a premissa do Data Mining é uma argumentação ativa, isto é, em vez de o usuário definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisar tais dados, as ferramentas do Data Mining pesquisam automaticamente os mesmos à procura de, por exemplo, possíveis relacionamentos, identificando assim problemas não identificados pelo usuário.

um Data Mining é considerado Top-down quando uma empresa, por desconhecer a tecnologia do Data Warehouse, prefere primeiro criar um banco de dados para somente uma área. Com isso, os custos são bem inferiores de um projeto de Data Warehouse completo. A partir da visualização dos primeiros resultados, parte para outra área e assim sucessivamente até resultar num Data Warehouse.

um Data Mining é considerado Bottom-up quando a empresa cria um Data Warehouse e depois parte para sua segmentação, isto é, dividindo o Data Warehouse em áreas menores, gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos departamentalizados.

o propósito de uma análise de dados com a tecnologia Data Mart é descobrir, previamente, características dos dados, sejam relacionamentos, dependências ou tendências desconhecidas.

as ferramentas de Data Mart analisam os dados, descobrem problemas ou oportunidades escondidas nos relacionamentos dos dados, e então diagnosticam o comportamento dos negócios, requerendo a mínima intervenção do usuário.