डेटा माइनिंग सिस्टम को डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाता है ताकि यह प्रभावी उपस्थिति में अपने कार्य कर सके। एक डेटा माइनिंग सिस्टम एक ऐसे वातावरण में काम करता है जिसमें उसे डेटाबेस सिस्टम जैसे अन्य डेटा सिस्टम के साथ संवाद करने की आवश्यकता होती है। ये संभावित एकीकरण योजनाएं हैं जो इन प्रणालियों को एकीकृत कर सकती हैं:
कोई युग्मन नहीं (No coupling) – कोई युग्मन परिभाषित करता है कि एक डेटा माइनिंग सिस्टम डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस सिस्टम के किसी भी फ़ंक्शन का उपयोग नहीं करेगा। यह एक विशिष्ट स्रोत (फ़ाइल सिस्टम सहित) से डेटा पुनर्प्राप्त कर सकता है, कुछ डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा को संसाधित कर सकता है, और इसलिए खनन परिणामों को एक अलग फ़ाइल में सहेज सकता है।
ऐसा सिस्टम, हालांकि सरल, विभिन्न सीमाओं से ग्रस्त है। पहला, एक डेटाबेस सिस्टम डेटा को संग्रहीत करने, व्यवस्थित करने, एक्सेस करने और संसाधित करने में बहुत अधिक लचीलापन और अनुकूलन क्षमता प्रदान करता है। डेटाबेस/डेटा वेयरहाउस सिस्टम का उपयोग किए बिना, एक डेटा माइनिंग सिस्टम डेटा को खोजने, एकत्र करने, साफ करने और बदलने में बड़ी मात्रा में समय आवंटित कर सकता है।
ढीला युग्मन (Loose Coupling) – इसमें डेटा माइनिंग सिस्टम डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस सिस्टम की कुछ सेवाओं का उपयोग करता है। डेटा इन प्रणालियों द्वारा प्रबंधित डेटा रिपॉजिटरी से प्राप्त किया जाता है। डेटा माइनिंग दृष्टिकोण का उपयोग डेटा को संसाधित करने के लिए किया जाता है और फिर संसाधित डेटा को या तो एक फ़ाइल में या डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस में एक निर्दिष्ट क्षेत्र में सहेजा जाता है। ढीला युग्मन बिना युग्मन से बेहतर है क्योंकि यह क्वेरी प्रसंस्करण या विभिन्न सिस्टम सुविधाओं का उपयोग करके डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के कुछ क्षेत्र को ला सकता है।
अर्ध-तंग युग्मन (Semitight Coupling) – इसमें कुछ आवश्यक डेटा माइनिंग प्रिमिटिव्स (primitives) के पर्याप्त निष्पादन को डेटाबेस/डेटा वेयरहाउस सिस्टम में समर्थित किया जा सकता है। इन प्रिमिटिव्स में सॉर्टिंग, इंडेक्सिंग, एकत्रीकरण, हिस्टोग्राम विश्लेषण, मल्टी-वे जॉइन, और कुछ महत्वपूर्ण सांख्यिकीय उपायों की पूर्व-गणना शामिल हो सकती है, जिसमें योग, गिनती, अधिकतम, न्यूनतम, मानक विचलन, आदि शामिल हैं।
तंग युग्मन (Tight coupling) – तंग युग्मन परिभाषित करता है कि एक डेटा माइनिंग सिस्टम डेटाबेस/डेटा वेयरहाउस सिस्टम में आसानी से एकीकृत है। डेटा माइनिंग सबसिस्टम को एक सूचना प्रणाली के एक कार्यात्मक तत्व के रूप में माना जाता है।
डेटा माइनिंग क्वेरी और फ़ंक्शन खनन क्वेरी विश्लेषण, डेटा संरचनाओं, इंडेक्सिंग योजनाओं, और डेटाबेस/डेटा वेयरहाउस सिस्टम की क्वेरी प्रसंस्करण विधियों पर विकसित और स्थापित किए जाते हैं। यह अत्यधिक वांछनीय है क्योंकि यह डेटा माइनिंग फ़ंक्शन के प्रभावी कार्यान्वयन, उच्च सिस्टम प्रदर्शन, और एक एकीकृत डेटा प्रोसेसिंग वातावरण का समर्थन करता है।
