I software di data mining avanzati forniscono risultati estremamente accurati se utilizzati con set di dati di qualità e algoritmi appropriati. Nella maggior parte dei casi, l'accuratezza varia dall'85 al 95%, a seconda della qualità dei dati, della selezione dell'algoritmo e della corretta messa a punto dei parametri. Convalidare sempre i risultati con tecniche di convalida incrociata.

Sono disponibili molti strumenti di data mining gratuiti per l'elaborazione di enormi set di dati, sebbene gli strumenti di data mining premium offrano solitamente prestazioni migliori in termini di big data. Strumenti open source come le librerie R e Python possono elaborare milioni di record, mentre i software commerciali ottimizzano l'elaborazione per dati di livello aziendale.

Gli attuali programmi di data mining offrono sia interfacce utente visive che funzionalità di programmazione. Gli utenti interessati al business possono utilizzare modelli drag-and-drop e pronti all'uso, mentre coloro che sono interessati alle operazioni tecniche possono utilizzare Python, R o SQL per personalizzare gli algoritmi ed eseguire analisi avanzate.

Il tempo di elaborazione varia in base alle dimensioni del dataset, alla complessità e agli algoritmi scelti. Analisi semplici su piccoli dataset possono essere completate in pochi minuti, mentre modelli di machine learning complessi su dataset di grandi dimensioni possono richiedere ore. La maggior parte degli strumenti fornisce indicatori di avanzamento e può eseguire analisi in background.

Gli strumenti di data mining professionali supportano diversi formati, tra cui CSV, Excel, JSON, XML, connessioni a database (SQL, NoSQL), archiviazione cloud, API e fonti di dati in streaming. Questa flessibilità garantisce la compatibilità con l'infrastruttura dati e i flussi di lavoro esistenti.