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In generale, le imprese minano i dati che possono essere computerizzati per l'analisi e studiati per migliorare l'efficienza operativa, ridurre i costi e aumentare i ricavi ei margini di profitto. Tra i diversi tipi di dati che possono essere raccolti, i più comunemente studiati sono i costi di produzione, i costi di manodopera, l'efficacia della commercializzazione e dettagliati dettagli di vendita riguardanti tutti i prodotti e servizi che l'azienda commercializza.

La data mining è un metodo di analisi dei dati informatici utilizzati per rivelare le relazioni tra diversi set di dati, come la relazione tra orari di lavoro e livelli di produzione per un'azienda produttrice. Altri esempi di utilizzo delle tecniche di data mining includono "analisi dei costi di shopping", che considera cose come l'importo totale che i consumatori spendono comunemente in un viaggio di shopping o quali prodotti i consumatori acquistano comunemente insieme durante un viaggio di shopping.

La data mining varia in base all'industria o al tipo di attività. Ad esempio, le banche eseguono analisi storiche dei dati per determinare quali clienti o tipi di clienti sono più probabili a rimborsare i prestiti in tempo. Le compagnie di assicurazione minano enormi quantità di dati per sviluppare tabelle attuariali per la valutazione del rischio e per individuare modelli di reclami fraudolenti. Praticamente qualsiasi grande azienda che vende prodotti a livello di vendita al dettaglio utilizza data mining per analizzare l'efficacia delle campagne pubblicitarie.

Lo scopo della business intelligence è quello di consentire alla direzione di prendere decisioni consapevoli in merito all'operazione di un'azienda, decisioni finalizzate a migliorare l'efficienza operativa e, in definitiva, aumentare la redditività aziendale. Per questo motivo, gli strumenti di business intelligence sono talvolta definiti "sistemi di supporto decisionale".

Per scopi di business intelligence, alcune aziende utilizzano i loro dati storici, ma altre aziende raccolgono dati provenienti da fonti esterne note come magazzini di dati, quantità di dati raccolti dall'industria dell'azienda, piuttosto che solo i dati interni della società.