برنامه های کاربردی که در زمینه تجزیه و تحلیل اطلاعات به کار میروند از امکاناتی چون پرس و جوی ساخت یافته (Structured query) که در بسیاری از بانکهای اطلاعاتی یافت میشود و از ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری برخوردارند اما برنامههای مربوط به داده کاوی در عین برخورداری از این قابلیتها از نظر نوع با آنها تفاوت دارند. بسیاری از ابزارهای ساده برای تجزیه و تحلیل دادهها روشی بر پایه راستی آزمایی (verifiction)را به کار میبرند که در آن فرضیهای بسط داده شده آنگاه داده ها برای تایید یا رد آن بررسی میشوند.

داده کاوی جرم به طور مثال ممکن است این نظریه مطرح شود که فردی که یک چکش خریده یحتماًک بسته میخ هم خواهد خرید. کارا یی این روش به میزان خلاقیت کاربر برای ارایه فرضیههای متنوع و همچنین ساختار برنامه بکار رفته بستگی دارد. در مقابل در داده کاوی روشهایی برای کشف روابط بکار برده میشوند و به کمک الگوریتمهایی روابط چند بعدی بین دادهها تشخیص داده شده و آنهایی که یکتا (unique) یا رایج هستند شناسایی میشوند. به طور مثال در یک فروشگاه سختافزار ممکن است بین خرید ابزار توسط مشتریان با تملک خانه شخصی یا نوع خودرو، سن، شغل، میزان درآمد یا فاصله محل اقامت آنها با فروشگاه رابطهای برقرار شود.[۲]

در نتیجه قابلیتهای پیچیدهاش برای موفقیت در تمرین داده کاوی دو مقدمه مهم است یکی فرمول واضحی از مشکل که قابل حل باشد و دیگری دسترسی به داده متناسب. بعضی از ناظران داده کاوی را مرحلهای در روند کشف دانش در پایگاه دادهها میدانند (KDD). مراحل دیگری در روند KDD به صورت تساعدی شامل، پاکسازی داده، انتخاب داده انتقال داده، داده کاوی، الگوی ارزیابی، و عرضه دانش میباشد. بسیاری از پیشرفتها در تکنولوژی و فرایندهای تجاری بر رشد علاقه مندی به داده کاوی در بخشهای خصوصی و عمومی سهمی داشتهاند. بعضی از این تغییرات شامل:

*رشد شبکه های کامپیوتری که در ارتباط برقرار کردن پایگاهها داده مورد استفاده قرار میگیرند.

*توسعه افزایش تکنیکهایی بر پایه جستجو مثل شبکه های عصبی و الگوریتمهای پیشرفته.

*گسترش مدل محاسبه کلاینت سروری که به کاربران اجازه دسترسی به منابع دادههای متمرکز شده را از روی دسک تاپ میدهد.

و افزایش توانایی به تلفیق داده از منابع غیر متناجس به یک منبع قابل جستجو میباشد.