Veri madenciliği deyimi yanlış kullanılan bir kavram olabileceğinden buna eş değer başka kullanımlar da literatüre geçmiştir. Veritabanlarında bilgi madenciliği (İng. knowledge mining in databases), bilgi çıkarımı (İng. knowledge extraction), veri ve örüntü analizi (İng. data/pattern analysis), veri arkeolojisi gibi. Bu terimler arasında “Veritabanlarında Bilgi Keşfi” (İng. VBK – knowledge discovery in databases – KDD) en yaygınıdır.
Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar:
- Veri temizleme (gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak)
- Veri bütünleştirme (birçok veri kaynağını birleştirebilmek)
- Veri seçme (yapılacak olan analizle ilgili olan verileri belirlemek)
- Veri dönüşümü (verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)
- Veri madenciliği (veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak)
- Örüntü değerlendirme (bâzı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak)
- Bilgi sunumu (mâdenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek).