Tyrėjai naudoja duomenų bazių gavybą, norėdami rinkti, rinkti ir analizuoti įvairios informacijos modelius. Daugelis įmonių, pavyzdžiui, rinkodaros ir medicininių tyrimų, išskiria konkrečius modelius, kad geriau suprastų savo praktiką ir bandytų juos tobulinti. Norint įsitikinti, kad modeliai yra teisingi, ir atsižvelgti į visus kintamuosius, reikalingi tinkami analizės metodai.
Reikia surinkti tinkamo tipo duomenis, kad duomenų bazės gavybos procesas parodytų tikslius rezultatus. Tai reiškia, kad reikia pašalinti visą nereikalingą arba neišsamią informaciją, kuri gali iškreipti rezultatus. Didesnė duomenų bazė gali suteikti daugiau patikimumo aptiktiems modeliams, tačiau taip pat kyla didesnė rizika, kad bus pateikti netikslūs duomenys. Svarbu tiksliai nustatyti, į kokius klausimus reikia atsakyti, kad duomenų gavybos rezultatai būtų naudingi.
Klasifikavimas ir grupavimas yra svarbūs duomenų bazių gavybos metodai. Šie metodai dažnai naudojami dirbant su didele duomenų baze, kurioje yra daug informacijos, kurią reikia suskirstyti į kategorijas. Tai gali apimti skaitines lygtis ir statistiką. Duomenys gali būti suskirstyti į skirtingų tipų grupes, kurias iš anksto nustato tyrėjai, arba gali būti automatiškai suskirstyti į panašių elementų grupes.
Regresija yra dar vienas populiarus duomenų bazių gavybos įrankis. Šis procesas modeliuoja ir analizuoja skirtingus kintamuosius, kad būtų sudaryta formulė, tinkama klasifikuotiems duomenų rinkiniams. Jo funkcija yra sukurti lygtį be klaidų, kad nauji duomenys būtų greitai apdorojami ir rūšiuojami. Taip dažnai analizuojami kiekybiniai duomenys, tokie kaip matavimai ar greičiai.
Viena iš pramonės šakų, kuri labai priklauso nuo duomenų bazių gavybos, yra rinkodara. Rinkodaros specialistams, norintiems numatyti galimą pelną ir sudaryti veiksmų planą, labai svarbu išsiaiškinti, kurie produktai yra pelningiausi su kokio tipo žmonėmis. Pavyzdžiui, jei nustatoma, kad paaugliai teikia pirmenybę vienos rūšies sodai, o ne kitai, rinkodaros pareigūnai atsižvelgs į tai ir reklamuos produktą paauglių demografijai. Tai padidina pelną ir taupo išteklius, nes nešvaistoma pinigų reklamai, skirtai amžiaus grupėms, kurios mažiau domisi produktu.
Mokslininkai medicinos ir mokslo srityse taip pat dažnai atskiria modelius iš didelio informacijos kiekio. Daugelis ligų buvo išgydomos ir gydymo būdai buvo sukurti analizuojant ir ieškant eksperimentinių duomenų modelių. Panašiai duomenų bazės gavyba dažnai naudojama siekiant nustatyti, kurie vaistai geriausiai tinka įvairioms sveikatos būklėms, ir sužinoti, kokie žmonės yra jautriausi galimiems šalutiniams poveikiams.