Un agente de minería de datos es un programa informático pseudointeligente diseñado para descubrir tipos específicos de datos, junto con la identificación de patrones entre esos tipos de datos. Estos agentes se utilizan normalmente para detectar tendencias en los datos, alertando a las organizaciones sobre cambios de paradigma para que se puedan implementar estrategias efectivas para aprovechar o minimizar el daño de las alteraciones en las tendencias. Además de leer patrones, los agentes de minería de datos también pueden «extraer» o «recuperar» datos relevantes de las bases de datos, alertando a los usuarios finales sobre la presencia de información seleccionada.
Conceptualice a un agente de minería de datos como un tipo muy limitado de empleado virtual. En efecto, este agente no es más que un empleado encargado de clasificar los registros de los empleados para realizar uno o más trabajos muy específicos. Por ejemplo, el agente podría estar programado para monitorear los precios de las acciones de un rango específico de compañías, lanzando una bandera roja si nota desviaciones sustanciales de las tendencias históricas. Estos agentes son un poco como una alarma de humo; solo emiten señales si algo está sucediendo realmente en el sistema.
De esta manera, un agente de minería de datos actúa para ahorrar un valioso tiempo a los empleados, ya que ya no es necesario asignar estas funciones de supervisión elementales a empleados específicos. Esto libera horas de trabajo en la organización, lo que permite a los empleados desviar su atención a otra parte hasta que los agentes de minería de datos les advierten que algo en el sistema realmente vale la pena observar. Sin el uso de estos agentes, los empleados individuales tendrían que observar y registrar los cambios en los sistemas encuestados a diario.
Además, los agentes de minería de datos se pueden utilizar para examinar los registros de la base de datos y recuperar la información solicitada específica que, de otro modo, resultaría tediosa o difícil de recuperar para un ser humano. Por ejemplo, un agente de minería de datos puede examinar de forma fácil e incansable millones de registros para encontrar algo tan tedioso como «Todas las ventas que superen los 50 dólares desde el 1 de enero de 2001 hasta el 25 de marzo de 2009». Mientras que un humano podría cansarse y cometer errores durante una búsqueda particularmente larga y aburrida, un agente nunca dejará de recuperar su objetivo declarado.
Aunque son útiles, los agentes de minería de datos tienen sus limitaciones. Con el estado actual de la tecnología de inteligencia artificial, es difícil que un dispositivo de minería de datos detecte patrones ocultos o complejos de manera más efectiva que un humano capacitado. Por lo tanto, si bien estos agentes tienen su lugar en observaciones de memoria o restringidas con parámetros específicamente definidos, no son tan adecuados para patrones muy detallados o aquellos que requieren un toque de intuición humana.