பல நூற்றாண்டுகளாக மனிதர்கள் தரவிலிருந்து குறிப்பிட்ட வடிவங்களை "கைமுறையாகப்" பிரித்தெடுத்து வந்தனர், ஆனால் நவீன காலங்களில் அதிகரித்து வரும் தரவின் அளவு அதிகப்படியான தானியங்கு அணுகு முறைகளை அவசியமாக்கியது. பேயீஸ் தேற்றம் (1700கள்) மற்றும் ரெக்ரஸ்ஸன் பகுப்பாய்வு (1800கள்) உள்ளிட்ட முந்தைய முறைகள் தரவில் குறிப்பிட்ட வடிவங்களைக் கண்டறிய பயன்படுத்தப்பட்டன. விரைவான வளர்ச்சி, எங்கும் நிறைந்திருக்கும் இயல்பு மற்றும் கணினி தொழில்நுட்பத்தின் அதிகரித்துவரும் ஆற்றல் போன்றவை தரவு சேகரித்தல் மற்றும் சேமித்து வைத்தலை அதிகரித்தன. தரவுத் தொகுப்புகள் அளவிலும் சிக்கலான தன்மையிலும் வளர்ச்சி அடைந்துவிட்டதால், மறைமுகமான மற்றும் தானியங்கு தரவு செயல்முறையுடன் நேரடியாக செயல்படும் தரவு ஆய்வுகளும் அதிகரித்துவருகிறது. இது கணினி அறிவியலில் நிகழ்ந்த நியூரல் நெட்வொர்க்ஸ், க்ளஸ்டரிங், ஜெனிடிக் வழிமுறைகள் (1950கள்), முடிவெடுத்தல் கிளையமைப்புகள்(1960கள்) மற்றும் சப்போர்ட் வெக்டார் மெசின்ஸ் (1980கள்) போன்ற மற்ற கண்டுபிடிப்புகளால் துணையுதவி செய்யப்பட்டது. தரவுச் செயலாக்கம் என்பது, இந்த முறைகளை பயன்படுத்தும் செயல்பாடாகும், இவை மறைந்த நிலையிலுள்ள வகைகளைக் கண்டறியும் நோக்கத்தில் செயல்படுத்தப்படுகிறது நடைமுறை உடன் தரவுக்கு செயபடுத்தப்படும். இது விமான பயணிகளின் பயணத்தகவல்கள், மக்கள் தொகைக் கணக்கெடுப்புத்தரவு மற்றும் பல்பொருள் அங்காடி ஸ்கேனர் தரவுகளைப் பயன்படுத்தி சந்தை ஆராய்ச்சி அறிக்கைகள் வழங்குவது போன்ற அதிக அளவிலான தரவுகளை ஆராய்வதற்கு தொழிற்துறை, அறிவியல் அறிஞர்கள் மற்றும் அரசுத்துறைகள் போன்றவற்றில் பல வருடங்களாக உபயோகப் படுத்தப்படுகிறது. (எனினும், இந்த அறிக்கைகள் எல்லா நேரங்களிலும் தரவுச் செயலாக்கமாகக் கருதப்படுவதில்லை என்பது குறிப்பிடத்தக்கது).

திரளான பண்புகளைக் கூர்ந்து கவனித்துப் பகுத்தாய்வதற்கு உதவியாக இருப்பதே தரவுச் செயலாக்கத்தை பயன்படுத்துவதன் முதன்மையான காரணமாகும். இதைப்போன்ற தரவுகள் தெரியப்படாத இடைத் தொடர்புகளைக் கொண்டுள்ளதால் நேரிடைத் தொடர்பு சிக்கலுக்கு உட்பட்டவையாகும். தரவுச் செயலாக்கத்தின் தவிர்க்க முடியாத உண்மை என்னவெனில் ஆய்வுசெய்யப்படும் தரவின் (உப-)தொகுப்பு(கள்) குறிப்பிட்ட துறையின் முழுமையான வெளிப்பாடாக இல்லாமல் இருக்கலாம், மேலும் அதன்காரணமாக துறைகளின் மற்ற பகுதிகளில் உள்ள முக்கியமான தொடர்புகள் மற்றும் பண்புகளின் எடுத்துக்காட்டுகள் இல்லாமல் இருக்கலாம். இந்த வகையான சிக்கலை அணுக, இந்த ஆய்வுகள் மனிதர்களால் உருவாக்கப்பட்ட தரவுகளுக்கான சாய்ஸ் மாடலிங் போன்ற பரிசோதனை சார்ந்த மற்றும் பிற அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தி மிகுதியாக்கப்படலாம். இது போன்ற சூழ்நிலைகளில், பரிசோதனை வடிவமைப்பை உருவாக்கும் போது உள்ளார்ந்த தொடர்புகள் ஒட்டுமொத்தமாக கட்டுப்படுத்தப்படலாம் அல்லது நீக்கப்படலாம்.

தரவுச் செயலாக்கத்தின் தரத்தை விளக்க சில முயற்சிகள் எடுக்கப்பட்டன, எடுத்துக்காட்டாக 1999 ஐரோப்பியன் க்ராஸ் இண்டஸ்ட்ரி ஸ்டாண்டர்ட் ப்ராசஸ் ஃபார் டேட்டா மைனிங் (CRISP-DM 1.0) மற்றும் 2004 ஜாவா டேட்டா மைனிங் தரம்(JDM 1.0) ஆகியவற்றைக் குறிப்பிடலாம். இவை வளர்ந்துவரும் தரநிலைகளாகும்; இந்தத் தரநிலைகளின் பிந்தைய பதிப்புகள் உருவாக்கத்தில் உள்ளன. இந்த தர நிர்ணய முயற்சிகளைச் சார்பின்றி, இலவசமாக கிடைக்கும் ஒப்பன் சோர்ஸ் மென்பொருள் முறைமைகளான ரேபிட்மைனர், வேக்கா, KNIME மற்றும் R திட்டப்பணிகள் போன்றவை தரவுச் செயலாக்கச் செயல்பாடுகளை வரையறுக்கும் முறை சாரா தரநிலைகளாக பயன்பாட்டில் உள்ளன. பெரும்பாலான இந்த முறைகள் PMML (பிரெடிக்டிவ் மாடல் மார்க்அப் லேங்க்வேஜ்) இல் இறக்குமதி மற்றும் ஏற்றுமதி செய்யத்தக்க திறன் பெற்ற மாதிரிகளாக இருக்கின்றன, அவை தரமான வழிகளில் தரவுச் செயலாக்க மாதிரிகளை வெளிப்படுத்துவதாக உள்ளன, அதனால் இவற்றை வெவ்வேறு புள்ளி விவர பயன்பாடுகளுக்கு இடையில் பங்கிட முடியும். PMML என்பது டேட்டா மைனிங் க்ரூப்பினால் (DMG) உருவாக்கப்பட்ட ஒரு XML அடிப்படையிலான மொழி ஆகும், DMG பல தரவுச் செயலாக்க நிறுவனங்களால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு சார்பற்ற குழு ஆகும். PMML பதிப்பு 4.0 ஜூன் 2009 இல் வெளியிடப்பட்டது.

சந்தை இட கணக்கெடுப்புகள்
இடம் சார் தரவுச் செயலாக்கம்
விளையாட்டுகளில்
பின்புலம்