Alat penambangan data adalah komponen perangkat lunak dan teori yang memungkinkan pengguna untuk mengekstrak informasi dari data. Alat tersebut memberikan individu dan perusahaan kemampuan untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar dan menggunakannya untuk membuat keputusan tentang pengguna atau kelompok pengguna tertentu. Beberapa penggunaan alat penambangan data yang paling umum adalah di bidang pemasaran, perlindungan penipuan, dan pengawasan.
Ekstraksi data secara manual telah ada selama ratusan tahun. Namun, otomatisasi penambangan data telah menjadi hal yang paling umum sejak awal era komputer. Selama abad ke-20, berbagai ilmu komputer muncul untuk membantu mendukung konsep pengembangan alat data mining. Tujuan keseluruhan dari pemanfaatan alat adalah untuk mengungkap pola tersembunyi. Misalnya, jika perusahaan pemasaran menemukan bahwa seseorang melakukan perjalanan bulanan dari New York City ke Los Angeles, akan bermanfaat bagi perusahaan tersebut untuk mengiklankan detail tujuan kepada individu tersebut.
Dalam industri data mining, standar telah ditetapkan untuk menentukan parameter penggunaan alat data mining. Setiap tahun, Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD) mengadakan pertemuan untuk menentukan proses apa yang digunakan. Kelompok yang sama juga bertanggung jawab untuk menilai implikasi etis dari analisis data dari individu dan perusahaan. Sebuah jurnal dua tahunan diterbitkan oleh kelompok berjudul Eksplorasi SIGKDD.
Alat yang paling umum digunakan dalam penambangan data adalah proses yang disebut Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data (KDD). KDD dikembangkan pada tahun 1989 oleh Gregory Piatetsky-Shapiro. Dengan menggunakan alat data mining ini, pengguna dapat mengolah data mentah, menambang data untuk informasi dan menginterpretasikan berbagai hasil dalam bentuk manajemen informasi.
Salah satu bentuk alat penambangan data yang paling penting digunakan untuk memerangi terorisme di abad ke-21. Di Amerika Serikat, Dewan Riset Nasional menggunakan konsep penambangan pola dan penambangan data berbasis subjek untuk mengidentifikasi aktivitas teroris di kumpulan besar informasi di seluruh dunia. Penambangan pola didefinisikan oleh proses menemukan pola dalam volume data yang besar. Penambangan data berbasis subjek mencoba mengidentifikasi hubungan antar individu. Kedua teknik juga dapat digunakan dalam praktik bisnis umum dengan mendefinisikan pola pikir basis pelanggan dan hubungan interaktif antara pelanggan.