从服装零售软件的整体结构来说，数据挖掘是整个服装零售管理软件的核心，也是构成商业智能的基础。
数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。
在实施数据挖掘之前，先制定每一步的计划，达到什么样的目标是必需的。有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司都提供了一些数据挖掘过程模型，来指导用户进行数据挖掘工作。比如SPSS的5A：评估(Assess)、访问(Access)、分析(Analyze)、行动(Act)、自动化(Automate)以及SAS的SEMMA：采样(Sample)、探索(Explore)、修正(Modify)、建模(Model)、评估(Assess)。
基本的数据挖掘流程一般包括以下几部分：商业问题的理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型的证实和评价以及扩展应用。
在建立服装零售管理软件系统时，经秘奥软件站长了解数据挖掘所占的比例往往不是很多，但却是实现服装零售软件的关键技术，因此整个数据挖掘过程可能需要不断地反复进行以达到最优。