La récolte d’informations, mieux connues dans certains secteurs comme l'exploration de données, est une méthode de collecte et de qualification de grandes quantités de papier et d'informations numérisées. Une grande partie de la récolte d'informations réside dans l'analyse des données. Grâce à la collecte, la catégorisation et résumant les informations, les utilisateurs peuvent déterminer les relations et les tendances qui pourraient autrement passer inaperçus. Cette information est utile pour les professionnels du marketing, des chercheurs, des propriétaires de magasins de détail, les analystes du marché, les professionnels de la comptabilité, et de nombreux autres professionnels, des entités commerciales et des statisticiens.
Les ordinateurs sont au cœur de la récolte d'informations.Les volumes importants de données minières à partir des dossiers des clients, bases de données en ligne ou internationales enregistrements de détail pourrait prendre des années à recueillir, résumer et classer sur le papier. Produits de données du logiciel d'exploitation minière et d'autres méthodes d'incorporation de tri automatisé via un ordinateur permettre un traitement plus rapide et plus précise des volumes importants d'informations. Par exemple, la récolte d'information automatisé permet de suivre, trier et résumer les habitudes d'achat des centaines de milliers de clients dans divers établissements nationaux de détail dans quelques instants.
Les études économiques et des stratégies de marketing en développement sont les deux utilisations les plus courantes de la technologie de récupération de l'information. Une agence gouvernementale ou universitaire, par exemple, pourrait recueillir et agrégées des milliers de bits d'information concernant des secteurs spécifiques, tels que la fabrication. Grâce à la technologie de récolte d'informations, groupes de recherche permet de repérer les tendances économiques tels que les prix moyens des matières premières, une reprise de la production de certains produits, les données historiques sur les temps de fabrication, voire les tendances des importations et exportations de biens spécifiques.
Les professionnels du marketing et les détaillants se servent de data mining et d'autres méthodes de récolte d'information pour repérer les tendances dans les habitudes d'achat, le coût des marchandises vendues et les niveaux de stocks, pour ne citer que quelques utilisations. Des informations spécifiques, telles que quel jour de la semaine la plupart des hommes magasin, ou le nombre de fois que la famille moyenne patronne d'une épicerie locale peut fournir des informations précieuses pour stocker les propriétaires et les professionnels du marketing. Sur la base de ce type de renseignements, d'événements de vente, programmes de récompenses des clients, et les stratégies de prix peut être élaboré et planifié pour maximiser l'efficacité et le succès.
Identifier les tendances et les modèles au sein de grands volumes d'information, ainsi que l'établissement de relations entre les différentes données, aide à la compilation des données historiques significatives pour l'utilisation dans la prédiction de la performance future. Les données transactionnelles, comme les dossiers informatisés de vente ou de l'information comptable, est un type de données couramment utilisés pour la récolte d'informations lorsqu'il est appliqué à une seule entreprise. Données de l'industrie, comme l'industrie à l'échelle chiffre d'affaires, les prévisions du marché local, et des matières premières achats de marchandises sont tous les types de données utilisées pour la récolte d'information à grande échelle. En règle générale, les grands projets de data mining sont effectuées par des analystes financiers ou économiques pour repérer les tendances industrielles ou national.