ডেটা মাইনিং সংক্রান্ত বিভিন্ন সমস্যা কী?

ডেটা মাইনিং হল পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক কৌশল সহ প্যাটার্ন শনাক্তকরণ প্রযুক্তি ব্যবহার করে সংগ্রহস্থলগুলিতে সংরক্ষিত প্রচুর পরিমাণে ডেটা ভাগ করে দরকারী নতুন পারস্পরিক সম্পর্ক, নিদর্শন এবং প্রবণতা খুঁজে বের করার পদ্ধতি। এটি সন্দেহাতীত সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করার জন্য এবং ডেটা মালিকের জন্য যৌক্তিক এবং সহায়ক উভয়ই অভিনব পদ্ধতিতে রেকর্ডগুলির সংক্ষিপ্তসার করার জন্য বাস্তবিক ডেটাসেটের বিশ্লেষণ৷

ডেটা মাইনিং সংক্রান্ত বিভিন্ন সমস্যা নিম্নরূপ -

• গোপনীয়তা সমস্যা - এটি এমন একটি মৌলিক সমস্যা যা প্রযুক্তিগত ব্যবসার সাথে যুক্ত নয়, কিন্তু একটি সামাজিক। এটি একক গোপনীয়তার সমস্যা। ডেটা মাইনিং এটিকে রুটিন ব্যবসায়িক লেনদেন বিশ্লেষণ করতে এবং একক কেনার অভ্যাস এবং পছন্দ সম্পর্কে প্রয়োজনীয় পরিমাণ ডেটা সংগ্রহ করার জন্য প্রযোজ্য তৈরি করে৷

• ডেটা অখণ্ডতার সমস্যা - একটি মূল বাস্তবায়ন চ্যালেঞ্জ হল একাধিক উৎস থেকে বিরোধপূর্ণ বা অপ্রয়োজনীয় তথ্য একত্রিত করা। উদাহরণস্বরূপ, একটি ব্যাঙ্ক বিভিন্ন ডেটাবেসে ক্রেডিট কার্ড অ্যাকাউন্টগুলিকে রক্ষা করতে পারে। প্রতিটি কার্ডধারীর ঠিকানা আলাদা আলাদা হতে পারে। সফ্টওয়্যারকে একটি সিস্টেম থেকে অন্য সিস্টেমে ডেটা অনুবাদ করা উচিত এবং বর্তমানে সবচেয়ে বেশি প্রবেশ করা ঠিকানাটি বেছে নেওয়া উচিত৷

• রিলেশনাল ডাটাবেস গঠন বা বহুমাত্রিক এক − প্রযুক্তিগত সমস্যা হল রিলেশনাল ডাটাবেস স্ট্রাকচার শুরু করা ভালো নাকি মাল্টিডাইমেনশনাল। একটি রিলেশনাল স্ট্রাকচারে, অ্যাডহক কোয়েরিগুলিকে সক্ষম করে, টেবিলে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়। একটি বহুমাত্রিক কাঠামোতে, কিউবের সেটগুলি অ্যারেতে সংযুক্ত থাকে, বিভাগ অনুসারে উপসেট তৈরি হয়। যদিও বহুমাত্রিক কাঠামো বহুমাত্রিক ডেটা মাইনিংকে সমর্থন করে, রিলেশনাল স্ট্রাকচারগুলি যা ক্লায়েন্ট/সার্ভার পরিবেশে অনেক ভাল প্রয়োগ করেছে৷

• খরচ − ডেটা মাইনিং প্রশ্নগুলি যত বেশি কার্যকর হবে, ডেটা থেকে সংগ্রহ করা তথ্যের উপযোগিতা তত বেশি হবে এবং ডেটা সংগ্রহ ও রক্ষণাবেক্ষণের পরিমাণ বাড়ানোর চাপ তত বেশি হবে, যা দ্রুত, আরও শক্তিশালী ডেটা মাইনিং প্রশ্নগুলির জন্য চাপকে উন্নত করে৷ এটি বৃহত্তর, দ্রুত সিস্টেমগুলির জন্য চাপ বাড়ায়, যেগুলির দাম বেশি৷

  ৷

• ডেটা গুণমান - এটি ডেটা মাইনিংয়ের জন্য সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি। ডেটা গুণমান ডেটার নির্ভুলতা এবং অখণ্ডতাকে সংজ্ঞায়িত করে। ডেটার গুণমান বিশ্লেষণ করা তথ্যের গঠন এবং ধারাবাহিকতা দ্বারাও উদ্বিগ্ন হতে পারে। ডুপ্লিকেট ডেটার উপস্থিতি, ডেটা স্ট্যান্ডার্ডের অনুপস্থিতি, আপডেটের সময়োপযোগীতা এবং মানুষের ত্রুটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও জটিল ডেটা মাইনিং কৌশলগুলির কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করতে পারে৷

• ইন্টারঅপারেবিলিটি - এটি গড় মান এবং প্রক্রিয়া ব্যবহার করে অন্য সিস্টেম বা ডেটার সাথে কাজ করার জন্য একটি কম্পিউটার সিস্টেম বা ডেটার ক্ষমতাকে সংজ্ঞায়িত করে। ডেটা মাইনিং এর জন্য, ডাটাবেস এবং সফ্টওয়্যারগুলির আন্তঃকার্যযোগ্যতা এক সাথে একাধিক ডেটাবেস অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের অনুমতি দেওয়ার জন্য এবং একাধিক সংস্থার ডেটা মাইনিং কার্যকলাপের সামঞ্জস্য প্রদানের জন্য অপরিহার্য৷