บริษัท ขุดข้อมูลคือธุรกิจที่ช่วยให้ลูกค้าสามารถระบุและดูดซับข้อมูลหรือข้อมูลในรูปแบบที่ทำให้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ กระบวนการขุดข้อมูลอาจเป็นประโยชน์สำหรับการเตรียมการขายการทำตลาดหรือประชาสัมพันธ์หรือการประเมินพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าปัจจุบัน ในขณะที่กระบวนการขุดข้อมูลนั้นมีมานานหลายทศวรรษ แต่เทคโนโลยีทำให้การให้บริการเหล่านี้ง่ายขึ้นในเวลาที่ต้องการ
เมื่อเตรียมที่จะทำงานให้กับลูกค้า บริษัท ขุดข้อมูลมักจะประเมินข้อมูลที่ลูกค้ามีอยู่แล้ว ซึ่งอาจรวมถึงฐานข้อมูลที่มีข้อมูลลูกค้าข้อมูลเกี่ยวกับหนี้สินปัจจุบันของลูกค้าใบแจ้งหนี้และข้อมูลการชำระเงินที่เกี่ยวข้องกับผู้บริโภคและแม้กระทั่งการใช้งานเครื่องใช้สำนักงานภายใน อาจจำเป็นต้องใช้ข้อมูลประเภทต่าง ๆ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของโครงการที่ลูกค้ามี
ในบางครั้งลูกค้ารู้สึกประหลาดใจกับประเภทของข้อมูลที่ บริษัท เหมืองข้อมูลอาจรวมอยู่ในการวิเคราะห์ เนื่องจากข้อมูลที่ไม่มีการเชื่อมต่ออย่างชัดเจนกับโครงการอาจให้ข้อมูลจำนวนเล็กน้อยซึ่งทำให้ง่ายต่อการใช้ข้อมูลอื่น ๆ ที่รวมอยู่ในกระบวนการทำเหมืองได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัท ที่ทำเชือกผูกรองเท้าอาจพบว่าโดยการรวมข้อมูลเกี่ยวกับวันของสัปดาห์เมื่อมีการสั่งซื้อคุณสามารถกำหนดวันที่ดีที่สุดสำหรับการเปิดตัวแคมเปญการขายใหม่
บริษัท ขุดข้อมูลทำงานในสภาพแวดล้อมที่เป็นความลับ ข้อมูลใด ๆ และทั้งหมดที่รวบรวมและขุดในนามของลูกค้าถือเป็นกรรมสิทธิ์และจะไม่นำไปใช้ในกระบวนการขุดหาลูกค้ารายอื่น โดยทั่วไป บริษัท ขุดข้อมูลจะไม่เก็บสำเนาของข้อมูลดิบที่ใช้ในการสร้างโปรไฟล์ข้อมูลสำหรับลูกค้าแม้ว่าพวกเขาอาจเก็บสำเนาของโปรไฟล์เอง อย่างไรก็ตามสำเนาจะถูกเก็บไว้สำหรับการใช้งานในอนาคตของลูกค้าที่สั่งซื้อโครงการเท่านั้นไม่ใช่สำหรับการสมัครกับลูกค้ารายอื่น
บริษัท ขุดข้อมูลมักจะมีกลยุทธ์และแนวทางภายในของตนเอง บริษัท บางแห่งมีความเชี่ยวชาญในการขุดข้อมูลเฉพาะประเภททำให้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับลูกค้าในอุตสาหกรรมเฉพาะ เทคนิคการขุดข้อมูลสามารถขยายไปยังกรอบเวลาใดก็ได้ทำให้สามารถเตรียมการถดถอยการทำเหมืองข้อมูลที่ติดตามย้อนหลังไปหลายปี ประวัติข้อมูลที่เป็นระเบียบของประเภทนี้มักจะมีประโยชน์เมื่อลูกค้ากำลังคิดที่จะทำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาวในลักษณะที่เขาหรือเธอทำธุรกิจ
ในบางครั้งความพยายามของ บริษัท ขุดข้อมูลเปิดเผยข้อมูลที่คลุมเครือซึ่งดูเหมือนไร้เดียงสาอย่างสมบูรณ์แบบในตัวของมันเอง แต่พิสูจน์ให้เห็นว่ามีค่ามากเมื่อนำไปใช้กับสถานการณ์เฉพาะ กลุ่มค้าปลีกมักพบว่าแอปพลิเคชันการขุดข้อมูลสามารถระบุสถานการณ์ที่ลูกค้ามักจะซื้อผลิตภัณฑ์ที่ไม่เกี่ยวข้องกันสองรายการในวันหนึ่งของสัปดาห์ นี่อาจส่งผลกระทบต่อวิธีการที่ร้านค้าปลีกเลือกที่จะแสดงรายการในบางช่วงเวลาของสัปดาห์รวมถึงเวลาที่วางขาย
