একটি দল খেলাধুলা: ব্যবসা এবং আইটি কার্যকর কার্যকর প্রান্তিককরণ

ছাড়াইয়া লত্তয়া: হোস্ট এরিক কাভানাঘ ব্যবসায় ও আইটি-র মধ্যে একারসন গ্রুপের ওয়েইন ইকারসন এবং আলটারিক্সের জোশ হাওয়ার্ডের সাথে সহযোগিতা নিয়ে আলোচনা করেছেন।

আপনি বর্তমানে লগ ইন নেই Please ভিডিওটি দেখতে লগ ইন বা সাইন আপ করুন।

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে, মহিলা এবং ভদ্রলোক, হট টেকনোলজিস সহ এখানে এরিক কাভানাঘ। আমরা লাইনে জোশ হাওয়ার্ড এবং ওয়েন এককারসনকে পেয়েছি। আমরা ঠিক সেখানে মজাদার ছোট্ট অডিও ইস্যুটি ক্র্যাশ ও জ্বলিয়ে দিয়েছি, তবে আমরা আবার ডায়াল করেছি এবং সবকিছু দুলছে এবং ঘূর্ণায়মান।

সুতরাং, ওয়েইন ইকারসন আমি অনেক বছর ধরে পরিচিত। তিনি এ্যাকারসন গ্রুপের প্রধান পরামর্শদাতা। এবং জোশ হাওয়ার্ড আমি দীর্ঘ সময়ের জন্যও পরিচিত। তিনি অ্যাল্টারেক্সে নতুন পণ্য পরিচালক। এই ছেলেরা উভয়ই তাদের ক্ষেত্রগুলিতে সত্যই সত্যই দুর্দান্ত এবং তারা কীভাবে ব্যবসা এবং আইটি আরও ভাল সম্পর্ক গড়ে তুলতে পারে এবং সত্যিকারের সহযোগিতা করতে পারে এবং কিছু জিনিস সম্পন্ন করতে পারে সে সম্পর্কে আমাদের সাথে প্রচুর ধারণা ভাগ করে নেবে।

সুতরাং, আমি পরবর্তী স্লাইডটি ধাক্কা দিয়ে এটি ওয়েনের হাতে দেব। সুতরাং, কী চলছে সে সম্পর্কে আমাকে কিছু বলুন।

ওয়েইন একারসন: অবশ্যই, এরিক এখানে এসে এই সমস্যাটি নিয়ে কথা বলতে পেরে আনন্দিত। আমি দীর্ঘদিন ধরে স্টেটসে আছি এবং ব্যবসায় এবং আইটি-র মধ্যে একটি উপসাগর প্রত্যক্ষ করেছি এবং এর অনেকটাই তাদের ফোকাস এবং তাদের লক্ষ্যগুলির কারণে, তারা কী করা হয়েছিল। সুতরাং এটি এক ধরনের প্রাকৃতিক উপসাগর, আপনি বলতে পারেন বা ব্যবসা এবং আইটি-এর মধ্যে ব্যবধান থাকলেও এটি কিছু ক্ষতিকারক ফলাফলের দিকে নিয়ে যায়।আপনি জানেন, আইটি দীর্ঘমেয়াদী ভাবার জন্য, সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য, এমন সমাধানগুলি স্থায়ী যেগুলি স্কেল, উচ্চ স্তরের পুনরায় ব্যবহার এবং স্কেলিবিলিটি, সুরক্ষা, প্রাপ্যতা এবং নির্ভরযোগ্যতার সাথে অর্থনীতি সরবরাহ করে। অত্যন্ত রক্ষণশীল, ধীর গতিশীল মানসিকতা। অন্যদিকে, ব্যবসায় গ্রাহকের চাহিদা পূরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, কথোপকথনের বিন্দুতে, আরও অনেক স্বল্পমেয়াদী দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, উত্সাহ দেয় - এবং এটি মাসিক বা ত্রৈমাসিক ভিত্তিতে নিষ্ক্রিয় হতে পারে। তাদের ফোকাস গতি, তত্পরতা এবং অভিযোজ্যতা। সুতরাং, এই দুটি গ্রুপের মধ্যে ঘর্ষণ বা হওয়া উচিত বা অবাক হওয়ার কিছু নেই।

পরবর্তী স্লাইড। সুতরাং, এই ধরনের সংলাপটি আমি কখনও কখনও এমন সংস্থাগুলিতে শুনি যেখানে আমি পরামর্শ করতে যাই এবং যেখানে আমার মনে হয় যে আমি বিবাহ পরামর্শদাতার ভূমিকা পালন করছি, এই দুটি পক্ষকে এক করে পেতে, একে অপরকে স্বীকৃতি জানাতে চেষ্টা করছি এবং তাদের ভূমিকা ব্যবসায়িক প্রযুক্তি সমাধান সরবরাহ করার ক্ষেত্রে। ব্যবসায়টি আইটিটিকে খুব ধীর, ব্যয়বহুল হিসাবে ভাবার প্রবণতা দেয় এবং তারা যা চায় তা কখনই সরবরাহ করে না, যখন তারা এটি চায়, কীভাবে এটি চায়। নতুন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করে আইটি ব্যবসায়টিকে সর্বদা তার মন পরিবর্তন করে দেখায়। তারপরে এই সমস্ত জিনিস স্বল্প-মেয়াদে সরবে, বড় চিত্রটি কখনও দেখেনি। এই ঘর্ষণ সঙ্গে ফলাফল প্রায়শই নৈমিত্তিক ব্যবহার হয়। সেখানে এক্সিকিউটিভ ম্যানেজার বলবেন, "আপনি কি জানেন? এটা শুধু ভুলে যাও. আমি জানি যে আমি আমার প্রয়োজনীয় ডেটা পাব না, তাই আমি এগুলি না করেই করব ”" এটি বেশ ভয়ঙ্কর। ডেটার শক্তি ব্যবহারকারী বলবেন, "আমাকে কেবল ডেটা ফেলার দাও এবং আমাকে বিরক্ত করো না।" এবং বিইউ নেতারা, যদি তারা সত্যই তথ্য চায় তবে তারা কেবল তাদের নিজস্ব বাজেট পাবে, তাদের নিজস্ব লোক যুক্ত করবে এবং তাদের নিজস্ব সরঞ্জাম কিনবে। আইটি বলে, "ঠিক আছে, ঠিক আছে। তবে আপনি জানেন, ভাগ্য নিজের নিজেরাই এটি বজায় রাখার চেষ্টা করছে, কারণ শেষ পর্যন্ত এটি ভেঙে যাবে ”" এবং তা হবে। এটি ভেঙে যাবে কারণ কেউ এটি ব্যবহার করছে না, কারণ এটি সঠিকভাবে ডিজাইন করা হয়নি, বা এটি ব্যবহার হবে কারণ সবাই এটি ব্যবহার করছে, এবং আপনার কাছে স্থলটিতে পর্যাপ্ত প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞ নেই, এটি পরিমাপ করার পর্যাপ্ত সংস্থান নেই। বা তাদের বিশেষজ্ঞ পাতা, এবং তারা উচ্চ এবং শুকনো আউট আছে। পরবর্তী স্লাইড।

এরিক কাভানাঘ: এটি একটি পোল, সুতরাং ফোন কলকারী প্রকৃতপক্ষে জরিপে এগিয়ে যেতে পারে। এক সেকেন্ড ধরে রাখা। সুতরাং, আমি এখনই এই পোলটি খুলছি, আশা করি আপনি আপনার পর্দায় একটি পপ-আপ দেখবেন। আপনি যদি না করেন তবে সাধারণত এটি নীচে কোথাও প্রদর্শিত হবে। এবং এগিয়ে যান। আমরা এই বিষয়ে আপনার উত্তর শুনতে আগ্রহী।

ঠিক আছে, আমি এখন কিছু প্রতিক্রিয়া জানাতে আমার কাছে কয়েকজন কল পেয়েছি। সুতরাং, আমরা জিজ্ঞাসা করছি: আপনার সংস্থায় আইটিটির সাথে ব্যবসায়ের কোন ডিগ্রি সংযুক্ত রয়েছে? সুতরাং, আমরা এখন উত্তর দিয়েছি এমন একাধিক লোক পেয়েছি। আপনাকে অনেক ধন্যবাদ. সুতরাং আপনি খুব উচ্চ পেয়েছেন, অবশ্যই উচ্চ, মাঝারি, নিম্ন, খুব কম। সত্যি কথা বলুন, আমরা এটি আপনার দলের অন্যান্য সদস্যদের সাথে ভাগ করব না। আমরা চাই আপনি আমাদের আপনার সাফ প্রতিক্রিয়া জানান। ঠিক আছে, আমাকে আমাদের আরও কয়েক সেকেন্ড দিন, এবং আমরা যা করছি, সম্ভবত জোশ, আপনাকে এই প্রশ্নের উত্তরের লোকদের সাহায্য করার জন্য আপনাকে দ্রুত এনে দেবে। হ্যাঁ, আমি সহযোগিতার এই প্রক্রিয়াটি পছন্দ করি। আমি বোঝাতে চাইছি, আমরা বেশ কয়েক বছর ধরে একটি ব্যবসায় / আইটি বিভাজন সম্পর্কে কথা বলেছি। আমি মনে করি এটি পরিবর্তন হচ্ছে। আমি মনে করি এটি ডিওঅপসের কারণে এটি আংশিকভাবে পরিবর্তিত হচ্ছে, বিকাশকারীরা ব্যবসায়ের সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করছেন। এই জাতীয় ধরণের আইটি দিকে কিছুটা তাপ চাপিয়ে দেয়, তবে আমি মনে করি মেঘের কারণে এটিও পরিবর্তিত হচ্ছে, বেশ স্পষ্টভাবে, কারণ সম্ভবত লোকেরা তাদের কর্মক্ষেত্রে কী করে সে সম্পর্কে আরও বুদ্ধিমান হয়ে উঠছে। কিন্তু, আইটি / ব্যবসায়িক বিভাজনের বিবর্তনের ধরণের বিষয়ে আপনার কী ধারণা?

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, আপনি জানেন, এটি একটি আকর্ষণীয় বিষয়, এবং এটি এমন একটি যা আমরা অবশ্যই একটি সেকেন্ডের মধ্যে এখানে প্রবেশ করব, তবে, আপনি জানেন, আমি কেবল মনে করি যে ব্যবসাটি সত্যিই আইটি-র হাতে জোর করা হয়েছে। এটি ঠিক আছে, তাই আপনি জানেন যে কয়েক বছর ধরে সবকিছুই আইটি-নেতৃত্বাধীন ছিল এবং আমরা দেখেছি এটি আইটি-নেতৃত্বাধীন হওয়া থেকে পিছনে পিছনে দুলতে এসেছিল, আপনি জানেন, ব্যবসায়ের মাধ্যমে কেনা হচ্ছে। এবং, আমি মনে করি আমরা কিছু কেন্দ্রীকরণ দেখতে শুরু করছি। আমি মনে করি, আপনি জানেন, আপনি আরও সংস্থাগুলি, উত্সাহের কেন্দ্রগুলি গড়ে তোলা শুরু করেছেন, আরও বেশি সংখ্যক ব্যবসা-বুদ্ধিমান সংস্থাগুলি দেখা শুরু করেছেন, পাশাপাশি কেন্দ্রগুলিও স্থাপন করা দেখছেন, এবং তাই এটি আপনি জানেন না, আইটি বা ব্যবসা। আমরা দুটি সংস্থার আরও ভাল বিবাহ দেখছি এবং সেরা এই কেন্দ্রগুলি স্থাপন করা দেখছি যেগুলি উভয় সংস্থার মধ্যেই রয়েছে এবং তারা আইটি এবং ব্যবসায় উভয়ই টেবিলে বসে সিটে খাবার খাওয়ার ব্যবস্থা করছে। আমাদের অন্যান্য ব্যবসায়ের উদ্দেশ্য বাছাই করা দরকার, এবং তাই আমি মনে করি এটি গত কয়েক বছর বা তার চেয়েও বেশি সময় ধরে অত্যন্ত ইতিবাচক বলে মনে হয়েছিল one এবং আমি মনে করি এটি আমরা যা দেখছি তারই অংশ।

এরিক কাভানাঘ: আমাকে দোষ দিতে পারে না যে আমি তোমাকে ফেলে দেব, এবং ফলাফলগুলি আমি পড়ব Can আপনার ব্রাউজারের উপর নির্ভর করে আপনি ইতিমধ্যে ফলাফলগুলি দেখতে পাচ্ছেন, তবে কেবল আপনাকে তা দেওয়ার জন্য: অবশ্যই প্রশ্নটি, "আইটিটির সাথে ব্যবসাটি কোন ডিগ্রিযুক্ত?" খুব উচ্চ মাত্রা পেয়েছে percent শতাংশ, উচ্চ পেয়েছে ৮ শতাংশ, মধ্যম পেয়েছে বিস্তৃত সংখ্যাগরিষ্ঠতা, এটি ২৯ শতাংশ, কম দশ শতাংশ, এবং খুব কম 0 শতাংশ। এটি মূলত মোট, তাই আপনি যা দেখছেন তা বেশিরভাগ লোকই মধ্যপন্থী বলেছিলেন, out৩ জনের মধ্যে ২১. out 73 জনের মধ্যে ছয়জন উচ্চ বলেছেন, পাঁচজন খুব উচ্চ বলেছেন, এবং অবশ্যই আমাদের সম্পূর্ণ গোছা আছে যারা ঠিক করেনি উত্তর নেই, তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, 73 এর মধ্যে 43 জন লোক সাড়া দেয়নি, তবে আমি আপনার সময়ের প্রশংসা করি। এবং এটি দিয়ে আমি এই পরবর্তী স্লাইডটি ধাক্কা দিতে চাই। এবং আমি বিশ্বাস করি, জোশ, আপনি কিছুটা কথা বলছিলেন।

