การทำเหมืองข้อมูลมีความท้าทายหลายประการ ดังนี้ -
ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูล − มันสามารถดึงข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมากในฐานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ อัลกอริธึมการค้นพบความรู้ควรมีประสิทธิภาพและสามารถปรับขนาดได้จนถึงฐานข้อมูลขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เวลาทำงานของอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูลควรคาดการณ์ได้และยอมรับได้ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ อัลกอริธึมที่มีความซับซ้อนพหุนามลำดับช่องสัญญาณหรือลำดับช่องสัญญาณจะไม่สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ประโยชน์ ความแน่นอน และความหมายของผลลัพธ์การขุดข้อมูล − ความรู้ที่ระบุควรแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงเนื้อหาของฐานข้อมูล และเป็นประโยชน์สำหรับการใช้งานเฉพาะ ความไม่สมบูรณ์ต้องกำหนดโดยการวัดความไม่แน่นอน ในรูปแบบของกฎโดยประมาณหรือกฎเชิงปริมาณ
เสียงรบกวนและข้อมูลพิเศษต้องได้รับการจัดการอย่างหรูหราในระบบการทำเหมืองข้อมูล นอกจากนี้ยังช่วยกระตุ้นการศึกษาอย่างเป็นระบบในการวัดคุณภาพของความรู้ที่ค้นพบ เช่น ความน่าสนใจและความน่าเชื่อถือ โดยการพัฒนาแบบจำลองและเครื่องมือทางสถิติ การวิเคราะห์ และการจำลอง
การแสดงผลลัพธ์การขุดข้อมูลประเภทต่างๆ − ความรู้หลายประเภทสามารถค้นพบได้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล นอกจากนี้ยังอาจต้องการตรวจสอบความรู้ที่ค้นพบจากมุมมองที่หลากหลายและแสดงในรูปแบบต่างๆ
สิ่งนี้ต้องการให้เรากำหนดทั้งคำขอการขุดข้อมูลและความรู้ที่ค้นพบในภาษาระดับสูงหรือส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้ เพื่อให้งานการขุดข้อมูลสามารถกำหนดได้โดยผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ และผู้ใช้สามารถเข้าใจและเข้าถึงความรู้ที่ค้นพบได้อย่างแม่นยำ สิ่งนี้ยังต้องการระบบการค้นพบเพื่อเลือกเทคนิคการแทนความรู้ที่แสดงออกด้วย
ความรู้การขุดเชิงโต้ตอบในระดับนามธรรมที่หลากหลาย − เนื่องจากการคาดการณ์ว่าสิ่งใดสามารถค้นพบจากฐานข้อมูลได้อย่างแม่นยำนั้นซับซ้อน การสืบค้นข้อมูลระดับสูงจึงต้องถือเป็นโพรบที่สามารถเปิดเผยร่องรอยที่น่าสนใจสำหรับการสำรวจต่อไปได้
ต้องสนับสนุนการค้นพบเชิงโต้ตอบ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับปรุงคำขอการทำเหมืองข้อมูลแบบโต้ตอบได้ เปลี่ยนการโฟกัสของข้อมูลแบบไดนามิก เพิ่มกระบวนการขุดข้อมูลให้ลึกยิ่งขึ้น และดูข้อมูลและผลลัพธ์การขุดข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่นในระดับนามธรรมหลายระดับและจากหลายมุม
การขุดข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ − เครือข่ายคอมพิวเตอร์ในพื้นที่และบริเวณกว้างที่พร้อมใช้งานในวงกว้าง เช่น อินเทอร์เน็ต และสามารถเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลต่างๆ และสร้างฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่กระจายตัวแตกต่างกัน การขุดความรู้จากแหล่งข้อมูลที่มีการจัดรูปแบบหรือไม่ได้จัดรูปแบบหลายแหล่งโดยมีความหมายข้อมูลที่หลากหลายทำให้เกิดข้อกำหนดใหม่ในการทำเหมืองข้อมูล
มิฉะนั้น การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยเปิดเผยความสม่ำเสมอของข้อมูลระดับสูงในฐานข้อมูลที่ต่างกัน ซึ่งระบบการสืบค้นแบบธรรมดาแทบจะไม่สามารถค้นพบได้ นอกจากนี้ ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ การกระจายข้อมูลในวงกว้าง และความซับซ้อนในการคำนวณของวิธีการทำเหมืองข้อมูลหลายวิธีกระตุ้นความก้าวหน้าของอัลกอริธึมการขุดข้อมูลแบบขนานและแบบกระจาย
