Data Mining hat in den letzten Jahrzehnten im wissenschaftlichen Arbeiten stark an Bedeutung gewonnen. Sowohl kleine als auch große Datenmengen können bedeutungsvolle Muster und Strukturen enthalten. Vor allem in den Bereichen Chemie, Biologie, Medizin und Wirtschaft fallen immer größere Datenmengen an, die nur schwer mit Standardprogrammen analysiert werden können. Diese Arbeit vergleicht Data Mining Tools auf ihre Tauglichkeit hin, solche Datenmengen auszuwerten. In einer Vorauswahl, in der vor allem die unterstützen Verfahren verglichen werden, wird die Anzahl der Tools eingegrenzt. Danach werden die Tools auf ihre Fähigkeiten in den Bereichen Bedienung, ETL, Data Mining und Entwicklerunterstützung hin untersucht.