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, এবং তাই, আপনি জানেন যে আমি যেখানে যাচ্ছিলাম সেখানে আমরা গত পাঁচ বছরে অনেক পরিবর্তন দেখতে পেয়েছি, এমনকি দশ বছর পিছিয়েও দেখেছি। এবং এটি সত্যই বন্য পশ্চিম হিসাবে ব্যবহৃত হত, এবং তারপরে আমি অনুমান করছি যে এখানে সম্ভবত এখানে কিছু লোক রয়েছে যা তাদের সংগঠনের বন্য পশ্চিম বলে মনে করে, তবে এটি সেখানেই ছিল যেখানে সমস্ত কিছু পুরোপুরি বন্ধ হয়ে গেছে এবং অনমনীয় ছিল, এবং কেন্দ্রিয়ায়িত আইটি দলের মাধ্যমে সমস্ত কিছু বাধ্য করা হয়েছিল, এবং ঠিক এভাবেই বিআই বিতরণ করা হয়েছিল। তবে সমস্যাটি হ'ল ব্যবসায়ী ব্যবহারকারীরা এটি ব্যবহার করছেন না। তারা প্রয়োজনীয় ফলাফলগুলি কখনই পায়নি। তারা জানত না যে তাদের প্রয়োজন মতো ডেটা একসাথে সংগ্রহ করতে পারে, এবং তাই আপনি দেখেছেন, সংস্থাগুলি অনেক ক্ষেত্রে তাদের বিআই অনুশীলন ত্যাগ করে। তারা কেবল তাদের প্রত্যাশিত ব্যবহার পাচ্ছিল না, এবং আপনি জানেন যে এটি বোধগম্য কারণ ব্যবহারকারীরা, তারা সহজেই ব্যবহারযোগ্য সরঞ্জামগুলি নিতে পারেন যেখানে তারা নিতে পারে, আপনি জানেন, ডেটা উত্স এবং তাদের নিজস্ব কিছু সংহতকরণ কাজ করেছেন।

তবে তারা এটির জন্য এটি করার জন্য তারা অপেক্ষা করতে চান না। এবং তাই আমরা যা দেখেছি তা হ'ল, আপনি এই সমস্ত ব্যবসায়িক দলকে তাদের নিজস্ব লাইসেন্স, তাদের নিজস্ব ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জামগুলি কিনে নিয়ে এসেছিলেন এবং তাদের ছায়া আইটি বন্ধুরা একটি ডেটা মার্ট স্থাপন করেছিলেন এবং তারা বন্ধ ছিল। কিন্তু এটি সমস্যার পুরোপুরি নতুন সেটকে বাড়ে। হ্যাঁ, ব্যবসাটি নমনীয়তা এবং তত্পরতা অর্জন করতে সক্ষম হয়েছিল এবং তাদের প্রয়োজনীয় ফলাফলগুলির দ্রুততম কিছু অর্জন করতে সক্ষম হয়েছিল, তবে এটি এখনও রেখে গেছে, আপনি জানেন যে, "আমরা কীভাবে এটি পরিচালনা করব? আমরা কীভাবে এটি স্কেল করব? "

কারণ যা হচ্ছিল, তারা এই ডেটা মার্টগুলি তৈরি করছিল। তারা প্রচুর রিপোর্টিং এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন পরিচালনা করতে শুরু করেছিল, তারপরে তারা ঠিক করার জন্য কেবল আইটি-তে ফিরে যেতে চাইবে, এবং এটি কেবল স্কেলযোগ্য নয়। এটি নিরাময় ছিল না এবং তাই এগুলি ছিল কয়েকটি সমস্যা। তবে এটি ব্যবসায়ের মধ্যে, যে ব্যবহারের সহজতা চায় এবং আইটি, কে এটি পরিচালনা করতে চায় তার মধ্যে টগ-অফ-ওয়ার হতে হবে না। সবাইকে একই পৃষ্ঠায় পেতে এবং একই দিকে টানতে এটি সত্যই। আমি মনে করি সত্যই একটি, বংশবৃদ্ধির পদ্ধতি রয়েছে যা উভয় ব্যবহারকারীর চাহিদা পূরণ করতে পারে। স্লাইড।

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে। এই নাও.

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ ধন্যবাদ. এবং সুতরাং অ্যালটারিক্সে আমরা যেভাবে পৌঁছে যাচ্ছি তা হ'ল আমরা এটি বিশ্লেষণমূলক শাসনের দৃষ্টিকোণ থেকে সত্যিই দেখছি। এবং তাই, আপনি জানেন, আমি এখানে "ডেটা গভর্নমেন্ট" শব্দটি ব্যবহার করছি না কারণ আমি মনে করি যে ডেটা গভর্নেন্স অনেকগুলি বিভিন্ন বিষয়কে ঘিরে একটি কাঠামোর চেয়ে অনেক বেশি, তবে কীভাবে এই তিনটি মূল ক্ষেত্রের দিকে সত্যই দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে ডেটা পরিচালনা করা হচ্ছে, কীভাবে এটি অ্যাক্সেস করা হচ্ছে এবং আমরা কীভাবে এটি সুরক্ষিত করছি।

প্রথমে, ডেটা ম্যানেজমেন্টের পক্ষ থেকে, আপনি যখন স্ব-পরিষেবা সরঞ্জাম সক্ষম করতে চাইছেন, আপনি নিশ্চিত করতে চান যে আপনি জানেন যে এই ব্যবহারকারীদের সমস্ত বিভিন্ন ডেটা উত্সের প্রয়োজন হতে পারে to এবং তাই, আবারও, আমরা মাইক্রোস্ট্রেটজি এবং কোগনোস এবং ওবি এর মতো Oতিহ্যবাহী বিআই সরঞ্জামগুলির সাথে দেখেছি এমন সমস্যার একটি অংশ এটি ছিল যে আপনি জানেন, এটি কেবলমাত্র একটি কেন্দ্রীভূত ডেটা গুদামে আলতো চাপছিল, কিন্তু সেই ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীরা সত্যই সেই ডেটা নিতে চেয়েছিলেন এবং অতিরিক্ত ফলাফল পেতে এটি অন্যান্য ডেটা উত্সের সাথে মিশ্রিত করুন।

আমি বোঝাতে চাইছি, সুতরাং আপনি অবশ্যই এটি নিশ্চিত করতে চান যে তারা different সমস্ত সম্পর্কিত তথ্য উত্সের সাথে সরাসরি সম্পর্কযুক্ত, নির্বিশেষে যদি তারা সম্পর্কযুক্ত বা অ-সম্পর্কযুক্ত হয় এবং এটি এমনভাবে করেন যাতে ডেটা অপ্রয়োজনীয় হয় না। এবং তাই, আপনি নিশ্চিত করতে চান যে আপনি মেমোরি প্রযুক্তি ব্যবহার করছেন যাতে আপনি সেই ফেডারেশনযুক্ত ডেটা উত্সগুলিতে ট্যাপ করছেন এবং সেই ডেটাটি সংস্থার অন্য কোথাও অনুলিপি না করছেন, কারণ এটি কেবল পুরো সমস্যার কারণ তৈরি করে।

এবং তারপরে আপনি নিশ্চিত করতে চান যে আপনি ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং ডেটা সুরক্ষার মতো জিনিসগুলির দিকে তাকিয়ে রয়েছেন তা নিশ্চিত করে ডেটাটি এনক্রিপ্ট করা হচ্ছে, আপনি সঠিক অনুমতি এবং অনুমোদনের জায়গায় জায়গা পেয়েছেন তা নিশ্চিত করে। এবং আমরা যা প্রস্তাব দিচ্ছি তা হ'ল আপনার আইটি দলগুলি ইতিমধ্যে সেটআপ করা সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে, যাতে অ্যাক্টিভ ডিরেক্টরি এবং উইন্ডোজ প্রমাণীকরণের মতো জিনিস। সেই প্রমাণীকরণের মাধ্যমে যে সমস্ত সিস্টেমে অ্যাপ্লিকেশনটিতে যেতে পারে সেই সমস্ত সিস্টেমে আলতো চাপুন এবং এইভাবে আপনি নিশ্চিত করতে পারবেন যে সঠিক ব্যবহারকারীরা সঠিক ডেটাতে অ্যাক্সেস পাচ্ছেন।

এটি সত্যিকারের নিয়ন্ত্রণের রাজ্য থেকে সক্ষমতার একটি রাস্তায় সরানো এবং অভিভাবকের সাহায্যে এটি করা। সুতরাং, আপনি জানেন, অভিভাবকগণের বিশ্লেষণগুলি, যেখানে তথ্যপ্রযুক্তি সফল হওয়ার জন্য সমস্ত সরঞ্জাম দিচ্ছে, তবে তারা এটি নিরীক্ষণও করছে, এটি নিশ্চিত করে তোলে যে এটি ধারাবাহিক, এটি নির্ভরযোগ্য, এবং তারা সঠিক জায়গায় অনুমতি নিয়ে এটি করছে that , এবং নিশ্চিত করা যে সেই ব্যবহারকারীদের কেবলমাত্র সঠিক ডেটাতে অ্যাক্সেস রয়েছে। পরবর্তী স্লাইড।

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে, ড। ওয়েন।

ওয়েইন একারসন: হ্যাঁ, তাই এটি আমার স্লাইড। এটি কেবল স্ব-সেবার মাত্রা দেখায়, যা জোশ কথা বলছিলেন। এটি আজকাল চাহিদার ব্যবসায়ের মাধ্যম, তবে আইটি জিনিস সরবরাহ করার জন্য এবং জোশ যেমন বলেছিলেন, তারা অপেক্ষা করতে চান না এবং এটি সবই করত used তারা আর্কিটেকচার তৈরি এবং অবকাঠামো পরিচালনা করতে এবং সরঞ্জামগুলি বেছে নেওয়ার জন্য এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি, রিপোর্টগুলি, ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে ব্যবহার করেছিল এবং এটি কেবলমাত্র বিশাল সংখ্যক ব্যবহারকারীর পক্ষে কাজ করে না। এবং এখন আমরা স্ব-সেবার কাছাকাছি এসেছি। আমরা স্ব-পরিষেবা রিপোর্টিং, স্ব-পরিষেবা ড্যাশবোর্ড পেয়েছি, যা আমি বলি, স্ব-পরিষেবা ভিজ্যুয়াল আবিষ্কার। আমরা স্ব-পরিষেবা ডেটা একীকরণ বা ডেটা প্রস্তুতি পেয়েছি। আমরা স্ব-পরিষেবা উন্নত বিশ্লেষণ পেয়েছি, যেখানে কিছু তথ্য বিজ্ঞানী রয়েছেন। সুতরাং আমরা এই সমস্ত ক্ষমতাগুলি লোকেরা, ব্যবসায়ীদের কাছে উপলব্ধ বলে মনে করি, যারা নিজেরাই জিনিসগুলি করতে ঝোঁক।

পরবর্তী স্লাইড। কেবলমাত্র আপনাকে জানাতেই আমরা এরিক এখানে কিছু প্রতিক্রিয়া পাচ্ছি। সুতরাং, আপনি জানেন, পৃষ্ঠত্যাগে স্ব-পরিষেবাটি ব্যবসা এবং আইটি বিভাগ উভয়ের জন্যই জয়ের মতো দেখায়। ব্যবহারকারীরা যখন চান তখন তারা কী চায়, কীভাবে তা চায় get আইটি বিভাগটি ব্যবহারকারীদের প্রকার পায়, তারা কাজটি অফলোড করে, এবং তারা পরোক্ষভাবে জিনিস সরবরাহ করতে পারে, তবে যে কোনও উপায়ে ... অনেক পরিস্থিতিতে স্ব-পরিষেবাতে কিছু উল্লেখযোগ্য ডাউনসাইড রয়েছে যার বিষয়ে আপনাকে সতর্ক থাকতে হবে। এবং জোশ আপনাকে এই কয়েকটি ডাউনসাইডের জন্য কিছু প্রতিকার দিচ্ছিল।

