कुछ लोगों का मानना है कि डाटा माइनिंग खुद ही नैतिकता की दृष्टि से तटस्थ है। तथापि, जिन तरीकों से डाटा माइनिंग का प्रयोग किया जा सकता है वे गोपनीयता, वैधता और नैतिकता के सवाल उठा सकते हैं। विशेष रूप से, डाटा माइनिंग सरकार या राष्ट्रीय सुरक्षा या कानून प्रवर्तन प्रयोजनों के लिए जैसे कुल सूचना जागरूकता कार्यक्रम या ADVISE में, व्यावसायिक डाटा सेट ने गोपनीयता सम्बंधित चिंताओं को बढ़ाया है। 

डाटा माइनिंग को डाटा रचना की आवश्यकता होती है जो उन जानकारीयों या पैटर्न को उजागर कर सकता है जो गोपनीयता और निजता नियमों से समझौता कर सकते हैं। ऐसी घटना के होने का एक आम तरीका है डाटा एकत्रीकरण के माध्यम से. डाटा एकत्रिकरण तब है जब डाटा एकत्रित किया जाता है, संभवतः विभिन्न स्रोतों से और एक साथ रखा जाता है ताकि विश्लेषण किया जा सके. यह स्वतः डाटा माइनिंग नहीं है, लेकिन विश्लेषण के प्रयोजनों के लिए और के पहले डाटा की तैयारी का एक परिणाम है। एक व्यक्ति की गोपनीयता को खतरा तब होने लगता है जब डाटा, एक बार संकलित होने के बाद, डाटा माइन करने वाले को या किसी को भी जिसकी पहुंच नए संकलित डाटा सेट तक है, विशिष्ट व्यक्तियों की पहचान करने में सक्षम बनाती है, विशेष रूप से जब मूलतः डाटा गुमनाम थे।

यह अनुशंसा की जाती है कि एक व्यक्ति को, डाटा के एकत्र करने से पहले निम्नलिखित के बारे में अवगत कराना चाहिए: 

कोई व्यक्ति अतिरिक्त रूप से, डाटा को इतना संशोधित कर सकता है कि वे गुमनाम हो जाएं, ताकि लोगों को आसानी से नहीं पहचाना जा सके. हालांकि, यहां तक की गैर-चिह्नित डाटा सेट में किसी व्यक्ति की पहचान करने के लिए पर्याप्त जानकारी हो सकती है, जैसा तब हुआ, जब अनजाने में AOL द्वारा जारी किए गए खोज इतिहास के एक सेट के आधार पर पत्रकार कई लोगों को ढूंढने में सक्षम हो गए।

स्थानिक डाटा माइनिंग
पृष्ठभूमि
व्यावसाय
गोपनीयता चिंताएं और नैतिकता