Un agent de data mining est un programme informatique pseudo-intelligent conçu pour débusquer les types de données spécifiques, ainsi que l'identification des modèles parmi ces types de données. Agents d'exploration de données sont généralement utilisés pour détecter les tendances dans les données, d'alerter les organisations à des changements de paradigme si des stratégies efficaces peuvent être mises en œuvre pour prendre soit un avantage ou de minimiser les dommages causés par des modifications dans les tendances. En plus de leurs habitudes de lecture, les agents d'exploration de données peuvent aussi "tirer" ou "récupérer" les données pertinentes à partir de bases de données, d'alerter les utilisateurs finaux à la présence de certaines informations.
Conceptualiser un agent de data mining comme un type très limité d'employé virtuel. En effet, un agent d'exploration de données n'est rien de plus qu'unemployé
chargé de trier les dossiers des employés pour effectuer une ou plusieurs tâches très spécifiques. Par exemple, un agent d'exploration de données peut être programmé pour surveiller les prix des actions pour une gamme spécifique d'entreprises, en jetant un drapeau rouge si elle constate des écarts importants par rapport aux tendances historiques. Agents d'exploration de données sont un peu comme un détecteur de fumée, ils ne jettent des signaux si quelque chose se passe réellement dans le système.
De cette façon, un agent de data mining agit pour gagner du temps employé précieux, car il n'est plus nécessaire d'attribuer ces rôles de surveillance élémentaires à certains employés. Cela libère des heures de travail dans l'organisation, permettant aux employés de détourner leur attention ailleurs que les agents de data mining les alerter que quelque chose dans le système est réellement la peine d'observer. Sans l'utilisation d'agents d'exploration de données, les employés individuels devront observer et enregistrer les changements dans les systèmes étudiés sur une base quotidienne.
En outre, les agents d'exploration de données peuvent être utilisés pour passer au crible les dossiers de base de données, récupérer des informations demandées spécifique qui serait autrement s'avérer fastidieuse ou difficile pour un être humain à récupérer. Par exemple, un agent d'exploration de données peut facilement et sans relâche passer au crible des millions de disques à trouver quelque chose d'aussi ennuyeux que "Toutes les ventes dépassant 50 dollars à partir du 1er Janvier 2001 à Mars 25th 2009." Alors qu'un humain pourrait devenir fatigué et faire des erreurs lors d'une recherche particulièrement long et ennuyeux, un agent d'exploration de données ne manquera jamais de récupérer son objectif déclaré.
Bien qu'utiles, les agents d'exploration de données ont leurs limites. En l'état actuel de la technologie de l'intelligence artificielle, il est difficile pour un dispositif d'extraction de données pour détecter plus efficacement les motifs cachés ou complexe qu'un humain qualifié. Ainsi, tandis que les agents d'exploration de données ont leur place dans les observations rote ou rétrécie avec des paramètres définis spécifiquement, ils ne sont pas aussi adapté pour des motifs très détaillés ou ceux nécessitant une touche de l'intuition humaine.