এর পরের স্লাইডে যান, এরিক এবং আমরা কেবল দেখব যে সংস্থাগুলির স্ব-পরিষেবাটি এক ধরনের জোয়ার জোয়ার waveেউয়ের মতো, যা নকল, বিরোধী। এবং এটি এমন অবস্থানে পৌঁছেছে যেখানে তাদের নিজের বাদে অন্য কারও রিপোর্টকে কেউ বিশ্বাস করে না, যা ভাল অবস্থা নয়। আপনি এমনকি এটি বলতে শুরু করেছিলেন যে তারা শুরু করার চেয়ে খারাপ। মূলত আপনার কাছে এমন একটি আর্কিটেকচার রয়েছে যা ছায়া প্রতিবেদনের ব্যবস্থা, ডেটা এক্সট্রাক্ট সমন্বিত, যা শেষ পর্যন্ত ব্যয় এবং ওভারহেড এবং অপ্রয়োজনীয়তা এবং সদৃশতা এবং ফলস্বরূপ সংস্থায় ঝুঁকি বাড়ায়। সুতরাং, স্ব-পরিষেবাটি সেই মানদণ্ডগুলি সম্পর্কে যেখানে শাসনব্যবস্থা সত্যিই কেবলমাত্র বাবেলের টাওয়ার। প্রত্যেকে যোগাযোগ করছে, কিন্তু কেউ শুনছে না। পরবর্তী স্লাইড।

এরিক কাভানাঘ: এটি একটি দুর্দান্ত উক্তি, আমি এটি পছন্দ করি। "প্রত্যেকেই যোগাযোগ করছে, কিন্তু কেউ শুনছে না।" আমি মনে করি এটি প্রায় কোনও জায়গাতেই যোগ হবে। ঠিক আছে, আপনি এখানে যান।

ওয়েইন একারসন: সুতরাং, আপনি জানেন, আমি প্রতিকারগুলিও পেয়ে যাব, তবে প্রচুর ব্যবসায়ীরা মনে করেন যে স্ব-সেবার উদ্দেশ্য আইটি থেকে মুক্তি পাওয়া। ঠিক আছে, ব্যবসায় প্রচুর পরিমাণে বিপরীত জিনিস রয়েছে এবং এটি তাদের মধ্যে একটি। স্ব-সেবার উদ্দেশ্যটি সমীকরণ থেকে আইটি সীমাবদ্ধ করা নয় তবে এর সাথে আরও বেশি সহযোগিতা বাড়ানো ছিল। স্ব-পরিষেবাটির আর একটি বিড়বিড়তা যা আমি এখানে রাখি নি তা হ'ল স্ব-পরিষেবাটি সমর্থন করার জন্য এটি প্রচুর মানকতার প্রয়োজন। এটি একধরণের মতো, রাস্তায় গাড়ি চালানোর কথা ভাবুন, তাই না? আমাদের প্রচুর নিয়ম মেনে চলতে হয়। সবাই-

অটোমেটেড ভয়েস: সম্মেলনের রেকর্ডিং বন্ধ হয়ে গেছে।

এরিক কাভানাঘ: সে সম্পর্কে চিন্তা করবেন না। এটি কেবল ব্যাকআপ। চোলতে থাকা.

ওয়েইন একারসন: ঠিক আছে. সুতরাং, এবং আইটি হ'ল সেই গোষ্ঠীটি যা এই মানগুলি একত্রিত করা দরকার। এবং একবার সেই মানগুলি স্থানে থাকলে এবং গৃহীত হয় এবং গৃহীত হয়, আরে, তারপর আমরা স্ব-পরিষেবা করতে পারি ‘যতক্ষণ না চাঁদ না আসে out পরবর্তী স্লাইড।

এরিক কাভানাঘ: আমি মনে করি আমরা আবার জোশের কাছে ফিরে এসেছি।

জোশ হাওয়ার্ড: ঠিক আছে, হ্যাঁ, এবং আমি তার সাথে অনেকটাই একমত, ওয়েন, আপনি যেটা বলছিলেন তা। তবে কথাটি হ'ল, যদি আপনি ডেটা থেকে আরও বেশি মূল্য পেতে চান তবে আবার আইটি নিয়ন্ত্রণ করার এবং সক্রিয় করার ব্যবসায়ে নামার ব্যবসায় থেকে বেরিয়ে এসেছি। সুতরাং এর অর্থ কেবল আইটি নয়, ব্যবহারকারীকে তাদের নিজস্ব বিশ্লেষণ সরঞ্জাম দিয়ে ক্ষমতায়ন করা। এর অর্থ এই নয় যে আপনাকে তাদের রাজ্যের কীগুলি দিতে হবে। অন্য বিদ্যমান বিদ্যমান রক্ষকগুলির সাথে আপনি এটি করতে পারেন। বিদ্যমান সিস্টেমে স্থানে থাকা, আপনার অনুমোদনের সরঞ্জামগুলি, সক্রিয় ডিরেক্টরি, আপনার অনুমতিগুলি উপার্জন করুন এবং এটি নিশ্চিত করতে চলেছে যে, আপনি জানেন যে কেউ তার উচিত নয় এমন ডেটা দিচ্ছে না। এবং তাই, এই সমস্ত জিনিসগুলি করার মাধ্যমে আপনি সেই বিশ্লেষকদেরকে আরও বেশি মূল্য প্রদানের জন্য ক্ষমতায়িত করছেন এবং এটি পরিচালনা করে এমন পদ্ধতিতে করছেন doing

পরবর্তী স্লাইড। তবে বাস্তবতাটি হ'ল আইটি কখনই কোনও বিশ্লেষক বিভিন্ন উপায়ে ডেটা দেখতে, এটিকে হেরফের করতে চায় বিভিন্ন উপায়ে রাখতে সক্ষম হয় না। এবং তাই, কেবল তাই নয়, আপনার কাছে সেই অনুরোধগুলি চালিয়ে যাওয়ারও সময় নেই। উত্তরাধিকার ব্যবস্থা, জলপ্রপাত প্রক্রিয়া। আপনি যদি কেবল কোনও টেবিল যুক্ত করার জন্য কোনও ইটিএল প্রক্রিয়াটি দেখে থাকেন তবে তা আপনি জানেন, কিছু ক্ষেত্রে কয়েক মাস না হলেও কয়েক সপ্তাহ সময় নিতে পারে। এবং তাই, আপনি ব্যবসায়ের সেই পরিবর্তনের সাথে তাল মিলিয়ে রাখতে সক্ষম হতে চান।

আপনি যদি বাস্তবে বিশ্লেষণের সংস্কৃতি তৈরি করতে চান তবে আপনাকে সেই ব্যবহারকারীদের এটি করতে সক্ষম করতে হবে। এবং তারপরে একবার আপনি এটি করেন, উপকারগুলি সত্যই আশ্চর্যজনক হতে পারে। আপনি জানেন যে, যখন আমরা প্রথম পাঁচ / দশ বছর আগে, ব্যবসা গোয়েন্দা প্রকল্পগুলির কথা বলতে শুরু করি, তার মানে এটি প্রায়শই উদ্ধৃত হয়েছিল যে সমস্ত বিআই প্রকল্পের 70-80 শতাংশ ব্যর্থ হবে। এবং এটি আর কেস নয়। আপনি যখন ব্যবসায়ের ব্যবহারকারীদেরকে সঠিক সরঞ্জামগুলি দিয়ে সজ্জিত করেন, আমরা কিছু অসাধারণ ফলাফল এবং অভূতপূর্ব মান দেখতে পাচ্ছি এবং সে কারণেই স্ব-পরিষেবা সরঞ্জামগুলি কোনও সংস্থার মাধ্যমে দাবানলের মতো ছড়িয়ে পড়ছে। এটি আমরা যে সাফল্যের সাথে দেখছি তার কারণ।

এবং আমি এমন একটি ব্যবহারের কেস পেয়েছি যা আমি এখানে এক মিনিটের মধ্যেও কথা বলব, তবে আপনি জানেন যে, আমাদের আক্ষরিক অর্থে কয়েক হাজার ব্যবহারকারী স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ এবং স্কেল করছেন। এবং এই ব্যবহারকারীরা দ্রুত অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করছে, তারা নতুন পণ্য তৈরি করছে, এবং তারা প্রতিযোগিতায় এগিয়ে যাওয়ার জন্য ব্যবসায়ের অবস্থার পরিবর্তন খুব দ্রুত করে নিয়েছে।

আপনি জানেন, দ্বিতীয় জিনিসটি হ'ল, আপনি জানেন, তারা ডেটা প্রিপিং করতেও কম সময় ব্যয় করছেন এবং বিশ্লেষণ করতে আরও সময় ব্যয় করছেন। এটি এটির অন্য একটি উপাদান এবং আমি এখানে সিএনএ থেকে একটি উদাহরণ পেয়েছি যেখানে তাদের বেশিরভাগ বিশ্লেষক রয়েছেন যে সময় গ্রহণকারী পন্থা গ্রহণ করে যা কয়েক সপ্তাহ বা মাস সময় নিচ্ছিল এবং এখন সেগুলি কয়েক মিনিটের মধ্যে নেমেছে। এটি অত্যুক্তি ছাড়াই। আমাদের কাছে আক্ষরিক অর্থে প্রচুর গ্রাহকদের এই উদাহরণ রয়েছে এবং এটি সত্যই একটি বিজয়ী পরিস্থিতি। বিশ্লেষকরা খুশী যে তারা না করায়, আপনি জানেন যে তারা দ্রুত তাদের ডেটাতে পাচ্ছেন। এটি খুশি কারণ আপনি জানেন, তারা প্রশাসনের বিষয়ে ঝাঁকুনি না দিয়ে তাদের কৌশলগত উদ্যোগগুলিতে মনোনিবেশ করতে পারে এবং শেষ পর্যন্ত নির্বাহী দলগুলি খুশি হয় কারণ অবশেষে তারা বিশ্লেষণী সংস্কৃতি তৈরির জন্য ব্যবসা এবং আইটি দল এক সাথে কাজ করেছে। আপনার কাছে ফিরে আসি

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে. আমাদের আরেকটি সমীক্ষা হয়েছিল, যাতে আপনার ফলাফলগুলি দর্শকদের মধ্যে দেখতে পারা উচিত। আমাদের দেখতে হবে যে ইতিমধ্যে আপনার পোলিং প্যানেলে রয়েছে, তবে প্রশ্নটি ছিল, "আপনার সংস্থা কি স্ব-সেবার প্রতিশ্রুতি পেয়েছে?" আমি আপনাকে বলতে পারি যে উত্তরদাতাদের একটি উত্তাপ রয়েছে, "না।"

আমি মনে করি এটি আমরা যেখানে শিল্পে আছি তার পক্ষে কথা বলেছি, তবে আমি মনে করি আপনি সেখানে বেশ কয়েকটি সত্যই সত্য পয়েন্ট তৈরি করেছেন, জোশ, যিনি ওয়েইন যেমন কিছু মানদণ্ডের সাথে আলোচনা করছিলেন, তবুও স্ব-সেবাকে সক্ষম করে তোলেন, আসলে কি আপনাকে শাসনব্যবস্থা গড়ে তুলতে দেয়। আমরা যে প্রহরীগুলির কথা বললাম, ঠিক সেটাই কি? শাসন ​​নীতিটি বিতরণ ব্যবস্থায় পর্যায়ক্রমে আসতে পারে এবং বিশ্লেষকদের স্ব-সেবায়িত হওয়ার ক্ষমতায়নের ক্ষেত্রে আপনি যখন প্রকৃতপক্ষে শাসন অর্জন করেন। এটা ঠিক, জোশ?

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, এটা ঠিক।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, তাই উত্তরদাতারা -

ওয়েইন একারসন: সুতরাং, এরিক, সেই ফলাফলগুলি আকর্ষণীয়, আপনি জানেন। আমি বলব যে এর কারণ হয় হয় আইটি এখনও নিয়ন্ত্রণে রয়েছে, ব্যবহারকারীরা স্ব-পরিষেবা পাচ্ছেন না এবং যখন প্রয়োজন হবে তখন তারা যা চান তা পাচ্ছেন না, বা আপনারা জানেন যে তাদের স্ব-পরিষেবা স্ব-পরিষেবা রয়েছে। এবং দুটোই খারাপ। সুতরাং, প্রকৃতপক্ষে স্ব-সেবার সাহায্যে সুইতে আঘাত করা, একটি নিয়ন্ত্রিত পরিবেশ থাকা যা ব্যবহারকারীদের তাদের প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টি পেতে প্রয়োজনীয় কার্যকারিতা এবং কার্যকারিতা দেয় এবং তাদের প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ গ্রহণ করে। এটি শক্ত, কঠিন, তবে আপনি জানেন —

ওয়েইন একারসন: আপনি এখন অ্যালটারিক্স, খুব শক্তিশালী সরঞ্জাম, খুব শক্তিশালী সরঞ্জামগুলির সাথে এখন মুখোমুখি হয়েছিলেন। সুতরাং, আমাদের এখন দক্ষতা রয়েছে যা আমরা পারি —

এরিক কাভানাঘ: এবং সোনিকের সাথে আপনার কাঁচা চুক্তি কিছুটা হলেও কম হয়েছে, তাই বেসিক অডিওটি সন্ধান করুন। আমি কিছুটা অবাক হয়েছি এবং আমি মনে করি এটি অ্যালটারেক্সের পক্ষে সম্ভবত সুসংবাদ কারণ তাদের কাছে স্ব-পরিষেবা সক্ষম করার একটি সমাধান রয়েছে। কারণ প্রচুর বিভিন্ন সরঞ্জাম দিয়ে কাজ করার পুরানো পদ্ধতিতে, উদাহরণস্বরূপ, প্রচুর সংহত পয়েন্ট সহ, লোকেরা এক ধরণের দৌড়ঝাঁপ করে চলেছে, কেবল স্থিতিশীলতার সাথে তাল মিলিয়ে চলার চেষ্টা করছে এবং আমি মনে করি এটিই আসল চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি।

আমাদের ক্লায়েন্টের একজনের কয়েক সপ্তাহ আগে একটি মন্তব্য ছিল যা আমার কানে বাজে। তখন থেকেই তিনি "জরুরি ভিত্তির অত্যাচার" উল্লেখ করেছেন এবং কীভাবে এটি বেশ কয়েকটি সংস্থাকে আধিপত্য বিস্তার করতে এবং পরিবর্তন প্রতিরোধ করতে ঝোঁক। আপনি সর্বদা জরুরী অবস্থা, আপনি সবসময় কেবল এমন কাজ শেষ করার চেষ্টা করছেন যা ইতিমধ্যে করা দরকার। এবং এটি মূলত আপনাকে নতুন কিছু করতে বাধা দেয়।

একটি নির্দিষ্ট সময়ে আপনাকে সঙ্গীত বন্ধ করতে হবে, একটি চেয়ার চলে যেতে চলেছে তা চিনতে হবে, তবে বাকী চেয়ারগুলির টেবিলে বসে আমাদের একসাথে কাজ না করা অবধি কিছুটা সহযোগিতা করতে হবে। তবে আমি এই পুরো ছবিটি কীভাবে দেখি that হ্যাঁ, উত্তরগুলি সাধারণত 43 জনের মধ্যে 23 বলেছিল, "না," 43 জনের মধ্যে 6 জন বলেছেন, "হ্যাঁ" এবং 43 জনের মধ্যে 6 জন বলেছেন, "নিশ্চিত নয়", তবে 38 জন বা তার জবাব দেয় নি। তবে এটি একটি দুর্দান্ত সুর, "না।" এর সাথে আমি কেস স্টাডিতে যেতে চাই।

জোশ, আমি এটি আপনার হাতে ফিরিয়ে দেব। দূরে নিতে.

