Teabe kogumine, teatud tööstusharudes paremini tuntud kui andmekaeve, on meetod suure hulga nii paberkandjal kui ka digiteeritud teabe kogumiseks ja kvalifitseerimiseks. Suur osa teabe kogumisest lasub andmete analüüsil. Teavet kogudes, kategoriseerides ja kokkuvõtteid tehes saavad kasutajad määrata seoseid ja suundumusi, mis muidu võiksid märkamatuks jääda. Selline teave on kasulik turundusspetsialistidele, teadlastele, jaekaupluste omanikele, turuanalüütikutele, raamatupidamisspetsialistidele ja paljudele teistele spetsialistidele, äriüksustele ja statistikutele.
Arvutid on teabe kogumisel kesksel kohal. Suurte andmemahtude kaevandamine kliendikirjetest, veebipõhistest andmebaasidest või rahvusvahelistest jaemüügikirjetest võib võtta aastaid, et koguda, kokkuvõtteid teha ja paberil kategoriseerida. Andmekaevandamise tarkvaratooted ja muud meetodid arvuti kaudu automaatse sortimise kaasamiseks võimaldavad suurte teabemahtude kiiremat ja täpsemat töötlemist. Näiteks võib automaatne teabe kogumine mõne hetkega jälgida, sorteerida ja kokku võtta sadade tuhandete klientide ostuharjumused erinevates riiklikes jaemüügiettevõtetes.
Majandusuuringud ja turundusstrateegiate väljatöötamine on teabe kogumise tehnoloogia kaks kõige levinumat kasutusviisi. Näiteks ülikool või valitsusasutus võib koguda ja koondada tuhandeid bitte teavet konkreetsete tööstusharude (nt tootmine) kohta. Kasutades teabe kogumise tehnoloogiat, saavad uurimisrühmad tuvastada majandustrende, nagu keskmised toorainehinnad, teatud toodete tootmise tõus, tootmisaegade ajaloolised andmed või isegi konkreetsete kaupade impordi ja ekspordi suundumused.
Turundusspetsialistid ja jaemüüjad kasutavad andmekaeve ja muid teabe kogumise meetodeid, et tuvastada ostuharjumuste, müüdud kaupade maksumuse ja varude taseme suundumusi, kui nimetada vaid mõnda kasutust. Konkreetne teave, nagu see, millisel nädalapäeval enamik mehi oste teeb, või mitu korda keskmine pere kohalikku toidupoodi patroneerib, võib anda poeomanikele ja turundusspetsialistidele väärtuslikku teavet. Seda tüüpi teabe põhjal saab tõhususe ja edu maksimeerimiseks välja töötada ja kavandada müügiüritusi, klientide tasustamise programme ja hinnastrateegiaid.
Suundumuste ja mustrite tuvastamine suures teabemahus ning seoste loomine erinevate andmete vahel aitab koguda tähenduslikke ajaloolisi andmeid, mida kasutada tulevase toimivuse ennustamiseks. Tehinguandmed, nagu arvutipõhised müügidokumendid või raamatupidamisteave, on üht tüüpi andmeid, mida tavaliselt kasutatakse teabe kogumiseks, kui neid kasutatakse ühe ettevõtte kohta. Valdkonna andmed, nagu kogu tööstusharu hõlmav müük, kohaliku turu prognoosid ja toorkaupade ostmine, on igat tüüpi andmed, mida kasutatakse suuremahuliseks teabe kogumiseks. Tavaliselt viivad suuremahulisi andmekaeveprojekte läbi finants- või majandusanalüütikud, et tuvastada tööstuslikke või riiklikke suundumusi.