Teknologi dan Informasi adalah suatu hal yang sudah lumrah di masyarakat. Pesatnya perkembangan teknologi dan informasi tentunya memberikan pengaruh besar masyarakat dalam kehidupannya, terutama yang berhubungan dengan data. Tidak sedikit segala sesuatu yang berkaitan dengan teknologi dan informasi tentunya selalu menggunakan data sebagai sumber informasinya. Oleh  karena itu, istilah data mining menjadi salah satu tehnik atau cara untuk mengelola sebuah data sebagai sumber informasi yang bermanfaat. Pada penjelasan saya di bawah ini, saya akan membuat kita semua untuk bisa memahami tentang apa sebenarnya data mining itu dan bagaimana aspek - aspek lainnya yang berkaitan dengan data mining? Simak penjelasan saya berikut ini.
Banyak sekali istilah - istilah dalam dunia teknologi dan informasi, terutama dalam hal pengelolaan data. Dalam dunia penelitian dengan menggunakan data dalam jumlah yang tidak besar biasanya dikenal dengan teknik pengelolaan data Kuantitatif maupun Kualitatif. Beda halnya dengan data mining. Data mining dapat diartikan sebagai suatu teknik atau cara untuk mengumpulkan, mengelola, menganilisis dan membuat keputusan sesuai dengan data yang di dapatkan dengan tujuan untuk memberikan pengetahuan dari informasi sesuai dengan hasil yang di peroleh yang dapat memberikan manfaat tentunya.
Sesuai dengan beberapa pendapat dari ahli mengenai definisi dari data mining itu sendiri. Menurut (Suntoro, 2019), data mining adalah proses untuk mendapatkan informasi yang  berguna dari basis data yang besar dan perlu diesktraksi agar menjadi informasi baru dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan.
Dalam pengelolaan data dengan menggunakan teknik data mining sangat erat kaitannya dengan Knowledge Discovery (KDD) Process yang merupakan suatu sistem untuk menemukan informasi dari pengelolaan data yang di mulai dari database hingga data mining dan pada akhirnya akan mendapatkan informasi dari pengetahuan yang memberikan manfaat. Knowladge Discovery (KDD) Process dalam prosesnya memiliki beberapa tahapan yaitu diantaranya sebagai berikut :
1. Â Tahap Database, pada tahap ini kita harus mencari dan mengumpulkan data. Tahap ini merupakan tahap awal dan salah satu tahap utama dalam KDD Process karena tanpa data proses ini tidak dapat berjalan.
2. Tahap Intergration (Data Intergration), pada tahap ini kita menyatukan atau menggabungkan dua data maupun lebih yang sudah kita kumpulkan dari sumber database.
3. Tahap Data Cleaning , pada tahap ini data yang sudah kita gabungkan kemudian di lakukan pengecekan dan juga memperbaiki dan menghapus data yang tidak di butuhkan dengan cara mengecek dan memastikan kelayakan, kecocokan dan kepastian data yang terdapat dalam dataset.
4. Tahap Data Wethouse, pada tahap ini data yang sudah di lakukan pengecekan kebenaran pada tahap data cleaning kemudian data tersebut dikumpulkan atau digabungkan kedalam suatu tempat atau sebuah gudang data yang disebut dengan Werhouse.
5. Tahap Data Selection , pada tahap ini data yang telah dikumpulkan dalam sebuah Data Werhouse kemudian di seleksi atau dipilih dan harus merupakan data yang relevan yang digunakan untuk proses data mining.
6. Tahap Task-relevan Data , pada tahap ini data yang telah dipilih dan diseleksi pada tahap sebelumnya merupakan data yang relevan atau sesuai.
7. Tahap Data Mining, pada tahap ini data yang sudah relevan tersebut akan diolah, dinalaisis, diekstraksi untuk kemudian dapat membuat keputusan yang berupa informasi yang bermanfaat.