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, এবং এর আগে আমি ব্যবসা এবং আইটি এর মধ্যে এই সহযোগিতা সম্পর্কে জানলাম you আমি সত্যিই অনুভব করি যে আমরা কিছু বেশ বড় বড় পরিবর্তন দেখেছি এবং আরও বেশি সংস্থাগুলি এই দিকে এগিয়ে চলেছে, স্ব-পরিষেবা সক্ষম করে এবং আমি যে ফলাফলগুলি বলছিলাম তার ফলাফলগুলি দেখছি। এবং ফোর্ড এটির একটি দুর্দান্ত উদাহরণ। ফোর্ড অবশ্যই কয়েক দশক ধরে ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে আসছে তবে অনেক সংস্থার মতো এটি সত্যিই ঠিক প্রতিষ্ঠানের পকেটে করা হয়েছিল। ধারাবাহিকতা এবং সমন্বয়ের জন্য সামান্য তদারকি ছিল এবং আপনি জানেন যে তাদের মধ্যে ডেটা গভর্ন্যান্স অনুশীলনও ছিল যা বেমানান ছিল।

এবং তাই তাদের একটি বিশাল সমস্যা ছিল; তাদের কাছে 4,600 এর বেশি ডেটা উত্স ছিল এবং তাই, আপনি ফোর্ডের মতো একটি সংস্থার আকারে এটি করার চ্যালেঞ্জটি কল্পনা করতে পারেন। এবং তাই তারা কী করেছিল, মাত্র দু'বছর আগে তারা গ্লোবাল ডেটা ইনসাইটস এবং অ্যানালিটিক্স ইউনিট গঠন করেছিল, যা কেন্দ্রের উত্সাহীকরণের কেন্দ্র, এটি গঠিত দল নিয়ে গঠিত, আপনি জানেন, ডেটা কর্মীরা, সুতরাং ডেটা বিশ্লেষক, ডেটা সাজানোর বিজ্ঞানী।

আপনি এই সিওই সম্পর্কে অনেকটা এইচআর বিভাগ বা একটি ফিনান্স বিভাগের মতো ভাবতে পারেন যা পুরো সংস্থাকে পরিবেশন করে। এই নতুন টিমটি ঠিক তেমনটি করার জন্যই তৈরি হয়েছিল এবং তাই তারা তাদের নিজস্ব উচ্চ-অগ্রাধিকারের চ্যালেঞ্জগুলি সনাক্ত করতে এবং তাদের অনুসরণ করতে সক্ষম হয়েছিল এবং বিভিন্ন ব্যবসায়িক ইউনিটগুলির সাথে কাজ করতে সক্ষম হয়েছে যা আপনি জানেন, বিভিন্ন সমস্যা রয়েছে। তবে পুরো ধারণাটি ছিল যে তারা সেই কথোপকথনটিকে লক্ষ্য করে পরিবর্তন করতে চেয়েছিল যাতে ব্যবসায়ের চ্যালেঞ্জকে সঠিকভাবে ডেকে আনে এবং সেই ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারে focus এবং আপনি জানেন যে তারা কয়েক বছর আগে শুরু করার জন্য একটি ডেটা অ্যানালিস্ট, এবং একটি অ্যালটারিক্স লাইসেন্স এবং টেবিল এবং ক্লিকভিউয়ের সংমিশ্রণ দিয়ে শুরু করেছেন।

এখন, তারা গত দু'বছরে এখন অ্যালটারিক্সকে 1,200 টিরও বেশি বিজ্ঞানীদের কাছে নিয়ে এসেছিল এবং তারা আরও ভাড়া নিচ্ছে। এবং তাই, তাদের সংস্থার মধ্যে এমনটি ঘটেছিল এবং যে সমস্যাগুলি তারা সমাধান করে চলেছে তা অবিশ্বাস্য use তারা তাদের NASCAR ঘোড়দৌড় থেকে পুরোপুরি উত্পাদন লাইন সমস্যার সমাধানের জন্য অ্যালটারিক্স ব্যবহার করছে, তাই তারা চালাচ্ছে এমন কিছু ফলাফল দেখে সত্যিই আকর্ষণীয় হয়। এবং, আপনি কি জানেন যে কি আকর্ষণীয় তা আপনি জানেন, এর মধ্যে কয়েকটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে, একক ব্যবহারের ক্ষেত্রে কয়েক মিলিয়ন মিলিয়ন ডলার সাশ্রয় হয় এবং তাই এগুলির পক্ষে ন্যায়সঙ্গত হওয়া খুব সহজ। এবং এটি কেবল একটি ব্যবহারের কেস এবং এটি এখন আক্ষরিক অর্থে ব্যবহৃত হয়েছে কয়েক শতাধিক ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে এবং সেই 1,200 ডেটা বিশ্লেষক এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের জুড়ে। সুতরাং, অসাধারণ ফলাফল এবং ফোর্ডের সাথে আমাদের যে অংশীদারিত্ব রয়েছে তাতে আমরা সত্যিই সন্তুষ্ট।

ওয়েইন একারসন: ঠিক আছে, এটি আমার স্লাইড। সুতরাং, আপনি কি জানেন যে আমি স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণের উপর একটি ক্লাস শিখিয়েছি, এবং এটি দর্শকদের জন্য একটি টেবিলে নিয়ে আসা সমাধানগুলির একটি সংক্ষিপ্তসার, খুব উচ্চ-স্তরের সংক্ষিপ্তসার is এবং আমি এটি খুব দ্রুত ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করব। আপনি জানেন, আমি স্ব-পরিষেবা দেখি, ভাল এক, স্ব-পরিষেবা কেউ নেই। প্রত্যেকেরই কোনও সংস্থার ভিতরে স্ব-সেবার একটি আলাদা সংজ্ঞা থাকে, তাই সিইওর কাছে যা স্ব-পরিষেবা তা অবশ্যই কোনও ডেটা বিজ্ঞানীর কাছে স্ব-পরিষেবা নয়। তবে সাধারণভাবে, ব্যবহারকারীদের দুটি শ্রেণি রয়েছে। প্রথম শ্রেণি, আপনি জানেন, আরও নৈমিত্তিক ব্যবহারকারী, এক্সিকিউটিভ ম্যানেজার, ফ্রন্টলাইনের কর্মীরা নীলে নীচে বিশ্বে রয়েছেন।

এবং আপনি জানেন, আমি তাদের "ডেটা ভোক্তা" বা "ডেটা এক্সপ্লোরার" বলি এবং তারা জানেন যে রিপোর্টগুলি এবং ড্যাশবোর্ডগুলি, আশা করি ইন্টারেক্টিভ যে লোকেরা তাদের জন্য তৈরি করেছে, এটি আইটি বা তাদের সহকর্মী এবং গ্রাহক যে হিসাবে। এক্সপ্লোরাররা এই জিনিসগুলি খোলার এবং সেগুলিতে সম্পাদনা করার প্রবণতা রাখে তবে তারা অগত্যা কোনও খালি কাগজের কাগজ দিয়ে শুরু করতে চায় না। কোনও উপায় তাদের দেওয়া হচ্ছে না। অগত্যা পরিশোধ করা হয় না বিশ্লেষকরা। তলদেশের বিশ্বের লোকেরা যা করে তা হ'ল তথ্য বিজ্ঞানী এবং ডেটা বিশ্লেষকরা, যা অতিরিক্ত হিসাবে ডেটা বিশ্লেষকরা স্প্রেডশিট নিয়ে কাজ করে, ডাটাবেসে অ্যাক্সেস করে। এবং তথ্য বিজ্ঞানীদের আরও বেশি টান আছে, আপনি জানেন, ডেটা মাইন ওয়ার্কব্যাঞ্চগুলি। স্ব-পরিষেবা সরঞ্জামগুলি বেরিয়ে এসেছে যা এই নিচের দিকের ক্রুটিকে সত্যই শক্তিশালী করেছে। তারা আগের চেয়ে অনেক বেশি উত্পাদনশীল হতে পারে। এগুলি কেবল আপনি জানেন, নিজের প্রতিবেদন এবং ড্যাশবোর্ডগুলি করতে পারবেন না, তারা তাদের নিজস্ব ডেটা পেতে, এটি মিশ্রণ করতে, এটি একসাথে মেলাতে এবং আরও অনেক কিছু করতে পারে। আমি আসলে দেখলাম যে এই তিনটি সরঞ্জামের ত্রৈমাসিক বের হয়ে আসে এবং নীচের অংশের বিশ্ব আমদানি করে। ডেটা ক্যাটালগগুলি যাতে তারা ডেটা প্রস্তুতিমূলক সরঞ্জামগুলি পেতে পারে যাতে তারা এটি একসাথে মেলে এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম যাতে তারা বিশ্লেষণ করতে পারে, দেখতে পারে এবং ভাগ করে নিতে পারে can আমি মনে করি আমরা সেই সরঞ্জাম সেটটি এক হয়ে যাব এবং আমার ধারণা আসলে অ্যালটারিক্স কেবল এটি করার পথে রয়েছে।

তাই আমি এই নীচের দিকের বিশ্বটিকে "আসল স্ব-পরিষেবা" বলছি, যেখানে শীর্ষ-নিচের বিশ্বকে আমি এটিকে আরও "রৌপ্য-পরিষেবা" বলি কারণ আমরা রূপালী থালায় প্রদত্ত তথ্য দেই। এটি কিছুটা পরিমাণে প্যাকেজ করা হয়েছে। তবুও ইন্টারেক্টিভ, এখনও সম্পাদনযোগ্য, তবে কারও মনে করা উচিত যে এই লোকেরা কে সেগুলি গ্রহণ করবে এবং তাদের নির্দিষ্ট চাহিদা পূরণের জন্য এটি উপস্থ করে তুলবে? আপনি যে শীর্ষ-ডাউন বিশ্বের পেয়েছেন তা আপনি দেখতে পাচ্ছেন, আপনি জানেন যে আরও ভারী দায়িত্ব কেন্দ্রিয় দলগুলি, ডেটা গভর্নেন্স কমিটি, যা আপনি জানেন, এটি ডেটা সাইট এবং রিপোর্টগুলিতে রাখে। এবং ডেটা গুদাম দলটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডেটা সংহত করার চেষ্টা করে। এটি একটি আরও traditionalতিহ্যগত আইটি-ভিত্তিক কেন্দ্রিকৃত শীর্ষ-ডাউন প্রশাসন প্রক্রিয়া। যেখানে নীচের অংশের বিশ্বে, যা সংস্থার 10 শতাংশ, 20 শতাংশের মতো, তারা তৃণমূল পর্যায় থেকে ডেটা সেট আপ করে তাদের দিকে নজর রেখে, তাদের বিষয়ে মন্তব্য করে, সেই ডেটা সেটগুলিতে ট্যাগ করে প্রশাসনের সুযোগ পাচ্ছে - মূলত গ্রাউন্ড আপ থেকে ডেটা ভাগ করে নেওয়া গড় তৈরি। আপনি ক্যাটালগ এবং ডেটা মার্কেটপ্লেস পেয়ে যাচ্ছেন এবং একটি সংস্থার এই উভয় পৃথিবীর প্রয়োজন। প্রকৃতপক্ষে, তারা একে অপরকে খাওয়ায়, খুব সিনারজিস্টিক, তারা একই মুদ্রার দুটি দিক। আপনার যদি প্রতিটি বিভাগে বিশ্লেষক না থাকে তবে অপারেশনগুলি ব্যর্থ হয়, বিপণন, অর্থায়ন। আপনার ব্যবসায়ের চালনার যে ধরণের অন্তর্দৃষ্টি রয়েছে তা আপনি হারিয়েছেন কারণ তারা এমন প্রশ্নের উত্তর তৈরি করছে যা লোকেরা আগের দিনটি কী তা বুঝতে পারে নি। এবং অবশ্যই এটি তৈরি করতে পারেনি বা বিকাশকারীরা সেই প্রতিবেদনগুলি বা ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে পারেনি। সুতরাং তারা প্রয়োজনীয়তার পরবর্তী তরঙ্গ এবং পরবর্তী অন্তর্দৃষ্টিগুলির তরঙ্গকে প্যাকেজড করে শীর্ষ-বিশ্বে রেখে দেওয়া উচিত kind

