डेटा को ज्ञान में बदलने की पारंपरिक तकनीक मैन्युअल विश्लेषण और व्याख्या पर निर्भर करती है। उदाहरण के लिए, हेल्थकेयर उद्योग में, विशेषज्ञों के लिए हर तिमाही हेल्थकेयर डेटा में वर्तमान रुझानों और परिवर्तनों का व्यवस्थित विश्लेषण करना आम है।
विशेषज्ञ प्रायोजक हेल्थकेयर संगठन को विश्लेषण का विवरण देते हुए एक रिपोर्ट का समर्थन करते हैं; यह रिपोर्ट भविष्य के निर्णय लेने और हेल्थकेयर प्रबंधन की योजना का आधार बन जाती है। कई प्रकार के एप्लिकेशन हैं, जिनमें प्लैनेटरी भूविज्ञानी ग्रहों और क्षुद्रग्रहों की दूरस्थ रूप से संवेदित छवियों के माध्यम से छानबीन करते हैं, प्रभाव क्रेटर जैसे भूवैज्ञानिक रुचि की वस्तुओं को सावधानीपूर्वक स्थित और सूचीबद्ध करते हैं।
डेटा सेट की इस प्रकार की मैन्युअल जांच धीमी, महंगी, और अत्यधिक व्यक्तिपरक है। जैसे-जैसे डेटा वॉल्यूम नाटकीय रूप से बढ़ते हैं, इस प्रकार का मैन्युअल डेटा विश्लेषण कई डोमेन में पूरी तरह से अव्यावहारिक होता जा रहा है।
व्यवसाय में, मुख्य KDD एप्लिकेशन क्षेत्रों में मार्केटिंग, वित्त (विशेष रूप से निवेश), धोखाधड़ी का पता लगाना, निर्माण, दूरसंचार, और वेब एजेंट शामिल हैं।
मार्केटिंग (Marketing)
मार्केटिंग में, मूल एप्लिकेशन डेटाबेस मार्केटिंग सिस्टम हैं, जो विभिन्न ग्राहक समूहों को पहचानने और उनके व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए ग्राहक डेटाबेस का विश्लेषण करते हैं।
निवेश (Investment)
कई कंपनियां निवेश के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करती हैं, लेकिन अधिकांश अपने सिस्टम का प्रतिनिधित्व नहीं करते। एक अपवाद LBS कैपिटल मैनेजमेंट है। इसका सिस्टम पोर्टफोलियो को संभालने के लिए विशेषज्ञ सिस्टम, न्यूरल नेट्स, और जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो $600 मिलियन का कुल है; 1993 में इसकी शुरुआत के बाद से, सिस्टम ने व्यापक शेयर बाजार को बेहतर प्रदर्शन किया है।
धोखाधड़ी का पता लगाना (Fraud detection)
HNC फाल्कन और नेस्टर PRISM सिस्टम क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी की जांच के लिए उपयोग किए जाते हैं, लाखों खातों पर नजर रखते हैं। अमेरिकी ट्रेजरी फाइनेंशियल क्राइम एनफोर्समेंट नेटवर्क का FAIS सिस्टम वित्तीय लेनदेन की पहचान कर सकता है जो मनी लॉन्ड्रिंग गतिविधि को दर्शा सकते हैं।
निर्माण (Manufacturing)
CASSIOPEE समस्या निवारण प्रणाली, जनरल इलेक्ट्रिक और SNECMA के बीच एक संयुक्त उद्यम के एक तत्व के रूप में विकसित। इसका उपयोग तीन प्रमुख यूरोपीय एयरलाइंस द्वारा बोइंग 737 के लिए समस्याओं का निदान और पूर्वानुमान करने के लिए किया गया था।
दूरसंचार (Telecommunications)
दूरसंचार अलार्म-अनुक्रम विश्लेषक (TASA) को दूरसंचार उपकरण के एक निर्माता और तीन टेलीफोन नेटवर्क (मानिला, टोइवोनेन, और वर्कामो 1995) के सहयोग से विकसित किया गया था। सिस्टम अलार्म स्ट्रीम से बार-बार होने वाले अलार्म एपिसोड का पता लगाने और उन्हें नियमों के रूप में प्रदर्शित करने के लिए एक नए बुनियादी ढांचे का उपयोग करता है।
खोजे गए नियमों के विशाल सेट को लचीले डेटा-पुनर्प्राप्ति टूल के साथ खोजा जा सकता है जो इंटरएक्टिविटी और पुनरावृत्ति प्रदान करते हैं। इस तरीके से, TASA बुनियादी ब्रूट-फोर्स खोज के परिणामों को परिष्कृत करने के लिए प्रूनिंग, ग्रुपिंग, और ऑर्डरिंग डिवाइस प्रदान करता है।
डेटा सफाई (Data cleaning)
MERGE-PURGE सिस्टम का उपयोग डुप्लिकेट कल्याण दावों की पहचान के लिए किया गया था (हर्नांडेज़ और स्टोल्फो 1995)। इसका उपयोग वाशिंगटन राज्य के कल्याण विभाग के डेटा पर दृढ़ता से किया गया था।
