Il y a beaucoup de différents types de technologies d'exploration de données utilisées dans le processus d'extraction d'informations à partir de données brutes. Chacun de ces types de technologies sont utilisées pour une variété de raisons, y compris la commercialisation, de la sécurité et de la collecte de l'information générale. La technologie de data mining est couramment utilisé pour tester des échantillons de données plutôt que des pans entiers de contenu, permet aux analystes de vérifier et de valider les modèles dans les blocs d'informations. De nombreuses entreprises se spécialisent dans le développement de ces outils d'exploration de données pour les entreprises spécifiques ou l'utilisation générale. Une technique courante d'exploration de données est utilisée par l'industrie de l'assurance pour déterminer les taux standard du risque pour ses clients. Le secteur des assurances multirisques souffre d'une réserve de la diminution des bénéfices que le marché ne parvient pas à soutenir l'ancien modèle commercial traditionnellement utilisé par les compagnies d'assurance. Afin de garantir un rendement rentable, les entreprises utilisent un outil d'exploration de données pour vérifier chaque allégation telle qu'elle se présente quant à savoir s'il s'agit d'un cas probable de fraude. Cela permet d'économiser de l'industrie énorme quantités d'argent chaque année.
Les détaillants et les entreprises de service client utilise une technologie de data mining qui tente d'identifier les attributs de ses meilleurs clients. En associant certaines publicités et la structure du commerce de détail avec les meilleurs modèles de clients, ils peuvent s'assurer que ces consommateurs la meilleure expérience possible. En outre, la technologie de data mining est conçu pour obtenir le nombre de ces clients rentables pour augmenter l'utilisation de ces mêmes techniques. Des informations supplémentaires peuvent fournir aux entreprises des informations sur l'identification de la réponse ultime de la clientèle à des changements et des approches marketing. Cela permet de piloter la stratégie globale de l'entreprise, tout en augmentant la rentabilité.
Une technique d'exploration de données connue sous le nom de modélisation attrition fonctionne pour tous les types d'industries pour identifier les clients susceptibles de passer à d'autres fournisseurs ou de détaillants. Cette technologie optimise l'exploration de données d'information qui permet la meilleure façon de fidéliser une clientèle et d'éviter les pertes potentielles sur une échelle proactive. En utilisant l'information recueillie auprès des clients existants en train de faire affaire avec une entreprise, la technologie fournit des données sur les personnes les plus susceptibles d'accepter up-selling et cross-selling à générer des revenus supplémentaires. Il permettra également de cibler les clients qui, traditionnellement, sautent d'un fournisseur à l', pour des raisons diverses, permettant à l'entreprise la possibilité soit de travailler avec les clients ou les laisser aller. Indépendamment de l'utilisation de la technologie de data mining, ces aides techniques dans la croissance et la responsabilité financière.