এখন সমস্যাটি যখন ডাউন-আপ ওয়ার্ল্ড টপ-ডাউন বিশ্বের প্রতিবেদনগুলি প্রকাশ করে যা প্রত্যয়িত বা পরিচালিত হয়নি এবং আপনি বিরোধী প্রতিবেদন, নকল এবং এর মতো জিনিস পান। সুতরাং, আমার বিশ্বে এটি এই দুটি বিশ্বের মধ্যে একটি ডেটা গভর্নেন্স গেটওয়ে রাখতে সহায়তা করে এবং এটি ঠিক আছে, যদি কোনও ডেটা বিশ্লেষক তৈরি শুরু করে এবং একটি নতুন অন্তর্দৃষ্টি নিয়ে আসে এবং একটি প্রতিবেদন তৈরি করে। লোকেরা এটি পছন্দ করে এবং তারপরে, আপনি জানেন, তারা সেই প্রতিবেদনটি প্রকাশ করে চালিয়ে যেতে চান এবং সম্ভবত পুরো উদ্যোগে আরও বিস্তৃতভাবে এটি ডেটা প্রশাসনের দ্বারা পর্যালোচনা করা উচিত এবং আশা করা যায় যে এটি খুব দ্রুত কার্যকর হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য মান। এটি একটি স্ট্যান্ডার্ড প্ল্যাটফর্মে লেখার প্রয়োজন হতে পারে, স্ট্যান্ডার্ড এন্টারপ্রাইজ ভাণ্ডারে নতুন ডেটা যুক্ত করার প্রয়োজন হতে পারে। এবং আমরা এখন যা দেখছি তা হ'ল অ্যালটারিক্সের মতো সরঞ্জামগুলি এই প্রচার প্রক্রিয়াটিকে সমর্থন করার জন্য প্রয়োজনীয় ওয়ার্কফ্লোগুলি এম্বেড করছে যেখানে আমরা এমন একটি প্রতিবেদন প্রচার করছি যা একটি জলছবি বা একটি স্কেল যাতে এন্টারপ্রাইজ-ক্যালিবার সার্টিফাইড রিপোর্ট বা ডেটা সেট হিসাবে জনপ্রিয় হয় । সুতরাং, এটি ডেটা প্রশাসনের কিছু রাষ্ট্রের পর্যালোচনা প্রক্রিয়া হিসাবে সংক্ষেপে ওজন করে। উন্নয়ন দলগুলির সাথে একটি উত্পাদন হ্যান্ডঅফ থাকতে পারে এবং বিআই সরঞ্জামগুলির মধ্যে বিশ্লেষণকারী সরঞ্জামগুলি বা সেইগুলি কার্যপ্রবাহের মধ্যে নির্মিত অনুমতি এবং পরিচালনা থাকতে পারে। পরবর্তী স্লাইড।

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে, আমি মনে করি আমরা এই নিয়ে আবার জোশে ফিরে এসেছি।

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, এবং তাই, আপনি কি জানেন, যখন আপনি এই বিভিন্ন সরঞ্জামের কয়েকটি থেকে সরানোর বিষয়ে কথা বলেছিলেন এবং আমি আমার নিজের কী খুঁজে পেয়েছি, আপনি জানেন, গবেষণাটি বেশিরভাগ বিশ্লেষক 10 থেকে 12 টি বিভিন্ন সরঞ্জাম ব্যবহার করার জন্য ব্যবহার করছেন তাদের বিশ্লেষণ কাজ সম্পন্ন করুন। এবং আপনি জানেন যে তারা ডেটা সন্ধানের জন্য কোনও ডেটা ক্যাটালগিং সমাধান ব্যবহার করছেন, তারা ডেটা প্রস্তুতি সমাধান ব্যবহার করতে পারে, তারা ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারে, উন্নত বিশ্লেষণের জন্য কিছু, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিজ্ঞানের সরঞ্জাম ব্যবহারের জন্য এবং পরিচালনা। এবং আমরা সত্যিই ভাবি যে এটি একটি একক প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে পরিবেশন করা উচিত, এবং আমরা মনে করি এটি সেখানে চলেছে। এবং তাই, বেশিরভাগ লোকেরা ডেটা প্রস্তুতি এবং মিশ্রণ ক্ষমতা এবং টেবিল এবং পাওয়ার বিআইয়ের মতো সরঞ্জামগুলির সাথে এর আঁটসাঁট একীকরণের সমস্ত কৌশল সম্পর্কে জানে।

তবে, আপনি জানেন, আমরা কেবল ডেটা প্রস্তুতির সরঞ্জামের চেয়ে বেশি উপায়। আমরা সেই ডেটা বিশ্লেষক এবং নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য সত্যই একটি শেষ টু এন্ড প্ল্যাটফর্ম, সেই ডেটাটি আবিষ্কার করার, এটি প্রস্তুত করার, মিশ্রিত করার, বিশ্লেষণ করার এবং পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতিতে এবং পুনরাবৃত্তযোগ্য ওয়ার্কফ্লোতে এটি করার ক্ষমতা সরবরাহ করে। এবং তারপরে এই সম্পদগুলিকে স্থাপন এবং ভাগ করে দিন এবং তাই আল্টেরিক্সের সম্পর্কে এটিই সত্য। এবং আমরা একটি আশ্চর্যজনক সম্প্রদায় পেয়েছি যা আমাদের সমর্থন হিসাবে রয়েছে, এটি আপনার সাধারণ সম্প্রদায়ের চেয়ে বেশি। এটির স্ব-পরিষেবা প্রশিক্ষণের ক্ষেত্র রয়েছে, এটির ফোরাম এবং সর্বোত্তম অনুশীলন রয়েছে এবং আমাদের সেখানে সত্যই ব্যবহারকারীদের একটি সুসমাচার প্রচারমূলক সম্প্রদায় রয়েছে একে অপরকে সমর্থন করে। এবং এ সম্পর্কে দুর্দান্ত বিষয়টি হ'ল আপনি যেমন অ্যালটারেক্সের মতো সরঞ্জাম গ্রহণ করছেন, এই ধরণের সম্প্রদায়গুলি সত্যই শিক্ষার বক্ররেখা হ্রাস করে, তাই আপনি এই নতুন সরঞ্জাম সেটগুলিতে দ্রুত গতি অর্জন করতে সক্ষম হবেন। যদিও তারা ব্যবহার করা সত্যই সহজ, তাদের প্রচুর কোডিং দরকার হয় না এবং এগুলি ব্যবহার করা সহজ হয় এবং দ্রুত ওঠা যায়, তবে এখনও সেই সম্প্রদায়টি সেই শিক্ষার বক্ররেখা হ্রাস করতে পারে তা সত্যই অমূল্য।

এবং সুতরাং আমরা যেভাবে এটি ভেঙে ফেলেছি তা হল চারটি ক্ষেত্র। প্রথমত এটি আবিষ্কার এবং ভাগ করে নেওয়ার আশেপাশে থাকে, সুতরাং আপনার ডেটা প্রিপ এবং মিশ্রিত করার আগে আপনাকে এটি সন্ধান করতে সক্ষম হতে হবে। এবং এই কারণেই আমাদের প্ল্যাটফর্মের প্রথম অংশটি হ'ল আবিষ্কার এবং ভাগ করার উপাদান যা আমরা আপনার সংস্থার উপজাতি জ্ঞান ক্যাপচার করতে ব্যবহার করি। সুতরাং এটি মূলত একটি ডেটা ক্যাটালগিং সমাধান যা কিউরেটেড এবং নিয়ন্ত্রিত ডেটা সেট ভাগ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যবহারকারীদের সহজেই সহজে ব্যবহারযোগ্য গুগল-এর মতো অনুসন্ধানের বৈশিষ্ট্যটিতে যে ডেটা সন্ধান করছে তা সন্ধান করতে দেয় এবং ডেটা সেটগুলিতে সহযোগিতার জন্য সামাজিক বৈশিষ্ট্যও সরবরাহ করে এবং এমনকী আপনাকে সম্পদের ডেটা বংশের মধ্যেও ড্রিল করতে দেয়, সেগুলি নিশ্চিত করে সম্পত্তি এবং ওয়াটারমার্ক। এবং এটি স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণের জন্য সত্যই গুরুত্বপূর্ণ কারণ এক, বেশিরভাগ লোকেরা ডেটা সন্ধান করার জন্য অনেক বেশি সময় ব্যয় করে - তারা এটি জানে না এমনকি এটি কোথায় পাওয়া যায়। এবং তারপরে যদি তারা কোনও প্রতিবেদন পান তবে আপনি জানেন কীভাবে তারা জানেন যে এটি প্রত্যয়িত, এটি বিশ্বস্ত? সুতরাং আপনি যখন এটি সম্পর্কে একটি ডেটা গভর্নেন্স গেটওয়ে রেখে কথা বলছিলেন, আমি সত্যিই অ্যালটারিক্সের মতো সরঞ্জামগুলি সেই প্রবেশদ্বার হয়ে উঠতে দেখি যেখানে আপনি যখন অনুসন্ধান করেন, আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং চাক্ষুষরূপে দেখতে পারেন যে সেই ডেটার মালিক কার, সেই ডেটার বংশ কী, এটি কীভাবে তৈরি করা হয়েছিল, যদি এটি প্রত্যয়িত হয় এবং কীভাবে এটিতে অ্যাক্সেস পাওয়া যায় এবং যদি আপনার এতে অ্যাক্সেস না থাকে তবে আপনি চ্যাট বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে পারেন, আপনি জানেন, সেই অ্যাক্সেসের জন্য অনুরোধ করতে পারেন। এটি সেই নির্দিষ্ট ব্যক্তির পক্ষে একটি, এবং তাই এই উপাদানগুলির প্রচুর উত্পাদন করার জন্য এটি সত্যিই একটি ভাল উপায়। পরবর্তী স্লাইড।

পরের টুকরোটি হ'ল এই প্রস্তুতি এবং মিশ্রণ, আবার যা আমরা বেশ পরিচিত, এবং তাই আমরা আরও উন্নত বিশ্লেষণের জন্য অন-র্যাম্প হিসাবে প্রিপ এবং মিশ্রণটি দেখি। এসকিউএল বা যেকোন প্রকারের কোড না লিখে আপনি আপনার সমস্ত বিভিন্ন ডেটা অ্যাক্সেস করতে, এটিকে জিজ্ঞাসা করতে সক্ষম হন - আপনি জানেন যে এটি কাঠামোগত ডেটা, কাঠামোগত ডেটা, ক্লাউড ডেটা - এবং মেমরিতে থাকা সমস্ত কিছু সহজেই সংহত করে, এটিকে আকার দিন, পরিষ্কার করুন , বিশ্লেষণের জন্য আপনার ডেটা প্রস্তুত করার জন্য, এটি প্রোফাইল করুন। আপনি এটি তৃতীয় পক্ষের ডেটা সেটগুলির সাহায্যে সমৃদ্ধ করতে পারেন। সুতরাং, যদি আপনি ড্রাইভ-টাইম বিশ্লেষণে স্থানিক বিশ্লেষণ করতে আগ্রহী হন তবে টমটমের মতো সংস্থাগুলির সাথে আমাদের সত্যিই ভাল অংশীদারিত্ব রয়েছে। আমরা পারিবারিক তথ্য বা ব্যবসায়িক ডেটার জন্য বিশেষজ্ঞের সাথে খুব নিবিড়ভাবে কাজ করি। হঠাৎ করেই, কেবলমাত্র আপনি যে ডেটাটি প্রাক-প্রাক-প্রাথমিক বা মেঘের মধ্যে পেয়েছিলেন কেবল তাই নিতে পারবেন না, আপনি এই তৃতীয় পক্ষের উত্সগুলিও এটিকে সমৃদ্ধ করতে পারেন এবং সত্যই কিছু আকর্ষণীয় বিশ্লেষণ নিয়ে আসতে পারেন। পরবর্তী স্লাইড।

