ডেটা মাইনিং-এর বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ রয়েছে যেগুলো নিচে দেওয়া হলো:
ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমের ইফিশিয়েন্সি ও স্কেলেবিলিটি (Efficiency and scalability of data mining algorithms) − ডেটাবেসে বড় পরিমাণ ডেটা থেকে কার্যকরভাবে ডেটা বের করতে, নলেজ ডিসকভারি অ্যালগরিদমগুলো ইফিশিয়েন্ট এবং স্কেলেবল হতে হবে বড় ডেটাবেসের জন্য। স্পেসিফিক্যালি, একটি ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমের রানিং টাইম প্রেডিক্টেবল এবং অ্যাক্সেপটেবল হতে হবে বড় ডেটাবেসে। এক্সপোনেনশিয়াল বা চ্যানেল-অর্ডার পলিনোমিয়াল কমপ্লেক্সিটি বিশিষ্ট অ্যালগরিদম ইফিশিয়েন্ট ইউজের জন্য উপযোগী নয়।
ডেটা মাইনিং ফলাফলের ইউজফুলনেস, সার্টেন্টি, ও এক্সপ্রেসিভনেস (Usefulness, certainty, and expressiveness of data mining results) − আবিষ্কৃত নলেজ ডেটাবেসের কন্টেন্ট সঠিকভাবে রিপ্রেজেন্ট করা উচিত এবং স্পেসিফিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপকারী হওয়া উচিত। অপূর্ণতা অনিশ্চিততার মেজার দিয়ে ডিফাইন করা উচিত, অ্যাপ্রক্সিমেট রুলস বা কোয়ান্টিটেটিভ রুলস রূপে।
নয়েজ এবং এক্সসেপশনাল ডেটা ডেটা মাইনিং সিস্টেমে優雅ভাবে হ্যান্ডেল করা উচিত। এটি আবিষ্কৃত নলেজের গুণমান মাপার একটি সিস্টেমেটিক স্টাডি উদ্দীপিত করে, যেমন ইন্টারেস্টিংনেস এবং রিলায়াবিলিটি, স্ট্যাটিস্টিক্যাল, অ্যানালিটিক্যাল, এবং সিমুলেটিভ মডেল ও টুলস ডেভেলপ করে।
বিভিন্ন ধরনের ডেটা মাইনিং ফলাফলের এক্সপ্রেশন (Expression of various kinds of data mining results) − বড় পরিমাণ ডেটা থেকে বিভিন্ন ধরনের নলেজ আবিষ্কার করা যায়। আবিষ্কৃত নলেজ একাধিক ভিউ থেকে পরীক্ষা এবং বিভিন্ন ফর্মে প্রদর্শন করা প্রয়োজনীয়।
এটি আমাদের উভয় ডেটা মাইনিং রিকোয়েস্ট এবং আবিষ্কৃত নলেজ হাই-লেভেল ল্যাঙ্গুয়েজ বা গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেসে ডিফাইন করতে বাধ্য করে যাতে ডেটা মাইনিং টাস্ক নন-এক্সপার্ট দ্বারা ডিফাইন করা যায় এবং আবিষ্কৃত নলেজ ইউজার দ্বারা বোঝা ও সঠিকভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য হয়। এটি ডিসকভারি সিস্টেমকে এক্সপ্রেসিভ নলেজ রিপ্রেজেন্টেশন টেকনিক সিলেক্ট করতে বাধ্য করে।
একাধিক অ্যাবস্ট্রাকশন লেভেলে ইন্টারঅ্যাক্টিভ মাইনিং নলেজ (Interactive mining knowledge at multiple abstraction levels) − কারণ ডেটাবেস থেকে কী এক্স্যাক্টলি আবিষ্কার করা যাবে তা প্রেডিক্ট করা কঠিন, একটি হাই-লেভেল ডেটা মাইনিং কোয়েরি অবশ্যই একটি প্রোব হিসেবে বিবেচনা করা উচিত যা কিছু ইন্টারেস্টিং ট্রেস আবিষ্কার করতে পারে আরও এক্সপ্লোরেশনের জন্য।
ইন্টারঅ্যাক্টিভ ডিসকভারি উৎসাহিত করা উচিত, যা ইউজারকে ইন্টারঅ্যাক্টিভলি একটি ডেটা মাইনিং রিকোয়েস্ট রিফাইন করতে, ডাইনামিক্যালি ডেটা ফোকাস পরিবর্তন করতে, প্রগতিশীলভাবে একটি ডেটা মাইনিং প্রসেস গভীর করতে, এবং ফ্লেক্সিবলি ইনফরমেশন ও ডেটা মাইনিং ফলাফল একাধিক অ্যাবস্ট্রাকশন লেভেল এবং একাধিক কোণ থেকে ভিউ করতে সক্ষম করে।
বিভিন্ন সোর্স থেকে ইনফরমেশন মাইনিং (Mining information from different sources of data) − ব্যাপকভাবে উপলব্ধ লোকাল এবং ওয়াইড-এরিয়া কম্পিউটার নেটওয়ার্ক, যেমন ইন্টারনেট, এবং বিভিন্ন ডেটা সোর্স কানেক্ট করতে পারে এবং বিশাল ডিস্ট্রিবিউটেড, হেটেরোজিনাস ডেটাবেস তৈরি করতে পারে। ফরম্যাটেড বা আনফরম্যাটেড ইনফরমেশন যেসব ডাইভার্স ডেটা সেমান্টিক্স সহ থেকে নলেজ মাইনিং একটি নতুন রিকোয়ারমেন্ট ডেটা মাইনিংয়ের সামনে আনে।
অন্যথায়, ডেটা মাইনিং হেটেরোজিনাস ডেটাবেসে হাই-লেভেল ডেটা রেগুলারিটি উদ্ঘাটন করতে সাহায্য করতে পারে যা সিম্পল কোয়েরি সিস্টেম দ্বারা কঠিনায় আবিষ্কার করা যায়। 게다가, ডেটাবেসের বিশাল আকার, ডেটার ব্যাপক ডিস্ট্রিবিউশন, এবং অনেক ডেটা মাইনিং মেথডের কম্পিউটেশনাল কমপ্লেক্সিটি প্যারালেল এবং ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা মাইনিং অ্যালগরिदমের অগ্রগতিকে উদ্দীপিত করে।
