知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是所謂數據挖掘的壹種更廣義的說法，即從各種媒體表示的信息中，根據不同的需求獲得知識。知識發現的目的是向使用者屏蔽原始數據的繁瑣細節，從原始數據中提煉出有意義的、簡潔的知識，直接向使用者報告。基於數據庫的知識發現(KDD)和數據挖掘還存在著混淆，通常這兩個術語替換使用。KDD表示將低層數據轉換為高層知識的整個過程。可以將KDD簡單定義為：KDD是確定數據中有效的、新穎的、潛在有用的、基本可理解的模式的特定過程。而數據挖掘可認為是觀察數據中模式或模型的抽取，這是對數據挖掘的壹般解釋。雖然數據挖掘是知識發現過程的核心，但它通常僅占KDD的壹部分(大約是15% 到25%) 。因此數據挖掘僅僅是整個KDD過程的壹個步驟，對於到底有多少步以及哪壹步必須包括在KDD過程中沒有確切的定義。然而，通用的過程應該接收原始數據輸入，選擇重要的數據項，縮減、預處理和濃縮數據組，將數據轉換為合適的格式，從數據中找到模式，評價解釋發現結果。