তৃতীয় অংশটি হ'ল এই বিশ্লেষণ এবং মডেল উপাদান। সুতরাং আমি উল্লেখ করেছি অ্যালটারিক্স কোড-মুক্ত ছিল। ঠিক আছে, এটি কোড-বান্ধবও। এবং তাই, আমরা 60০ টিরও বেশি বিভিন্ন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সরঞ্জাম সরবরাহ করি, সুতরাং আপনি যখন আরও উন্নত বিশ্লেষণ করতে প্রস্তুত হন, তখন আপনি কোনও কোডিং ছাড়াই আর, পাইথন এবং স্পার্ক-ভিত্তিক সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারেন, বা আপনি আসলে নিজের পছন্দমত ব্যবহার করতে এবং তৈরি করতে পারেন প্যাকেজ। সুতরাং যদি আপনি কোনও ডেটা সায়েন্স দল পেয়ে থাকেন যা আর এবং পাইথন বা স্কালা বা অন্য যে কোনও কিছু লিখছে, আপনি সেই কোডটি ব্যবহার করতে পারেন, আপনার নিজের প্যাকেজগুলি তৈরি করতে পারেন এবং সেই সরঞ্জামটির মধ্যেই সঠিকভাবে লাভ করতে পারেন। এবং আবারও, আমি এখানেই মনে করি স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণের আসল মূল্য হ'ল, এবং সত্যিকার অর্থেই আমরা এখান থেকে শিল্পকে রূপান্তর করতে সহায়তা করতে চাই, আপনি জানেন, চিরাচরিত তথ্য বিশ্লেষক এবং ডেটা কর্মীদের এগুলিতে রূপান্তরিত করতে, আপনি জানেন, নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীরা এবং ব্যবহারযোগ্য সত্যই সহজে ব্যবহারযোগ্য সরঞ্জামগুলির সাথে ডেটা বিজ্ঞান কাজ করে। স্লাইড।

ঠিক আছে, ইন এবং অবশেষে আমরা শেষ কয়েকটি সুইচ পেয়েছি, এটি উন্নত বিশ্লেষণের শেষ মাইল। সুতরাং আপনি যদি এমন স্থানে থাকেন যেখানে আপনি ডেটা সায়েন্সের কাজ করছেন এবং আপনি আপনার মডেলগুলি তৈরি করছেন, আপনার পরবর্তী চ্যালেঞ্জটি হ'ল, "আচ্ছা, আমি কীভাবে এই মডেলগুলি প্রযোজনায় আনব? আমি কীভাবে সেগুলি পরিচালনা করব? আমি কীভাবে সেগুলি আপ-টু-ডেট রাখব? "এবং এইখানেই আমাদের স্থাপনার সক্ষমতা চলে আসে so আর তাই, আমরা যে গ্রাহকদের সাথে কথা বলেছি তার গবেষণা অনুসারে, 50 শতাংশেরও কম মডেল এটিকে উত্পাদন হিসাবে তৈরি করে না । সুতরাং আপনি এই সমস্ত মডেলগুলি তৈরি করতে এই ডেটা বিজ্ঞানীদের নিয়োগ দিয়েছেন, তবে তারা বাস্তবে কখনও এটি উত্পাদন করে না making এবং তাই, আমরা একটি সমাধান তৈরি করেছি যা আপনাকে আপনার মডেলগুলি তৈরি করতে সহায়তা করতে চলেছে এবং তারপরে RESTful API গুলি ব্যবহার করে রিয়েল টাইমগুলিতে স্থাপন করা হবে।

এবং তাই আপনি সেই মডেলগুলি পেতে এবং এগুলি সরাসরি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে দ্রুত এবং সহজতর করে রাখতে সক্ষম হন, কারণ traditionalতিহ্যবাহী পদ্ধতিগুলি কেবলমাত্র কাজ করে না। এটি একটি দীর্ঘ, টানা আউট প্রক্রিয়া। এটি একটি মডেল স্থাপন করতে 12 থেকে 20 সপ্তাহের মধ্যে যে কোনও সময় নিতে পারে এবং প্রায়শই এটি করতে 250,000 ডলারের বেশি খরচ হয়। এবং তারপরে আপনি কীভাবে সেগুলি আপডেট রাখবেন সে সম্পর্কে আপনাকে চিন্তিত হতে হবে। সুতরাং আবারও, আমরা এই পুরো প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করার এবং মধ্যস্থতার প্রচুর পদক্ষেপ নেওয়ার উপায়গুলি খুঁজছি। এবং তাই, কোডটি সত্যিই ছুঁড়ে না ফেলেই, কারণ এখন যা ঘটছে তার traditionalতিহ্যবাহী প্রক্রিয়াটি হ'ল আপনি এমন একটি ডেটা বিজ্ঞানী পেয়েছেন যিনি তার মডেলগুলি তৈরি করছেন, এবং তারা তাদের স্থাপন করেন এবং তারা তাদের বেড়া দিয়ে একটি ওয়েব বিকাশকারীকে ফেলে দেন যাকে করতে হবে সমস্ত আর এবং পাইথন কোডটি নিন, এটিকে আবার কোনও ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন বা মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনটিতে নতুন করে লিখুন এবং আবার, এটি খুব বেশি সময় নেয়।

এবং তাই, অন্য কারও জন্য বেড়াটির উপরে আর কোনও নিক্ষেপ করার কোড নেই। আমরা সেই প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করেছি এবং স্কেল এ পরিচালনা করার একটি উপায় আছে। এবং সুতরাং, সেগুলি হ'ল চারটি ক্ষেত্র যা আমরা যখন ডেটা অ্যানালিটিকসের জন্য স্ব-পরিষেবা প্ল্যাটফর্মের শেষের দিকে দেখি তখন আমরা সেদিকে লক্ষ্য করি। এবং তাই, এটি আপনি জানেন, সহজেই ডেটা আবিষ্কার এবং ভাগ করে নেওয়া, প্রিপেল এবং মিশ্রণ করা, উন্নত বিশ্লেষণগুলি করা এবং তারপরে এটি মোতায়েন এবং পরিচালনা করার উপায় রয়েছে। এগিয়ে যান. সুতরাং অ্যালটারেক্সের সাহায্যে আপনি বিশ্লেষণমূলক পরিচালনা সম্পর্কে কথা বলতে পারবেন এবং আপনার ডেটা এমনভাবে সুরক্ষিতভাবে আনলক করতে সক্ষম হবেন এবং আপনার সমস্ত বিশ্লেষণ করার জন্য কোড-মুক্ত এবং কোড-বান্ধব উভয় উপায়ে অফার করেছেন, তাই আপনি যদি এমন ডেটা বিশ্লেষক রয়েছে যা শব্দার্থক জানেন না, আপনি কি জানেন, এসকিউএল ভাষা কোনও ডাটাবেসকে জিজ্ঞাসা করার জন্য, আপনি এমন একটি টেনে আনুন-ড্রপ সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারেন যা তাদের বিশ্লেষণ করতে মেমরিটিতে এই সমস্ত ডেটা টানবে।

তারপরে একই টোকনে, যদি আপনার কাছে ডেটা বিজ্ঞানীরা রয়েছেন যারা আর এবং পাইথন ব্যবহার করছেন, তারা এখনও কোড-বান্ধব উপায়ে অ্যালটারেক্সের মতো একটি সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারেন - এবং আমরা আমাদের গ্রাহকদের সাথে যে ফলাফলগুলি দেখেছি তা দুর্দান্ত কারণ আমরা আমাদের আপনি নিতে পারেন এমন পুনরাবৃত্তযোগ্য ওয়ার্কফ্লোগুলি সরবরাহ করতে সক্ষম, যে কাজগুলি আপনি জানেন, সপ্তাহ বা মাস এবং আক্ষরিক অর্থে তাদের কয়েক মিনিটে নামিয়ে নিন, অতিরঞ্জন ছাড়াই। আমরা আমাদের ওয়েবসাইটে বেশ কয়েকটি কেস স্টাডি পেয়েছি যেখানে আপনি সে সম্পর্কে আরও কিছু সময় এবং আমরা যে সঞ্চয়ী সময়গুলি দেখছি তা আরও জানতে পারেন। তবে, আপনি জানেন, শেষ পর্যন্ত, এটি আপনার আইটি সংস্থার সাথে কাজ করবে কারণ এটি স্কেলযোগ্য এবং আমি যে সিলোগুলি সম্পর্কে কথা বলেছি এবং এটি একটি পরিচালিত উপায়ে করব do অ্যালটারিক্সের শেষ থেকে শেষের প্ল্যাটফর্মটিই আসলে এটি এবং আমরা কেন আলাদা।

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে. এটাই সব ভাল জিনিস। আমার বলতে হবে, ওয়েইন, আমি মনে করি আপনি এই ডেটা প্রশাসনের প্রবেশদ্বারটি দিয়ে সত্যিই কোনও বিষয়ে এসেছেন, আমি মনে করি, আপনি কীভাবে এটি বর্ণনা করেছেন। কারণ আমরা এই মুহূর্তে এই সত্যই আকর্ষণীয় বিশ্বে রয়েছি যেখানে ডেটা গুদামগুলি, যা এখন চার দশক ধরে বিশ্বস্ত উত্স হয়ে দাঁড়িয়েছে, সময়ের সাথে তাল মিলিয়ে রাখতে এবং সমস্ত বিভিন্ন ডেটা উত্স এবং ডেটা বৈচিত্র্য ধরে রাখতে সক্ষম হয় না। এটি একটি সম্পূর্ণ অনমনীয় সিস্টেমের একটি ডেটা গুদাম হিসাবে প্রবণতাযুক্ত, এবং তাই আমি যা এখানে অ্যালট্রিক্স সরবরাহ করতে দেখছি তা হ'ল বিশ্লেষণাত্মক পরিপক্কতার জন্য আপনি পরবর্তী পর্বে কল করতে পারেন, কারণ তারা আপনাকে এই সমস্ত বিভিন্ন উত্স ব্যবহার করার অনুমতি দিচ্ছেন, তবে কারণ তাদের রয়েছে ডেটা গভর্নমেন্ট নীতিগুলির সাথে এই মার্শালিং এরিয়াটি বেকড হয়েছে, এখন আপনি সত্যই উভয় বিশ্বের সেরা পাবেন যেখানে আপনার অনেকগুলি বিভিন্ন ডেটা সেট থাকতে পারে তবে আপনার পরিচালনা রয়েছে এবং আপনি সমস্ত ধরণের তথ্য এবং পরিষেবা সমস্ত ধরণের বিভিন্ন বিশ্লেষককে ব্যবহার করতে পারেন ব্যবসায়ের বিশ্বে কী চলছে সে সম্পর্কে তাদের বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি পান। তবে আমি এটিকে এন্টারপ্রাইজের বিশ্লেষণের বিবর্তনের মোটামুটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হিসাবে দেখছি, তবে আপনি কী মনে করেন?

ওয়েইন একারসন: না, একেবারে ডেটা গুদামগুলি, সত্যের একক সংস্করণের ভান্ডারগুলি যেমন ছিল তেমন, এবং আমি মনে করি এটি কেবল উপেক্ষা করা হয়েছে, আপনি জানেন, সাংগঠনিক গতিশীল এবং লোকে যে ভূমিকা পালন করে। এবং আমি দ্বি-দ্বি বা বিশ্লেষণের এই দুটি পৃথিবী দেখতে পাচ্ছি, যেমন আপনি তাদের ডাকছেন।এবং বেশিরভাগ সংস্থায়, তারা বিপরীত দিকে যাচ্ছে এবং তারা একে অপরের সাথে কথা বলবে না, তারা একে অপরের উপর বিশ্বাস রাখে না, তবে সত্যই তারা খুব মৈত্রীবাদী এবং আমরা একে অপরকে স্বীকৃতি দেওয়ার জন্য তাদের পেতে হবে এবং একসাথে কাজ ধরনের। এবং অ্যালটারিক্সের মতো সরঞ্জাম যা ডেটা ক্যাটালগিংয়ের ক্ষমতা দিয়ে শাসনকে সংযুক্ত করে, যেখানে স্টিভার্ডরা ডেটা সেট পরিচালনা করতে পারে এবং সেগুলি প্রত্যয়িত করতে এবং ওয়াটারমার্ক করতে পারে, যা আমি আমার ক্লাসে কয়েক বছর ধরে কথা বলছি। খুব কম সংস্থাগুলি এটি করছে, তবে এটি এতগুলি ক্র্যাকশন পেয়েছে এবং এখন আমি এটি সর্বত্রই শুনেছি।

এবং তাই, এই দুটি পৃথিবী একসাথে মিশ্রনের উপায় কারণ, আপনি জানেন যে আপনার কেক রয়েছে এবং আপনি এটিও খেয়ে থাকেন। আপনি পাওয়ার ব্যবহারকারীদের যা করতে হবে তা করতে দিতে পারেন। চাহিদার জন্য নতুন অন্তর্দৃষ্টি সন্ধান করুন এবং তারপরে, আপনি জানেন তবে আপনি এটিকে নিয়ন্ত্রণের বাইরে চলে যাওয়ার চেষ্টা করেন। আপনি এটিকে কিছু মানদণ্ডের সাথে টাওয়ার অফ বাবল তৈরি করা থেকে বিরত রাখুন যার জন্য কিছু প্রশাসনের প্রয়োজন। এবং লক্ষ্যটি হ'ল প্রশাসনের এমন একটি সংস্কৃতি তৈরি করা যেখানে লোকেরা শাসন প্রক্রিয়াতে যেতে চান। তারা তাদের প্রতিবেদনগুলি / ডেটা সেটগুলি পর্যালোচনা করতে চায় যাতে তারা আরও বিস্তৃতভাবে গ্রাস হয়। এটাই লক্ষ্য এবং এটি এই নতুন বিশ্বে সত্যই এটির নতুন ভূমিকা। আমি সবসময় বলি তাদের ভূমিকা হ'ল ডিক্টেট নয়, সুবিধার্থে। এবং এটি বেশিরভাগ আইটি পেশাদারদের জন্য একটি বড় মাইন্ড শিফট যা ব্যবসায়ের জন্য সবকিছু করে এমন একটি ভাগ করা পরিষেবায় অভ্যস্ত ছিল। এখন ব্যবসাটি নিজেরাই করছে, এবং জোশ যেমন বলেছিলেন যে, এই সমস্ত রক্ষাকবচ তৈরি করা হয়েছে ঠিক তেমনই লোক হওয়া দরকার।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, আমি মনে করি রক্ষাগুলি মূল কারণ তারা বিশ্লেষকদের আলাদা আলাদা কাজ করার চেষ্টা করে তবে ট্র্যাক থেকে সরে যায় না বলে তারা নিখরচায় খেলার অনুমতি দেয়। এবং যদি আমি বুঝতে পারি -

