarafından geliştirilmiştir. Bu veri madenciliği aracını kullanarak, kullanıcılar ham verileri işlemden geçirebilir, bilgi verilerini kullanabilir ve çeşitli sonuçları bilgi yönetimi şeklinde yorumlayabilir.
En önemli veri madenciliği araçlarından biri de 21. yüzyılda terörle mücadelede kullanılıyor. Amerika Birleşik Devletleri'nde Ulusal Araştırma Konseyi, dünyadaki geniş bilgi havuzundaki terörist faaliyetlerin tanımlanması için örnek madencilik ve konu temelli veri madenciliği kavramlarını kullanmaktadır. Örüntü madenciliği, büyük bir veri hacmi içindeki örüntülerin yerleştirilmesi işlemi ile tanımlanır. Konu tabanlı veri madenciliği, bireyler arasındaki ilişkileri belirlemeye çalışır. Her iki teknik de genel iş uygulamalarında bir müşteri tabanının zihniyetini ve müşteriler arasındaki etkileşimli ilişkiyi tanımlayarak kullanılabilir.
