Web Mining bestr av Usage Mining, Content Mining og struktur Mining

Med rammet av æra av informasjonsteknologi, har vi tatt inn et hav av informasjon. Denne informasjonen eksplosjon bygger tungt på internett, noe som har blitt en av de globale informasjonsinfrastruktur. Vi kan ikke det faktum at hver dag som går benekter innholdet på nettstedet vokser ved sprang informasjon og som sådan, blir det stadig vanskeligere å oppnå den ønskede informasjonen vi virkelig ser. Web gruvedrift er et verktøy som kan brukes til å tilpasse webområder basert på innhold og også av brukeren.

Data mining, tekst gruvedrift og web gruvedrift, ulike teknikker og prosedyrer for å gi nødvendig informasjon til den enorme databasen , slik at selskapene kan ta bedre beslutninger med presisjon, derfor data mining, tekst gruvedrift og Web gruvedrift hjelper mye på å fremme målene i "customer relationship management", hvis viktigste formål er å initiere, utvikle relasjoner med kunder og tilpasse gjennom profilering og klassifisering av kunder.

Men det er mange spørsmål som skal tas opp når du arbeider med prosessen med å utforske nettet. Taushetsplikten kan sies om den trigger-knappen problemet. Nylig, klager og brudd på taushets bekymringer betraktelig, som handelsfolk, bedrifter og regjeringer fortsetter å samle inn og lagre den enorme mengden av privat informasjon. Det er bekymringer ikke bare innsamling og sammenstilling av privat informasjon, men også analyse og bruk av slike data.

Fuelled med offentlig bekymring for den økende mengden av statistikk og effektive teknologier som består av: konflikt mellom konfidensialitet og gruvedrift er trolig grunnlag for høyere nivåer av kontroll i de kommende årene. Rettstvister er også sannsynlig i denne forbindelse. Det er andre problemer som data mining. "Feil informasjon" kan føre oss til vage og unøyaktige analyseresultater og anbefalinger. Innlevering av falsk informasjon eller falsk informasjon ved import av kundedata skaper en reell fare for effektiviteten av web gruvedrift og effektivitet.

En annen risiko i data mining er gruveindustrien kan forveksles med datavarehus. Selskaper som utvikler datavarehus uten å bruke riktig nettleser er mindre sannsynlig på nivå av nøyaktighet og effektivitet for å nå og de er også mindre sannsynlighet for å få fullt utbytte. Tilsvarende kryssalg forårsake et problem hvis det bryter personvernet til kundene, brudd på deres tro eller lei av unødvendig stress.

Til tross for de potensielle hindringer og barrierer, markedet for utforskning av nettet for å øke av flere milliarder dollar i de kommende årene. Mining kan identifisere og målrette potensielle kunder, hva slags informasjon som "begravd" i de enorme databaser og styrke kunderelasjoner. Data mining-verktøy kan ikke forutsi fremtidige markedstrender og forbrukeratferd, som kan hjelpe selskapene gjør vedtak og proaktiv, kunnskapsbasert.

Dette er en grunn til at data mining kjent som "Knowledge Discovery". Det kan sies om prosessen med å analysere data fra ulike perspektiver og sortering og gruppering data identifisert og til slutt til en database med nyttig informasjon, som fortsatt kan analyseres og brukes av bedrifter til å etablere og forbedre inntjening og kostnadsreduksjon. Med bruk av data mining, er virksomheten organisasjoner finner det lettere å spørre om muligheten for bedrifter og intelligens, som var svært komplisert og komplisert å analysere og bestemme tidligst svar
.