ওয়েইন একারসন: যথাযথভাবে।

এরিক কাভানাঘ: আপনি সঠিকভাবে, জোশি

জোশ হাওয়ার্ড: যথাযথভাবে।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, আপনি কীভাবে এইরকম কথা বলছিলেন, আমি আসলে অ্যালটারেক্সকে অনেক বছর আগে অ্যালটারেক্স বলার আগে থেকেই এখন ট্র্যাক করে চলেছি - আমার মনে হয় এটিকে এসআরসি বা সেই লাইনের পাশাপাশি কিছু বলা হয়েছিল - এবং ওয়ালমার্ট প্রথম গ্রাহক ছিলেন। এবং সত্যিই দুর্দান্ত জিনিসগুলির মধ্যে একটি যা আপনি ছেলের দিকে ফিরে যাওয়ার বিষয়ে কথা বলেছেন যখন সত্যিই ব্যবসায়ের প্রক্রিয়াগুলি এবং কর্মপ্রবাহগুলি বোঝার ক্ষমতা ছিল। এবং যদি আপনার কর্মপ্রবাহ এবং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া সম্পর্কে দৃ strong় বোঝাপড়া থাকে তবে আপনি বেশ কয়েকটি বিভিন্ন জিনিস করতে পারেন। প্রথমত, আপনি যদি বহিরাগত তথ্য ব্যবহারকারীর কাছে উপলভ্য বিকল্পগুলিকে ক্লাউড না করেন তবে আপনি অনেকগুলি নিখুঁত ব্যবহারকারী ইন্টারফেস সরবরাহ করতে পারেন। দ্বিতীয়ত, আপনি চোক পয়েন্ট বা নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টগুলি কোথায় রয়েছে তা আরও ভালভাবে বুঝতে প্রসেসগুলি প্রবাহিত করতে পারেন। এবং আমি মনে করি এটি সম্ভবত আল্টারিেক্স কেন এই অত্যন্ত শাসন-বান্ধব, তবে ব্যবহারকারী-বান্ধব ধরণের পরিবেশ সরবরাহ করতে সক্ষম হয়েছে যা সমস্ত ধরণের বিভিন্ন তথ্য সেট এবং বিশ্লেষণাত্মক ব্যবহারের ক্ষেত্রে সক্ষম করে of আপনি কি এর সাথে একমত হবেন?

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, এর অর্থ হ'ল এটি, আপনারা জানেন, আমি করব, এরিক এবং এর অনেকগুলি কেবল এই ধরণের সরঞ্জামগুলি ব্যবসায়ী ব্যবহারকারীদের হাতে রাখছে এবং তাদের কাজটি ব্যবসা-বান্ধব উপায়ে করার উপায় প্রদান করছে যা সহজ easy ব্যবহার করুন এবং এটি বন্ধুত্বপূর্ণ আমি বলতে চাইছি, যদি আপনি ডেটা প্রশাসনের মতো কিছু নিয়ে চিন্তা করেন, আমরা দুই দশক ধরে ডেটা গভর্নমেন্টের কথা বলছি, এবং আইপি স্টোরেজ হিসাবে আমরা এটিকে ব্যবসায়ের দিকে ঠেলে দেওয়ার চেষ্টা করেছি, এবং এটি কখনই গৃহীত হয় না, কখনই পায় না কোনও ধরণের ট্র্যাকশন, কারণ এটি ব্যবসায়ীদের জন্য নির্মিত হয়নি, তাই না? এটি আইটি-নেতৃত্বাধীন, আইটি-চালিত, এবং এটি আইটি-র জন্য কাজ করে, তবে এটি সেই ব্যবহারকারীদের পক্ষে কাজ করে না। এবং তাই, আমরা সেই একই পদ্ধতিগুলি গ্রহণ করতে চাই তবে সেগুলি ব্যবসায়-বান্ধব সরঞ্জামসেটে প্রয়োগ করতে পারি এবং ডেটা তালিকাভুক্তি সমাধান এবং মেটাডেটা ম্যানেজমেন্টের সাথে এটিই আমাদের যোগাযোগ।

আপনি জানেন, আমি যখন কোনও ব্যবসায়ের ব্যবহারকারীর সাথে কথা বলি, আমি কখনই শব্দার্থক ডেটা স্তরের কথা বলি না এবং আমরা কীভাবে পরিচালনা করতে সহায়তা করি তা আপনি জানেন met মেটাডেটা। তবে, আপনি জানেন, পিছনের দিকে, মূলত এটিই যা করছে, সেই ধরণের জিনিসগুলি দীর্ঘদিন ধরে আইটি-র মধ্যে রয়েছে, তবে ব্যবসায়ী ব্যবহারকারীর পক্ষে, কীভাবে দ্রুত ডেটা সন্ধান করা যায়, কীভাবে আপনার কাজটি সম্পন্ন করা যায় সে সম্পর্কে এগুলি সবই রয়েছে about দ্রুত এবং এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য ইন্টারফেসে সেই তথ্য সরবরাহ করে যা তারা তাদের গ্রাহক জীবনে ঠিক যেমন ব্যবহার করতে অভ্যস্ত, তাই না? তারা একটি গুগলের মতো অনুসন্ধান ইন্টারফেস চায়, তারা একটি সামাজিক সহযোগিতা উপাদান চায় যেখানে তারা সেই সংস্থার অন্যান্য ব্যবহারকারীদের সাথে সেই ডেটা সিলোগুলি ভেঙে দিতে এবং সেই উপজাতির জ্ঞানকে ক্যাপচার করতে পারে। এবং তাই, আমরা কীভাবে ব্যবসায়ের সাথে কাজ করি তার একটি ভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করছি, তবে এটি এটি আইটি-বান্ধব উপায়েও করছি।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, এবং আমি একটি দুর্দান্ত প্রশ্ন পেয়েছি —

ওয়েইন একারসন: আপনি অন্য জিনিসটি জানেন —— জোশ, যা আপনার উপস্থাপনায় আমাকে আঘাত করেছিল, আমরা এখন প্ল্যাটফর্মের যুগে। আমি মনে করি আমরা সরঞ্জামগুলির যুগে চলে এসেছি, এবং এটি ঠিক আছে, তবে প্ল্যাটফর্মগুলি, তাই না? এবং তাই, আমি বিআই-কে 20-কিছু-বিজোড় বছর ধরে আচ্ছাদিত করে চলেছি এবং বিআই স্পেসে আমরা সরঞ্জামগুলি থেকে বিশ্লেষণী প্ল্যাটফর্মগুলিতে চলেছি যেখানে আপনি জানেন যে একটি পণ্য মূলত প্রতিটি ধরণের ব্যবহারকারীর জন্য বিশ্লেষণের প্রতিটি মোডকে ডিপোর্ট করে orts ঠিক আছে? একটি সাধারণ আর্কিটেকচার এবং স্ব-পরিষেবাগুলির প্রতিবেদন থেকে ভবিষ্যদ্বাণী পর্যন্ত। আমরা ডেটা অ্যাসেম্বলির পাশ বা ডাটা ইন্টিগ্রেশন সাইডেও একই জিনিসটি দেখছি যেখানে কেউ এই প্ল্যাটফর্মগুলিকে একসাথে রাখছে যা ডেটা ইনজেক্ট করে, এটিকে যুক্ত করে, ক্যাটালগ করে, মেরামত করে, রূপান্তর করে এবং এটি ডাউনলোড এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহারকারীদের কাছে উপলভ্য করে। এবং এখন, আপনি ছেলেরা যা করছেন, তা পরবর্তী পদক্ষেপটি বিভিন্ন উপায়ে গ্রহণ করছে এবং সেই দুটি প্ল্যাটফর্মকে এক সাথে একত্রিত করছে, সুতরাং এটি একটি সম্মিলিত বিশ্লেষণ এবং ডেটা প্ল্যাটফর্ম, যা আপনি জানেন, তা উপলব্ধি করে। এটাই ভবিষ্যত: একীকরণ আমি আপনার প্ল্যাটফর্মটিতে কেবলমাত্র দেখতে পাচ্ছি না তা হ'ল আপনার প্রাথমিক প্রতিবেদন এবং ড্যাশবোর্ড সরঞ্জাম বা ক্ষমতা, তবে সম্ভবত এটি আপনার বিশ্লেষণী মডিউলে এম্বেড হয়েছে।

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, আমরা ব্যাচের প্রতিবেদনটি খুব ভাল করি। আমরা সেখানে একটি খুব দৃ solution় সমাধান পেয়েছি, তবে আপনি ড্যাশবোর্ডের চারপাশে একটি পয়েন্ট পেয়েছিলেন এবং আমরা এটি আমাদের বাড়ার সুযোগ হিসাবে দেখছি। আমাদের সর্বদা Tableতিহ্যগতভাবে টেবিল, পাওয়ার বিআই এবং কুলিকের সাথে সত্যিই ভাল অংশীদারিত্ব ছিল, তবে আমরা তা চালিয়ে যাব। তবে আমরা যা খুঁজেছি তা হ'ল আমাদের বিশ্লেষকরা, আমাদের গ্রাহকরা, তারা 'ফলাফলের প্রবাহের শেষের দিকে এবং সেই চক্রটি তাদের ফলাফলগুলি দেখার জন্য অপেক্ষা করতে চান না, ঠিক আছে? তারা বাস্তব সময়ে কাজ করার সাথে সাথে ফলাফলগুলি দেখতে চায় এবং আমরা সত্যই যে দিকে যাচ্ছি সেই দিকটিই আমরা জানতে চাইছি এবং আমরা কীভাবে ইনলাইন ভিজ্যুয়ালটিক্স হিসাবে লেবেল করছি যাতে আপনি আপনার ডেটাটি কাজ করার সময় দেখতে পাচ্ছেন, এবং আপনি এটিতে পুনরাবৃত্তি করতে পারেন এবং দেখতে পারেন যে রিয়েল টাইমে অপেক্ষা না করে 'শেষ অবধি অপেক্ষা করে এবং ফলাফলটি দেখার জন্য এটি একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম বা ড্যাশবোর্ডে প্রকাশ করা। এবং তাই এটি আপনার অন্তর্দৃষ্টিগুলি পেতে সামনের দিকে সামঞ্জস্য করার প্রয়োজনটিকে সরিয়ে দেয়।

ওয়েইন একারসন: হ্যাঁ, ভাল, এটি অনেক অর্থবোধ করে। এবং আপনি ছেলেরা এখন ব্যবহারের সহজতার জন্য পরিচিত। আপনি জানেন, আপনি খ্যাতি এবং ভাগ্যের উত্সাহে কোম্পানি টেবিল ব্যবহার করেন। আপনি ঠিক তাদের সাথেই রয়েছেন এবং এই রূপান্তরিত প্ল্যাটফর্ম স্পেসে নেতৃত্ব দেওয়ার ক্ষেত্রে কে আরও ভাল because কারণ আপনি বিশ্লেষণ এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট উভয় ক্ষেত্রেই আপনার পা পেয়েছে। সুতরাং, আপনি কয়েক বছর পরের বছরগুলিতে আপনার ছেলেরা কীভাবে ভাড়া পান তা দেখার জন্য আমরা বিটা পরীক্ষা করছি।

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, এবং আপনি জানেন, আমি এটি আকর্ষণীয় বলে মনে করি এবং আমি এই স্থানের অংশ হতে পেরে আনন্দিত এবং এটি দেখার জন্য সত্যই আকর্ষণীয় হয়েছিল, একবার দেখুন, আপনি জানেন, ডেটা সংহতকরণের স্থান, ব্যবসায়ের গোয়েন্দা স্থান , এবং উন্নত বিশ্লেষণের স্থান এবং সত্যই তা রূপান্তরকারী দেখুন। এবং আপনি জানেন, আমি মনে করি অ্যালটারেক্সের মতো প্ল্যাটফর্মগুলি সেই সমস্ত ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের সর্বোত্তমভাবে সহায়তা করবে এবং সেই ব্যবহারকারীদের তাদের ডেটা অ্যাক্সেস পেতে সক্ষম করবে এবং সেই বিশ্লেষণ করতে পারবে, আপনি জানেন এবং সেই অন্তর্দৃষ্টিগুলি আরও দ্রুত এবং সহজতর করে তুলতে পারেন।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ। এখানে সমস্ত, এবং আমি আপনার সাথে একমত হয়েছি ওয়েন, এটি কীভাবে সত্যিই অর্থবোধ করে এবং আমি মনে করি, হ্যাঁ, আমি এখানে শ্রোতা সদস্যদের কাছ থেকে একটি প্রশ্ন করব। এটি কথোপকথনের জন্য খুব জার্মানি। এটি ডেটাওপ সম্পর্কিত। আপনারা যারা এই শব্দটির সাথে পরিচিত নন -

