ডেটা মাইনিং হলো রিপোজিটরি সংরক্ষিত বিশাল পরিমাণ ডেটা শেয়ার করে কাজের নতুন কোরিলেশন, প্যাটার্ন এবং ট্রেন্ড খুঁজে বের করার প্রক্রিয়া, যেখানে প্যাটার্ন রিকগনিশন টেকনোলজি সহ স্ট্যাটিস্টিক্যাল ও ম্যাথেমেটিক্যাল টেকনিক ব্যবহৃত হয়। এটি তথ্যবহুল ডেটাসেটের বিশ্লেষণ যাতে অনন্য সম্পর্ক আবিষ্কার করা যায় এবং রেকর্ডগুলো নবীন পদ্ধতিতে সারসংক্ষেপ করা যায় যা ডেটা মালিকের জন্য যৌক্তিক ও উপকারী হয়।
ডেটা মাইনিংয়ের সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন সমস্যা নিচে দেওয়া হলো:
গোপনীয়তা সমস্যা (Privacy Issues) − এটি মূল সমস্যা যা টেকনোলজিক্যাল ব্যবসায়িক দিকের সাথে নয়, বরং একটি সামাজিক সমস্যা। এটি ব্যক্তিগত গোপনীয়তার সমস্যা। ডেটা মাইনিং রুটিন ব্যবসায়িক ট্রানজেকশন বিশ্লেষণ এবং ব্যক্তিগত ক্রয় আচরণ ও পছন্দ সম্পর্কে অত্যাবশ্যক পরিমাণ ডেটা সংগ্রহ করা সম্ভব করে।
ডেটা ইন্টিগ্রিটি সমস্যা (Data Integrity Issues) − একটি মূল ইমপ্লিমেন্টেশন চ্যালেঞ্জ হলো একাধিক সোর্স থেকে বিরোধী বা রিডান্ডান্ট তথ্য মার্জ করা। উদাহরণস্বরূপ, একটি ব্যাংক ভিন্ন ডেটাবেসে ক্রেডিট কার্ড একাউন্ট রাখতে পারে। একজন কার্ডহোল্ডারের ঠিকানা প্রতিটি ডেটাবেসে ভিন্ন হতে পারে। সফ্টওয়্যার একটি সিস্টেম থেকে অন্য সিস্টেমে ডেটা ট্রান্সলেট করবে এবং সবচেয়ে সাম্প্রতিকভাবে এন্ট্রি করা ঠিকানা বেছে নেবে।
রিলেশনাল ডেটাবেস কাঠামো বা বহুমাত্রিক কাঠামো (Relational database structure or multidimensional one) − টেকনিক্যাল সমস্যা হলো রিলেশনাল ডেটাবেস কাঠামো বা বহুমাত্রিক কাঠামো কোনটি শুরু করা ভালো। রিলেশনাল কাঠামোতে ডেটা টেবিলে সংরক্ষিত হয়, যা অ্যাড-হক কোয়েরি সক্ষম করে। বহুমাত্রিক কাঠামোতে কিউবের সেট অ্যারে-এ লিঙ্ক থাকে, সাবসেট ক্যাটাগরি অনুযায়ী তৈরি হয়। বহুমাত্রিক কাঠামো বহুমাত্রিক ডেটা মাইনিং সমর্থন করলেও, রিলেশনাল কাঠামো ক্লায়েন্ট/সার্ভার এনভায়রনমেন্টে कहीं ভালো পারফর্ম করে।
খরচ (Cost) − ডেটা মাইনিং কোয়েরি যত কার্যকর, সংগ্রহিত ডেটা থেকে তথ্যের ইউটিলিটি তত বেশি এবং সংগ্রহ ও রক্ষায় ডেটার পরিমাণ বেড়ানোর চাপ তত বেশি, যা দ্রুত, более শക്തিশালী ডেটা মাইনিং কোয়েরির চাপ সৃষ্টি করে। এতে বড়, দ্রুত সিস্টেমের চাপ বেড়ে যায়, যা অধিক খরচোল।
ডেটা গুণমান (Data Quality) − এটি ডেটা মাইনিং-এর জন্য সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জের একটি। ডেটা কোয়ালিটি ডেটার সঠিকতা ও ইন্টিগ্রিটি নির্দেশ করে। ডেটা কোয়ালিটি বিশ্লেষণাধীন তথ্যের কাঠামো ও সামঞ্জস্যতায়ও নির্ভর করতে পারে। ডুপ্লিকেট ডেটার উপস্থিতি, ডেটা স্ট্যান্ডার্ডের অভাব, আপডেটের সময়নিষ্ঠতা, এবং মানব ভুল আটোমেটিক্যালি জটিল ডেটা মাইনিং টেকনিকের কার্যকারিতা প্রভাবিত করে।
ইন্টারঅপারেবিলিটি (Interoperability) − এটি একটি কম্পিউটার সিস্টেম বা ডেটার অন্য সিস্টেম বা ডেটার সাথে গড়ে যাওয়া, গড়ে স্ট্যান্ডার্ড ও প্রসেস ব্যবহার করে কাজ করার ক্ষমতা নির্ধারণ করে। ডেটা মাইনিং-এ, ডেটাবেস ও সফ্টওয়্যারের ইন্টারঅপারেবিলিটি একাধিক ডেটাবেস একসাথে সার্চ ও অ্যানালিসিস করতে এবং একাধিক ഏজেন্সির ডেটা মাইনিং কার্যক্রমের কম্প্যাটিবিলিটি প্রদান করতে অপরিহার্য।
