ডেটা মাইনিং বলতে বিশাল পরিমাণ ডেটা থেকে জ্ঞান বের করা বা মাইন করা বোঝায়। ডেটা মাইনিং সাধারণত بتلكোথায় ব্যবহৃত হয় যেখানে বিশাল পরিমাণ ডেটা সংরক্ষিত ও প্রসেস করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, ব্যাংকিং সিস্টেম ডেটা মাইনিং ব্যবহার করে বিশাল পরিমাণ ডেটা সংরক্ষণ করে যা অবিরাম প্রসেস হয়।
ডেটা মাইনিং-এ, ডেটার লুকানো প্যাটার্নগুলো বিভিন্ন ক্যাটাগরিতে বিবেচনা করে একটি উপকারী ডেটা টুকরোতে রূপান্তরিত করা হয়। এই ডেটা ডেটা ওয়ারহাউসের মতো একটি এলাকায় সংকলিত হয় অ্যানালাইসিসের জন্য, এবং ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদম চালানো হয়। এই ডেটা কার্যকর সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে যা খরচ কাটে এবং রাজस्व বাড়ায়।
ডেটা মাইনিং অ্যাপ্লিকেশনের 다양한 টাইপ ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেগুলো নিচে দেওয়া হলো:
রিলেশনাল ডেটাবেস (Relational Databases) − একটি ডেটাবেস সিস্টেমকে ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমও বলা হয়। এতে একটি সেট ইন্টাররিলেটেড ডেটা থাকে, যাকে ডেটাবেস বলা হয়, এবং ডেটা ম্যানেজ ও এক্সেস করার জন্য সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামের একটি সেট থাকে।
একটি রিলেশনাল ডেটাবেস হলো টেবিলের একটি সেট, যেকোনো একটি অনন্য নাম দিয়ে অনুমোদিত। প্রতিটি টেবিলে অ্যাট্রিবিউটের একটি সেট (কলাম বা ফিল্ড) থাকে এবং সাধারণত টাপলের একটি বড় সেট (রেকর্ড বা রো) সংরক্ষণ করে। একটি রিলেশনাল টেবিলের প্রতিটি টাপল একটি অবজেক্ট নির্দেশ করে যেটি একটি অনন্য কি দিয়ে চিহ্নিত এবং অ্যাট্রিবিউট মানের একটি সেট দিয়ে বর্ণিত। একটি সেমান্টিক ডেটা মডেল যার মধ্যে এন্টিটি-রিলেশনশিপ (ER) ডেটা মডেল রিলেশনাল ডেটাবেসের জন্য সাধারণত নির্মিত হয়। একটি ER ডেটা মডেল ডেটাবেসকে এন্টিটির একটি সেট এবং তাদের সম্পর্ক হিসেবে বর্ণনা করে।
ট্রানজেকশনাল ডেটাবেস (Transactional Databases) − একটি ট্রানজেকশনাল ডেটাবেস একটি ফাইল অন্তর্ভুক্ত করে যেখানে প্রতিটি রেকর্ড একটি ট্রানজেকশন নির্দেশ করে। একটি ট্রানজেকশন সাধারণত একটি অনন্য ট্রানজেকশন আইডেন্টিটি নম্বর (trans ID) এবং ট্রানজেকশন তৈরি করে আইটেমের একটি লিস্ট ধারণ করে (যেমন স্টোরে কেনা আইটেম)।
ট্রানজেকশনাল ডেটাবেসের সাথে এডিশনাল টেবিল থাকতে পারে, যাতে বিক্রি সংক্রান্ত অন্যান্য তথ্য থাকে, যেমন ট্রানজেকশনের তারিখ, কাস্টমার আইডি নম্বর, সেলসপার্সনের আইডি নম্বর এবং যেই ব্রাঞ্চে বিক্রি হয়েছে তার আইডি নম্বর ইত্যাদি।
অবজেক্ট-রিলেশনাল ডেটাবেস (Object-Relational Databases) − অবজেক্ট-রিলেশনাল ডেটাবেস অবজেক্ট-রিলেশনাল ডেটা মডেলের ওপর ভিত্তি করে নির্মিত। এই মডেল রিলেশনাল মডেলকে জটিল অবজেক্ট এবং অবজেক্ট ওরিয়েন্টেশন ম্যানেজ করার জন্য রিচ ডেটা টাইপ সমর্থন করে এক্সটেন্ড করে।
টেম্পোরাল ডেটাবেস (Temporal Database) − একটি টেম্পোরাল ডেটাবেস সাধারণত সময়-সংক্রান্ত অ্যাট্রিবিউট ধারণকারী রিলেশনাল ডেটা সংরক্ষণ করে। এই অ্যাট্রিবিউটগুলো একাধিক টাইমস্ট্যাম্প অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, যেকোনো একাধিক সেমান্টিক্স دارায়।
সিকোয়েন্স ডেটাবেস (Sequence Database) − একটি সিকোয়েন্স ডেটাবেস অর্ডার করা ইভেন্টের সিকোয়েন্স সংরক্ষণ করে, ফ্যাক্টুয়াল টাইমের ধারণা থাকতে পারে বা নাও থাকতে পারে। উদাহরণ: কাস্টমার শপিং সিকোয়েন্স, ওয়েব ক্লিক স্ট্রিম, এবং বায়োলজিক্যাল সিকোয়েন্স।
টাইম-সিরিজ ডেটাবেস (Time-Series Database) − একটি টাইম-সিরিজ ডেটাবেস মানের সিকোয়েন্স বা ইভেন্ট সংরক্ষণ করে যা বারবার টাইম মেজারমেন্টের ওপর অ্যাক্সেস করা হয় (যেমন, আওয়ারলি, ডেইলি, উইক্লি)। উদাহরণ: স্টক এক্সচেঞ্জ থেকে সংগৃহীত ডেটা, স্টক কন্ট্রোল, এবং প্রাকৃতিক ঘটনা মাপা (যেমন তাপমাত্রা এবং বাতাস)।
