Andmekaevandamise tarkvara on tööriist, mida kasutatakse suurte andmehulkade mustrite tuvastamiseks. See arvutitarkvara valdkond on viimastel aastatel järsult laienenud, kuna ettevõtted otsivad viise, kuidas tõlkida suur hulk teavet otsuste tegemiseks kasulikuks teabeks. Võimalus selgelt tuvastada põhjus-tagajärg, inimkäitumise mustrid, suundumused ja muud mõõdikud on mis tahes ettevõtte nõuetekohase juhtimise jaoks kesksel kohal. Andmekaevetarkvara eelised on enamikule kasutajatele selged, kuid see, kuidas soovitud teavet hankida ja kuidas protsess täpselt toimib, on üldisele äriringkonnale halvasti mõistetav.
Andmekaevandamise tarkvaral on kolm protsessi kirjeldavat aspekti: toorandmete teisendamine, programmeerimisskriptide kaevandamine ja tõlgendamine. Seda protsessi tuntakse ka kui teadmiste avastamist andmebaasides (KDD) ja seda kasutatakse andmete kaevandamise kõigi aspektide kirjeldamiseks, sealhulgas andmete struktuuri, andmetele juurdepääsu meetodite ja süsteemi arhitektuuri kirjeldamiseks. Andmekaevetarkvara pakkuvaid ettevõtteid on palju ning tehnoloogia edukaks ja asjakohaseks kasutamiseks on oluline seda toodet juhtivate kontseptsioonide põhjalik mõistmine.
Mis tahes andmekaevetarkvara kasutamise esimene nõue on lähteandmete teisendamine sihtandmete kogumiks. Näiteks algandmed on kogu laia aja jooksul töödeldud müükide andmebaas. Sihtandmekogum sisaldab ainult andmeid, mis vastavad konkreetsele kriteeriumile. See võib hõlmata teatud aja jooksul töödeldud tehinguid. Andmekogumi spetsifikatsioonides on kaasatud üksikud väljad. See võib hõlmata tehingu kuupäeva, makseviisi, poe asukohta, tootekirjeldust ja ostetud kaupade arvu.
Kui andmekomplekti spetsifikatsioonid on kindlaks määratud, puhastatakse andmed liigse teabe, müra või mittetäielike andmefailide eemaldamiseks. See protsess nõuab tavaliselt programmeerimisoskuste, andmehaldustehnikate ja olemasolevate esmaste andmekontseptsioonide üldist mõistmist. Andmeturg või andmeladu on kõige levinum tööriist, mida kasutatakse andmetabelite salvestamiseks viisil, millele andmekaeve tarkvaraprogramm hõlpsasti juurde pääseb.
Tegelikke andmekaeve programmeerimisskripte saab kohandada või programmeerijad saavad kasutada andmekaeve tarkvarapaketis sisalduvaid standardseid skripte. Valdav enamus andmekaeve tarkvaraprogramme kasutab regressioonanalüüsi, hägusloogikat ja algoritme, et tuvastada kasutaja spetsifikatsioonidele vastavad konkreetsed mustrid. Tulemuste tõlgendamine nõuab inimese sekkumist, aega ja oskusi statistikas, mustrituvastuses ja sellega seotud matemaatilistes oskustes. Oluline on meeles pidada, et programm saab tagastada ainult kasutaja esitatud spetsifikatsioonidel põhinevaid valikuid. Halvasti määratletud spetsifikatsioonid ja madal andmete kvaliteet mõjutavad negatiivselt tulemuste kehtivust.