Извличането на знания от данни е процес на откриване на смислени зависимости, повтарящи се образци (patterns), тенденции и аномалии в големи масиви от данни, съхранявани в складове, чрез използване на техники и алгоритми от областта на машинното обучение, разпознаването на образи, статистиката, невронните мрежи и визуализацията на данни.

Data mining представлява процес на анализ на съхраняваните бази данни в посока на извличане нова полезна информация чрез разкриване на дълбоките и скрити взаимоотношения между на пръв поглед неизвестни и несвързани една с друга величини. Важна негова особеност е че той осигурява възможност за обработка на многомерни масиви и извличане на многомерни зависимости като същевременно автоматично разкрива изключителните ситуации - данни и случай не включващи се в общите закономерности. Data mining анализа автоматически прави хипотези за разкриване на зависимости между различни компоненти и параметри. Работата на аналитиците, които се занимават с тези системи се свежда до проверка и доуточняване на получените хипотези. Появата на Data mining е свързана с необходимостта от усъвършенстване на техниките за запис и съхранение на данните, които обобщават труда на хиляди хора в колосални потоци от информация в най-различни области. Като с времето е станало ясно, че без продуктивна обработка на данните се правят никому ненужни извадки. Нуждата в развитието на съвременните технологии от такава преработка на данните може да се обобщи в следното: