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L’exploration de données, encore appelée l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, se présente comme l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel est le détonateur de la résolution des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. Il s’agit aussi du mode de travail du journalisme de données1.
L'exploration de données intervient, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Celle-ci permet de remarquer un fait, tel que le chiffre d'affaires, et de l'expliquer comme le chiffre d'affaires décliné par produits, tandis que l'exploration de données a pour objectif de classer les faits et de les envisager dans une certaine mesure notes 2 ou encore de les éclairer en révélant par exemple les variables ou paramètres qui pourraient faire comprendre pourquoi le chiffre d'affaires de tel point de vente est supérieur à celui de tel autre.
La reproduction de modèles à partir d'un grand nombre de données n'est pas un phénomène nouveau. Pour qu'il y ait génération de modèle il faut qu'il y ait collecte de données. En Chine on prête à l'Empereur Tang Yao, la volonté de recenser les récoltes en 2238 av. J.-C.3 ; en Égypte le pharaon Amasis organise le recensement de sa population au cinquième siècle av. J.-C.3. Ce n'est qu'au XVIIe siècle qu'on commence à vouloir étudier les données pour en rechercher des caractéristiques communes. En 1662, John Graunt publie son livre « Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality » dans lequel il analyse la mortalité à Londres et essaie de prévoir les apparitions de la peste bubonique. En 1763, Thomas Bayes montre qu'on peut déterminer, non seulement des probabilités à partir des observations issues d’une expérience, mais aussi les paramètres relatifs à ces probabilités. Présenté dans le cas particulier d'une loi binomiale, ce résultat est étendu indépendamment par Laplace, favorisant une formulation générale du théorème de Bayes. Legendre publie en 1805 un essai sur la méthode des moindres carrés qui permet de comparer un ensemble de données à un modèle mathématique. Les calculs manuels coûteux ne permettent cependant pas d'utiliser ces méthodes hors d'un petit nombre de cas simples et clairs.