Tietojen louhintaohjelmisto on työkalu, jota käytetään tunnistamaan kuvioita suurista tietojoukoista. Tämä tietokoneohjelmistojen alue on laajentunut dramaattisesti viime vuosina, kun yritykset etsivät tapoja kääntää suuria tietomääriä hyödyllisiksi tiedoiksi päätöksentekoa varten. Kyky tunnistaa selvästi syy ja seuraus, ihmisten käyttäytymismallit, suuntaukset ja muut mittarit ovat keskeisiä minkä tahansa liiketoiminnan asianmukaisen hallinnoinnin kannalta. Tiedonlouhintaohjelmiston edut ovat useimmille käyttäjille selviä, mutta kuinka saada halutut tiedot ja miten prosessi toimii, on yleisesti ymmärretty huonosti.
Tietojen louhintaohjelmistossa on kolme näkökohtaa, jotka kuvaavat prosessia: raakadatan muuntaminen, kaivosohjelmointiohjelmat ja tulkinta. Tätä prosessia kutsutaan myös tiedon löytämiseksi tietokannoissa (KDD), ja sitä käytetään kuvaamaan kaikkia tiedonlouhinnan näkökohtia, mukaan lukien tietojen rakenne, tietojen käyttötavat ja järjestelmäarkkitehtuuri. On olemassa joukko yrityksiä, jotka tarjoavat tiedonlouhintaohjelmistoja, ja tämän tuotteen vetävien käsitteiden hyvä ymmärtäminen on välttämätöntä tekniikan onnistuneen ja asianmukaisen käytön kannalta.
Kaikkien tiedonlouhintaohjelmistojen käytön ensimmäinen vaatimus on raakadatan muuntaminen kohdetiedoksi. Esimerkiksi raakatiedot ovat tietokanta kaikista myynnistä, jotka on käsitelty laajalla aikavälillä. Kohdetietojoukossa on vain tietyn kriteerin täyttäviä tietoja. Tämä voi sisältää tapahtumia, jotka on käsitelty tietyn ajan kuluessa. Tietojoukon eritelmiin sisältyvät yksittäiset kentät. Tämä voi sisältää tapahtuman päivämäärän, maksutavan, myymälän sijainnin, tuotekuvauksen ja ostettujen tuotteiden määrän.
Kun tietojoukon tekniset tiedot on määritetty, tiedot puhdistetaan ylimääräisten tietojen, melun tai epätäydellisten datatiedostojen poistamiseksi. Tämä prosessi vaatii tyypillisesti ohjelmointitaitojen, tiedonhallintatekniikoiden käyttöä ja yleistä ymmärrystä olemassa olevista ensisijaisista datakäsitteistä. Data mart tai tietovarasto on yleisin työkalu, jota käytetään datataulukoiden tallentamiseen tavalla, johon tiedon louhintaohjelmisto pääsee helposti käsiksi.
Varsinaiset tiedonlouhinnan ohjelmointikomentot voidaan räätälöidä tai ohjelmoijat voivat käyttää tiedonlouhintaohjelmistopakettiin sisältyviä vakio -ohjelmia. Suurin osa tiedonlouhintaohjelmistoista käyttää regressioanalyysiä, sumeaa logiikkaa ja algoritmeja tunnistamaan tietyt mallit, jotka vastaavat käyttäjän vaatimuksia. Tulosten tulkinta vaatii ihmisen väliintuloa, aikaa ja taitoja tilastoinnissa, kuvioiden tunnistamisessa ja niihin liittyvissä matemaattisissa taidoissa. On tärkeää muistaa, että ohjelma voi palauttaa vain vaihtoehtoja, jotka perustuvat käyttäjän antamiin tietoihin. Huonosti määritellyt eritelmät ja heikko tiedonlaatu vaikuttavat negatiivisesti tulosten pätevyyteen.