Multimedian tiedon louhinta tarkoittaa suurten multimediatietojen analysointia mallien tai tilastollisten suhteiden löytämiseksi. Kun tiedot on kerätty, tietokoneohjelmia käytetään niiden analysointiin ja merkityksellisten yhteyksien etsimiseen. Hallitukset käyttävät näitä tietoja usein sosiaalisten järjestelmien parantamiseen. Sitä voidaan käyttää myös markkinoinnissa kuluttajatottumusten löytämiseen.
Multimedian tiedonlouhinta edellyttää valtavien datamäärien keräämistä. Otoksen koko on tärkeä analysoitaessa tietoja, koska ennustetut trendit ja mallit ovat todennäköisemmin epätarkkoja pienemmän otoksen kanssa. Nämä tiedot voidaan kerätä useista eri medioista, mukaan lukien videot, äänitiedostot ja kuvat. Jotkut asiantuntijat pitävät myös paikkatietoja ja tekstiä multimediana. Yhden tai useamman näistä medioista saadut tiedot ovat tiedonkeruun painopiste.
Vaikka numeerisen datan analysointi voi olla yksinkertaista, multimediatietojen analysointi vaatii kehittyneitä tietokoneohjelmia, jotka voivat muuttaa sen hyödylliseksi numeeriseksi dataksi. Saatavilla on useita tietokoneohjelmia, jotka ymmärtävät multimedian tiedonlouhinnasta kerätyt tiedot. Näitä tietokoneohjelmia käytetään etsimään suhteita, jotka eivät ehkä ole ilmeisiä tai loogisesti ilmeisiä.
Kun multimediaa louhitaan tiedoksi, yksi tämän tiedon tavallisimmista käyttötavoista on ennakoida käyttäytymismalleja tai suuntauksia. Tiedot voidaan jakaa myös luokkiin, mikä mahdollistaa eri ryhmien, kuten miesten ja naisten tai sunnuntaisin ja maanantaisin, analysoinnin erikseen. Tiedot voidaan ryhmitellä tai ryhmitellä loogisen suhteen perusteella, mikä voi esimerkiksi auttaa seuraamaan kuluttajien kiinnostusta tiettyyn brändiin verrattuna toiseen.
Multimedian tiedonlouhinnalla on monia käyttötarkoituksia nyky -yhteiskunnassa. Esimerkki tästä olisi liikennekameroiden käyttäminen liikennevirran analysointiin. Näitä tietoja voidaan käyttää uusien katujen suunnittelussa, olemassa olevien katujen laajentamisessa tai liikenteen ohjaamisessa. Valtion järjestöt ja kaupunkisuunnittelijat voivat käyttää tietoja liikenteen sujuvuuden ja nopeuden helpottamiseen.
Vaikka termi tiedonlouhinta on suhteellisen uusi, kaivostiedon käytäntö on ollut olemassa jo pitkään. Esimerkiksi päivittäistavarakaupat ovat pitkään käyttäneet tiedon louhintaa kuluttajien käyttäytymisen seuraamiseen keräämällä tietoja rekistereistään. Tietokoneohjelma voi käyttää myyntitietoihin liittyviä numeerisia tietoja oppiakseen, mitä ihmiset ostavat ja milloin he todennäköisesti ostavat tiettyjä tuotteita. Näitä tietoja käytetään usein määritettäessä, minne tietyt tuotteet sijoitetaan ja milloin ne saatetaan myyntiin.