Rješenje sekvenci je vrsta strukturiranog rudarenja podataka u kojem baza podataka i administrator traže sekvence ili trendove u podacima. Ovo rudarenje podataka podijeljeno je u dva polja. Mining redoslijeda skupa stavki obično se koristi u marketingu, a rudarenje nizova sekvenci koristi se u biološkim istraživanjima. Rješenje sekvenci razlikuje se od redovnog rudarenja trendova jer su podaci specifičniji, što otežava izgradnju učinkovite baze podataka za dizajnere baze podataka, a ponekad može poći po zlu ako se slijed razlikuje od uobičajenog niza.
U jednom ili drugom trenutku, sve baze podataka se koriste za rudarenje podataka. Ovo rudarenje pomaže tvrtkama i istraživačkim stranama pronaći nešto što im je potrebno. Obično traže neku vrstu trenda, ali kakav je to trend i koliko su informacije specifične ovisit će o dizajnu baze podataka. U rudarenju sekvenci, baza podataka je izgrađena tako da pronađe vrlo specifične sekvence, s malo ili bez varijacija. Ovo je jedinstveni oblik strukturiranog rudarenja podataka u kojem baza podataka traži sličnosti u strukturiranim podacima.
Sekvencijski rudarenje može se podijeliti u dvije kategorije. Iskopavanje predmeta koristi se u marketingu i poslovanju kako bi se pronašli specifični trendovi u broju prodaje, vrstama proizvoda, plasmanu proizvoda u trgovini i korištenju proizvoda. Ove brojke se uzimaju i primjenjuju na marketinške algoritme kako bi se pomoglo u strategiji marketinškog projekta i za jačanje prodaje. Informacije o proizvodu i njegovom funkcioniranju obično su preuzete iz baze podataka, ali definirajući aspekt rudarenja sekvenci skupa stavki je da se slijed preuzima iz ćelija baze podataka s više simbola.
Iskopavanje stringova suprotno je rudarenju skupova predmeta jer svaki simbol gleda zasebno, a ne kao skup. U rudarenju nizova baza podataka se može postaviti tako da pronađe sekvencu iz izvora proteina ili uzoraka gena. To pomaže u usporedbi mnogih uzoraka gena da se vidi jesu li isti ili da se razbiju velike sekvence i pronađu koje sekvence sadrže. Uglavnom to koriste biološki i medicinski istraživački timovi.
Stvaranje baze podataka za rudarenje sekvenci može biti teško jer, za razliku od rudarenja trendova i drugih strukturiranih podataka rudarenja, sekvence moraju posebno odgovarati jedna drugoj. To također dovodi do problema rudarenja sekvenci. Ako je slijed drugačiji, neće se prepoznati, što bi moglo otežati rudarenje skupa stavki. Iskopavanje struna obično ima koristi od toga, jer bi i najmanja razlika u uzorku tkiva mogla učiniti organizam – ili što god istraživački tim istražuje – potpuno različitim od drugih uzoraka.