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使用数据挖掘侵犯隐私的可能性一直是许多人担心的问题。商业数据库可能包含人们的病史、购买交易和电话使用的详细记录，以及他们生活的其他方面。公民自由主义者认为，企业和政府持有的一些数据库是毫无根据的入侵，是对滥用的邀请。例如，美国公民自由联盟(American Civil Liberties Union)起诉美国国家安全局(NSA)，指控他们通过从一些美国电信公司获取通话记录，对美国公民进行未经授权的间谍活动。该项目始于2001年，直到2006年信息开始泄露时才被公众发现。通常，风险不是来自数据挖掘本身(其目的通常是产生一般知识，而不是了解关于特定问题的信息)，而是来自这些数据库中的信息的误用或不适当的披露。
在美国，许多联邦机构现在被要求出具年度报告，专门解决其数据挖掘项目对隐私的影响。美国法律要求联邦机构提供隐私报告，对数据挖掘的定义相当严格，称为“…。发现或定位任何一个或多个人的恐怖主义或犯罪活动的预测性模式或异常情况的分析。“。随着各种地方、国家和国际执法机构开始共享或整合他们的数据库，滥用或安全漏洞的可能性迫使政府与业界合作开发更安全的计算机和网络。具体地说，已经研究了保护隐私的数据挖掘技术，这些技术对扭曲、转换或加密的数据进行操作，以降低任何个人数据泄露的风险。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据挖掘正在发展，其中一个驱动力是挑战问题上的竞争。这方面的一个商业例子是100万美元的Netflix奖。Netflix是一家提供邮寄或网络流媒体电影租赁服务的美国公司，该公司在2006年开始了这项竞赛，看是否有人可以将其推荐系统改进10%。推荐系统是一种根据之前的租赁数据预测个人电影偏好的算法。该奖项于9月9日颁发。2009年6月21日，由来自美国、加拿大、奥地利和以色列的7名数学家、计算机科学家和工程师组成的团队在2009年6月26日实现了10%的目标，并在30天后用改进的算法最终取得了胜利。为期三年的公开比赛激发了参赛者许多聪明的数据挖掘创新。例如，2007年和2008年关于知识发现和数据挖掘的会议举办了关于Netflix奖的研讨会，会上发表了研究论文，主题从新的协作过滤技术到更快的矩阵分解(许多推荐系统的关键组成部分)。对这类数据隐私的担忧也促进了对隐私和匿名性的理解。
然而，数据挖掘不是万能的，必须像对待任何统计分析一样仔细查看结果。数据挖掘的优势之一是能够分析大量的数据，这些数据对于手动分析来说是不切实际的，而且找到的模式可能很复杂，人类很难理解；这种复杂性需要在评估模式时小心。然而，统计评估技术可以产生不受人类偏见的知识，而大量的数据可以减少较小样本固有的偏差。如果使用得当，数据挖掘可以提供对大型数据集的有价值的见解，否则这些数据集是不实用的或不可能获得的。
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