Najvažniji koncepti rudarenja podataka koriste se za analizu prikupljenih informacija, ponajviše u nastojanju da se promatra ponašanje. Nepoznate interakcije između podataka istražuju se na različite načine kako bi se utvrdili kritični odnosi između subjekata i agregiranih informacija. Jedan od izazova u rudarenju podataka je da stvarne prikupljene informacije možda ne podsjećaju na cijelu domenu. U nastojanju da se riješi ova činjenica, korelacije između podataka mogu se metodički kontrolirati različitim konceptima rudarenja podataka.
Standarde za koncepte data mininga provodi Posebna interesna skupina za otkrivanje znanja i rudarenje podataka (SIGKDD) Udruženja za računalne strojeve. Ova organizacija objavljuje “International Journal of Information Technology and Decision Making” kao i časopis SIGKDD Explorations. Provođenje etike i osnovnih načela rudarenja podataka održava industriju učinkovito i s ograničenim pravnim problemima.
Prethodna obrada informacija jedan je od najvažnijih aspekata rudarenja podataka. Neobrađeni podaci moraju se izvući i interpretirati. Kako bi se izvršila ova radnja, potrebno je odrediti proces, prikupiti ciljne podatke i pronaći uzorke. Proces je poznat kao Otkrivanje znanja u bazama podataka, a razvio ga je Gregory Piatetsky-Shapiro 1989. godine.
Četiri različite klase koncepata data mininga omogućuju odvijanje procesa. Grupiranje koristi algoritam stvoren iz procesa rudarenja podataka za sastavljanje stavki u slične grupe. Za razliku od grupiranja, klasifikacija informacija je kada se podaci skupe u unaprijed definirane grupe i analiziraju. Povezivanje pokušava pronaći odnose između varijabli, određujući koje su grupe podataka obično povezane. Konačna vrsta rudarenja podataka je regresija, koja se temelji na metodi identifikacije funkcije unutar zbirke podataka.
Provjera valjanosti informacija posljednji je korak u otkrivanju što aplikacija za rudarenje podataka predstavlja. Kada svi algoritmi ne predstavljaju valjani skup podataka, obrasci koji se pojavljuju mogu rezultirati situacijom koja se naziva preuređivanje. Kako bi se prevladao ovaj problem, podaci se uspoređuju s testnim skupom. Ovo je koncept u kojem su mjerenja usklađena s nizom algoritama koji bi pružili vjerojatan skup skupova podataka. Ako se dobivene informacije ne podudaraju s testnim skupom, tada pretpostavljeni obrasci u podacima moraju biti netočni.
Neki od najvažnijih koncepata rudarenja podataka javljaju se u raznim industrijama. Igre, posao, marketing, znanost, inženjering i nadzor koriste tehnike rudarenja podataka. Provođenjem ovih tehnika svako polje može odrediti najbolje prakse ili bolje načine za pronalaženje rezultata.