1990s (MO) : les entreprises commencent à stocker de plus en plus de données concernants leur clients, sans planification expérimentale. Les méthodes statistiques classiques sont massivement utilisées pour extraire de la connaissance de ces données (CRM, gestion de la relation client). C’est la naissance du data mining.
Il faut placer les données et les résultats de la fouille en perspective dans leur contexte b 2, et ne pas se focaliser sur les données, sans cela des erreurs d'interprétation peuvent survenir ainsi que des pertes de temps et d'argent.
Les entreprises de marketing utilisent la fouille de données pour réduire le coût d'acquisition d'un nouveau client en classant les prospects selon des critères leur permettant d'augmenter les taux de réponses 11 aux questionnaires envoyés.
On utilise la fouille de données spatiales pour explorer les données des sciences de la terre, les données cartographiques du crime, celles des recensements, du trafic routier, des foyers de cancer 86 , etc. L’avenir de l'exploration de données dépend de celui des données numériques.