ডেটা মাইনিংয়ের বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ রয়েছে যা নিম্নরূপ -
ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমের দক্ষতা এবং মাপযোগ্যতা − এটি ডাটাবেসে প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে কার্যকরভাবে ডেটা বের করতে পারে, জ্ঞান আবিষ্কারের অ্যালগরিদমগুলি দক্ষ এবং বিশাল ডাটাবেসে স্কেলযোগ্য হওয়া উচিত। বিশেষত, একটি ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমের চলমান সময়টি বিশাল ডাটাবেসে অনুমানযোগ্য এবং গ্রহণযোগ্য হওয়া উচিত। সূচকীয় বা এমনকি চ্যানেল-অর্ডার বহুপদী জটিলতা সহ অ্যালগরিদমগুলি কার্যকরভাবে কাজে আসবে না৷
ডেটা মাইনিং ফলাফলের উপযোগিতা, নিশ্চিততা এবং অভিব্যক্তি − চিহ্নিত জ্ঞান ডাটাবেসের বিষয়বস্তুকে সঠিকভাবে চিত্রিত করতে হবে এবং নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপকারী হতে হবে। অপূর্ণতা অবশ্যই অনিশ্চয়তার পরিমাপ দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা উচিত, আনুমানিক নিয়ম বা পরিমাণগত নিয়মের আকারে।
গোলমাল এবং ব্যতিক্রমী ডেটা ডাটা মাইনিং সিস্টেমে সুন্দরভাবে পরিচালনা করতে হবে। এটি পরিসংখ্যানগত, বিশ্লেষণাত্মক, এবং অনুকরণমূলক মডেল এবং সরঞ্জামগুলির বিকাশের মাধ্যমে আবিষ্কৃত জ্ঞানের গুণমান যেমন আকর্ষণীয়তা এবং নির্ভরযোগ্যতা পরিমাপ করার জন্য একটি পদ্ধতিগত অধ্যয়নকে উদ্দীপিত করে৷
ডেটা মাইনিং ফলাফলের বিভিন্ন ধরনের অভিব্যক্তি - প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে বিভিন্ন ধরণের জ্ঞান আবিষ্কার করা যেতে পারে। এটি একাধিক দৃষ্টিভঙ্গি থেকে আবিষ্কৃত জ্ঞান পরীক্ষা করতে এবং সেগুলিকে বিভিন্ন আকারে প্রদর্শন করতেও পছন্দ করতে পারে৷
এটির জন্য আমাদের উচ্চ-স্তরের ভাষা বা গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেসে ডেটা মাইনিং অনুরোধ এবং আবিষ্কৃত জ্ঞান উভয়ই সংজ্ঞায়িত করতে হবে যাতে ডেটা মাইনিং কাজটি অ-বিশেষজ্ঞদের দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা যায় এবং আবিষ্কৃত জ্ঞান ব্যবহারকারীদের দ্বারা বোধগম্য এবং সঠিকভাবে উপলব্ধ হতে পারে। এটি অভিব্যক্তিপূর্ণ জ্ঞান উপস্থাপনা কৌশল নির্বাচন করার জন্য আবিষ্কার সিস্টেমের প্রয়োজন।
একাধিক বিমূর্ততা স্তরে ইন্টারেক্টিভ মাইনিং জ্ঞান − যেহেতু ডাটাবেস থেকে ঠিক কী আবিষ্কৃত হতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করা জটিল, একটি উচ্চ-স্তরের ডেটা মাইনিং ক্যোয়ারীকে অবশ্যই একটি প্রোব হিসাবে বিবেচনা করা উচিত যা আরও অনুসন্ধানের জন্য কিছু আকর্ষণীয় ট্রেস প্রকাশ করতে পারে৷
ইন্টারেক্টিভ আবিষ্কারকে অবশ্যই উৎসাহিত করতে হবে, যা একজন ব্যবহারকারীকে ইন্টারেক্টিভভাবে একটি ডেটা মাইনিং অনুরোধকে পরিমার্জিত করতে, ডাটা ফোকাসিং পরিবর্তন করতে, ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়াকে ক্রমান্বয়ে গভীর করতে এবং নমনীয়ভাবে বিভিন্ন বিমূর্ত স্তরে এবং একাধিক কোণ থেকে তথ্য ও ডেটা মাইনিং ফলাফল দেখতে সক্ষম করে। পি>
ডেটার বিভিন্ন উৎস থেকে খনির তথ্য − বিস্তৃতভাবে উপলব্ধ স্থানীয় এবং প্রশস্ত-এরিয়া কম্পিউটার নেটওয়ার্ক, যেমন ইন্টারনেট, এবং ডেটার বিভিন্ন উত্সকে সংযুক্ত করতে পারে এবং বিশাল বিতরণ করা, ভিন্ন ভিন্ন ডাটাবেস গঠন করতে পারে। বিভিন্ন তথ্য শব্দার্থবিদ্যা সহ ফরম্যাটেড বা আনফরম্যাটেড তথ্যের একাধিক উত্স থেকে মাইনিং জ্ঞান ডেটা মাইনিংয়ের জন্য একটি নতুন প্রয়োজনীয়তা তৈরি করে৷
অন্যথায়, ডাটা মাইনিং ভিন্নধর্মী ডাটাবেসের উচ্চ-স্তরের ডেটা নিয়মিততা প্রকাশ করতে সাহায্য করতে পারে যা সাধারণ ক্যোয়ারী সিস্টেম দ্বারা খুব কমই আবিষ্কৃত হতে পারে। তদুপরি, ডাটাবেসের বিশাল আকার, ডেটার বিস্তৃত বন্টন এবং বিভিন্ন ডেটা মাইনিং পদ্ধতির গণনাগত জটিলতা সমান্তরাল এবং বিতরণ করা ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমগুলির অগ্রগতিকে অনুপ্রাণিত করে৷
