বিজ্ঞান ও প্রকৌশলে ডেটা মাইনিং-এর প্রধান ভূমিকাগুলো নিচে দেওয়া হলো:
ডেটা ওয়েয়ারহাউস ও ডেটা প্রিপ্রসেসিং
ডেটা প্রিপ্রসেসিং ও ডেটা ওয়েয়ারহাউস ডেটা আদান-প্রদান ও মাইনিং-এর জন্য অপরিহার্য। একটি ওয়েয়ারহাউস তৈরিতে একাধিক পরিবেশ ও সময় থেকে সংগৃহীত অসামঞ্জস্যপূর্ণ বা অনবদ্য তথ্য সমাধানের উপায় খুঁজে বের করতে হয়। এতে সেমান্টিকস, রেফারেন্স সিস্টেম, গাণিতিক মাপদণ্ড, দক্ষতা ও নির্ভুলতা সমন্বয় করতে হয়। হেটারোজেনাস স্রোত থেকে ডেটা ইন্টিগ্রেশন ও ইভেন্ট সনাক্তকরণের পদ্ধতি প্রয়োজন।
জটিল ডেটা টাইপ মাইনিং
সাংখ্যিক ডেটাসেটস সাধারণত হেটারোজেনাস প্রকৃতির। এতে অর্ধ-স্ট্রাকচারড ও আনস্ট্রাকচারড ডেটা—মাল্টিমিডিয়া, জিওরেফারেন্সড স্ট্রিম ডেটা, গভীর লুকানো সেমান্টিক্সযুক্ত ডেটা (যেমন জিনোমিক ও প্রোটিওমিক রেকর্ড) থাকে। স্পেশন-টেম্পোরাল ডেটা, জৈব ডেটা, কনসেপ্ট হায়ারার্কি ও জটিল সেমান্টিক সম্পর্ক পরিচালনার জন্য ভাবাল ও নিবেদিত বিশ্লেষণ পদ্ধতি প্রয়োজন।
গ্রাফ-ভিত্তিক ও নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক মাইনিং
গ্রাফ বা নেটওয়ার্ক মডেলিং-এ প্রতিটি অবজেক্ট একটি ভার্টেক্স দিয়ে প্রকাশ করা হয় এবং এজها বস্তুগুলোর পারস্পরিক সম্পর্ক বোঝায়। উদাহরণস্বরূপ: রাসায়নিক কাঠামো, জৈব পাথওয়ে, ফ্লুইড-ফ্লো সিমুলেশনসহ পূর্ণাঙ্ক সিমুলেশন থেকে উৎপন্ন ডেটা মডেল করা যায়। গ্রাফ-ভিত্তিক মাইনিং সার্ভিসের—ক্লাসিফিকেশন, ফ্রিকোয়েন্ট প্যাটার্ন মাইনিং, ক্লাস্টারিং—স্কেলেবিলিটি ও কার্যকারিতার উন্নতিতে এই মডেলিং-এর সাফল্য নির্ভর করে।
ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল ও ডোমেন-স্পেসিফিক জ্ঞান
গাণিতিক ডেটা মাইনিং সিস্টেমের জন্য উচ্চ-স্তरीয় GUI ও ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল প্রয়োজন। এগুলো বর্তমান ডোমেন-স্পেসিফিক জ্ঞান ও ডেটা সিস্টেমের সাথে একীভূত হয়ে গবেষক ও সাধারণ ব্যবহারকারীকে প্যাটার্ন খোঁজা, প্রকাশ করা ও আবিষ্কৃত জ্ঞান ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত নেওয়ায় সাহায্য করে।
প্রকৌশলে ডেটা মাইনিং
প্রকৌশলে ডেটা মাইনিং বিজ্ঞানের সাথে অনেক মিল রেখেছে: উভয়ই বিশাল ডেটা সংগ্রহ করে, প্রিপ্রসেসিং, ওয়েয়ারহাউসিং ও জটিল ডেটা টাইপের স্কেলেবল মাইনিং করে। দুটোই ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে এবং গ্রাফ/নেটওয়ার্ক का সেরা ব্যবহার করে। 덧붙ে, অনেক প্রকৌশল প্রক্রিয়া রিয়েল-টাইম রেসপন্স চায়, তাই রিয়েল-টাইমে ডেটা স্ট্রিম মাইনিং প্রায়শই অতिआবশ্যক হয়ে যায়।
সামাজিক বিজ্ঞানে ডেটা মাইনিং
প্রতিদিন বিক্রাল পরিমাণে মানব যোগাযোগ ডেটা (নিউজ, ব্লগ, আর্টিকেল, ওয়েবপেজ, অনলাইন আলোচনা, রিভিউ, টুইট, মেসেজ, ব্রডকাস্ট, সোশ্যাল নেটওয়ার্ক) যোগ হচ্ছে। ফলে সামাজিক বিজ্ঞান ও অধ্যয়নে ডেটা মাইনিং দ্রুত জনপ্রিয় হচ্ছে। পণ্য, বক্তব্য, আর্টিকেল সংক্রান্ত গ্রাহক/পাঠক ফিডব্যাক বিশ্লেষণ করে সমাজের মতামত ও মনোভাব বোঝা যায়, যা ট্রেন্ড পূর্বাভাস, কর্ম উন্নতি ও সিদ্ধান্ত গ্রহণে সাহায্য করে।