জোশ হাওয়ার্ড: পরবর্তী স্লাইড।

এরিক কাভানাঘ: এটি গত নয় মাস বা তার মধ্যে সত্যই শক্তিশালী। এটি এক বা দুটি বিক্রেতার সাথে শুরু হয়েছিল, তারপরে তিন এবং চার, তারপরে পাঁচ এবং ছয়, এবং এখন প্রচুর লোকেরা ডেটাওপ নিয়ে কথা বলছে। এটিই মূলত ডেভঅ্যাপের ডেটা পরিচালনার দিক side সুতরাং আমরা যা দেখছি তা হ'ল এটির জীবনচক্রের মধ্য দিয়ে কীভাবে বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং কী কী প্রযুক্তিগুলি ডেটা স্পর্শ করছে তা বুঝতে চেষ্টা করার উপর অনেক বেশি ফোকাস এবং এটি কীভাবে আপনার বিশ্লেষণী দৃষ্টিভঙ্গিকে প্রভাবিত করে। এবং এটি আমার কাছে মনে হয় যে অ্যালটারেক্স প্রকৃতপক্ষে ডেটাওপ এমনকি একটি শব্দ হয়ে ওঠার আগে এই প্ল্যাটফর্মের পদ্ধতির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে ডেটা আপস সমাধান করে। তবে আমি তা প্রথমে জোশকে দেব, এবং তারপরে আপনি, ওয়েন, মন্তব্য করার জন্য। জোশ, আপনি কি মনে করেন?

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, আমি মনে করি এটি একটি বিকশিত স্থান। আপনি জানেন, আমরা ডেটা অজ্ঞেয়বাদী হওয়ার চেষ্টা করি এবং তাই ডেটা অ্যাক্সেস করতে সক্ষম হয়েছি - তা মেঘে আপনার ফায়ারওয়ালের মধ্যেই হোক না কেন, কাঠামোগত ডেটা, কাঠামোগত ডেটা - তাই আমরা জানি যে এটি পরিবর্তন হতে চলেছে, আপনি জানেন, এবং আমি নিশ্চিত যে ওয়েন এটির সাথে একমত হবেন, এবং আপনিও এরিক would আপনি যদি ফিরে যান, আপনি এই স্থানটিতে 10, 15 বছর জানেন, আমি বলতে চাইছি, এখানে কেবল হাতে গোনা কয়েকটি ডাটাবেস ছিল। আমরা এখন প্রায় 400 টি বিভিন্ন ডাটাবেস প্রকারের উপরে আছি। এবং তাই, আমরা কখনই এর সাথে তাল মিলিয়ে চলব না। এবং তাই, কোনও সংস্থা গ্রহণ করার জন্য এখানে সর্বদা নতুন এবং চকচকে হতে চলেছে। এবং তাই, আমরা কেবল অজ্ঞেয়বাদী হতে চাই এবং আমাদের প্রতিষ্ঠানে আপনার ইতিমধ্যে যা আছে তার সাথে নির্বিঘ্নে সংহত করতে সক্ষম হওয়ার জন্য আমাদের উন্মুক্ত প্রযুক্তি এবং API গুলি ব্যবহার করতে চাই। এবং দ্বিতীয় অংশটি ডেটাওপ সাইডে দেখুন যে আরও অনেক বেশি চাপের চাপ মেঘের দিকে ঠেলেছে এবং নতুন ক্লাউড প্রযুক্তি এবং মেশিন-লার্নিং প্রযুক্তিগুলি আমাদের সত্যই এই নতুন দৃষ্টান্তের দিকে ঠেলে দিচ্ছে, এবং আমি সত্যিই মনে করি যেখানে এটি ছিল, আপনি জানেন, ডেটাওপস যেতে চলেছে। এবং আমরা সেই জায়গাতে প্রচুর আকর্ষণীয় জিনিস ঘটতে দেখছি।

ওয়েইন একারসন: হ্যাঁ, আমি মনে করি যে আমরা ডেটাওপসের জন্য ব্যবহার করি এমন অন্য শব্দটি হ'ল "ডেটা পাইপলাইন" বা "ডেটা সরবরাহের চেইন" এবং আমরা দেখতে পাচ্ছি প্রচুর সংস্থাগুলি, বিশেষত বিগ ডেটা ওয়ার্ল্ডে out আপনি সেই কাজের চাপটি পরিচালনা করতে পারেন এবং ডেটা স্য্যাম্পগুলিতে পরিণত হতে ডেটা হ্রদগুলিকে রাখতে পারেন। হ্যাঁ, এবং আমি সম্মত হব যে এর অনেকগুলি এখন মেঘের মধ্যেও চলেছে।

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে, এবং আপনি জানেন, তাই অ্যালটারেক্স দু'জনকে অধিগ্রহণ করেছে। আমি জানি না আপনি গত দু'বছর ধরে এই বিষয়ে কথা বলতে চান কিনা, আমি মনে করি, জোশ, এবং এটি ডেটা ইনজেস্টিংয়ের ক্ষেত্রে এবং সেই শব্দার্থক উপাদানগুলির কয়েকটি হিসাবে এই প্ল্যাটফর্মটিকে সত্যই প্রকাশিত করেছে। এবং এখন আপনার কাছে এই ধরণের শেষ-থেকে-শেষ সমাধান রয়েছে যা এটি বিশ্লেষণকে পরিচালনা করতে সক্ষম করে। আমি অন্য কারও সাথে চিনি না যারা যথেষ্ট মনোযোগ ও দৃষ্টিভঙ্গি নিয়েছে এবং আমি মনে করি এটি আপনার অর্ধেকের উপর খুব চালাক ছিল। তবে আপনি কি এই বিষয়ে কিছুটা কথা বলতে চান?

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যা অবশ্যই. এবং তাই, এটি অ্যালটারিক্সের জন্য একটি বড় বছর হয়ে গেছে। আপনি জানেন, আমরা এই বছরের গোড়ার দিকে প্রকাশ্যে গিয়েছি এবং আমরা দুটি মূল অধিগ্রহণ করেছি যা আমাদের সহায়তা করে, আপনি জানেন যে, আমাদের প্ল্যাটফর্মের ধরণ শেষ হয়। এবং সুতরাং, প্রথমটি, এটি সত্যই ছিল ডেটা তালিকাভুক্ত টুকরা। আবার, আপনি জানেন, আমরা যা পাই তা হ'ল আমরা সেই সমস্ত সংস্থাগুলিকে সেই ডেটা পরিচালনা করতে সহায়তা করতে চাই। এবং তাই, আমরা প্রকৃতপক্ষে সেমন্ত নামক একটি ডেটা গভর্নমেন্ট সংস্থা অর্জন করেছি এবং এটি আমাদের ডেটা ক্যাটালগিং সমাধান হয়ে গেছে এবং আমরা সামগ্রিক প্ল্যাটফর্মের মধ্যে কী তৈরি করেছি। যেহেতু আমরা আবারও করি, আমরা দেখি যে স্ব-পরিষেবা এবং স্ব-পরিষেবা সক্ষম করার জন্য প্রশাসনকে একটি মূল উপাদান হিসাবে দেখা যায়। এবং তাই, আবারও, এটি আমাদের জানাল, মেটাডেটা পরিচালনা, ডেটা ক্যাটালগিং ক্ষমতা। এবং আমরা যা করেছি তা হ'ল আমরা এটির জন্য একটি ইন্টারফেস তৈরি করেছি যাতে এটি আমাদের সামগ্রিক প্ল্যাটফর্মের সাথে ব্যবহার করা সহজ এবং খুব বন্ধুত্বপূর্ণ, সংহত করে তোলে।

আমরা যে দ্বিতীয়টি তৈরি করেছিলাম তা হ'ল নিউ ইয়র্কের ব্রুকলিন ভিত্তিক একটি ডেটা সায়েন্স সংস্থা এবং এটি আমাদের মেশিন-লার্নিং ক্ষমতা এবং মডেল পরিচালনার অংশটি তৈরি করার জন্য করা হয়েছিল। এবং তাই, আমি আগে যা উল্লেখ করেছি তা হ'ল আমাদের প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহার করে এবং খুব গুরুত্বপূর্ণ ডেটা বিজ্ঞানের কাজ করার জন্য প্রচুর ডেটা বিজ্ঞানী পেয়েছি। যাইহোক, আপনি জানেন যে শেষের মাইলটি very মডেলগুলি পাওয়া খুব চ্যালেঞ্জের ছিল। এবং তাই, আমি উল্লেখ করেছি, আপনি জানেন যে, 12 থেকে 20 সপ্তাহ প্রায়শই সময় নেয়, these 250,000 এর জন্য এটির কয়েকটি মডেল তৈরি করা প্রয়োজন। এবং তারপরে আপনি কীভাবে এই সমস্ত মডেলকে আপ টু ডেট রাখেন এবং চালিত করবেন? এই মডেলগুলি কীভাবে শিখবে? এবং কীভাবে আপনি এই মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন? এবং তাই, এটিও একটি বড় সমস্যা, ঠিক আছে, মোতায়েনের সক্ষমতা। এবং সুতরাং, ডেটা বিজ্ঞানের দিক এবং ডেটা প্রশাসনের পক্ষের এই দুটি প্রযুক্তি সত্যিই আমাদের প্ল্যাটফর্মটি এবং এই চ্যালেঞ্জটি সমাধানের জন্য, আমরা সংগঠনগুলিতে আনার চেষ্টা করছি, কী করার চেষ্টা করছি তা পুরোপুরি সরিয়ে নিয়েছে।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, এবং আমি আনন্দিত যে আপনি এটি সেখানে ছুঁড়েছিলেন কারণ আমাদের কাছে দর্শকদের কাছ থেকে কেবল মেশিন লার্নিং এবং এআই সম্পর্কে প্রশ্ন ছিল। এবং, ওয়েন, সম্ভবত আমি এটিকে বাস্তবের কাছে আপনার কাছে ফেলে দেব। আমার কাছে, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আমরা বছরের পর বছর ধরে যে বিভিন্ন সমস্যার মুখোমুখি হয়েছি তার মধ্যে প্রচুর পরিমাণে অনুকূলিতকরণের পক্ষে যথেষ্ট সম্ভাবনা রয়েছে - যেমন ডেটা মানের গুণমান, উদাহরণস্বরূপ, বিশ্লেষণে যানজটের মতো জিনিস এবং সেই আবিষ্কারের পক্ষে সহায়তা করার মতো জিনিস সমীকরণ, তাই না? কারণ এই কয়েকটি অ্যালগরিদম যা বিশেষত শিখতে থাকে সেগুলি সত্যই তাদের নিজেরাই যেতে পারে এবং ব্যবহারকারীর জন্য প্রকাশিত হতে পারে এমন কিছু আকর্ষণীয় জিনিস খুঁজে পেতে পারে। কারণ সাধারণভাবে বিশ্লেষকদের কাছে অন্যতম একটি চ্যালেঞ্জ হ'ল প্রতিটি বিশ্লেষক তাদের নিজস্ব পূর্বধারণা, বিশ্ব সম্পর্কে তাদের নিজস্ব দৃষ্টিভঙ্গি নিয়ে আসে। এটি কখনও কখনও পরিবর্তন করা মোটামুটি কঠিন হতে পারে এবং তাই আমি ভবিষ্যতে মেশিন লার্নিং এবং এআইয়ের জন্য প্রচুর সম্ভাবনা দেখতে পাচ্ছি। আপনি কি মনে করেন?

ওয়েইন একারসন: না, একেবারে এবং ঠিক প্রাথমিক নিয়ম। এই জিনিসগুলি একসাথে এই স্ব-পরিষেবা সরঞ্জামগুলিকে আরও সহজ করবে, তাদের ব্যবহার সহজ করে তুলবে। আপনি জানেন, যেমনটি আপনি বলেছেন, অন্যান্য প্রতিবেদনের জন্য সুপারিশ করা থেকে শুরু করে ডেটা সেট দেখার জন্য, মডেলগুলি সামঞ্জস্য করা, আপনি জানেন, ডেটা প্রিপ সরঞ্জামে শান্ত সম্পর্কযুক্ত। আপনারা জানেন যে টেবিলটি আপনি প্রদর্শন করতে চান এমন ডেটা সেটটির জন্য সঠিক ভিজ্যুয়ালাইজেশনটি উদ্ভাবন করার মতো আমাদের ইতিমধ্যে এটি ছিল। সুতরাং এগুলি সমস্ত এই সরঞ্জামগুলিকে আরও শক্তিশালী করে তোলে, স্ব-পরিষেবাকে আরও প্রশংসনীয় করে তোলে এবং ব্যবহারকারীদের অন্তর্দৃষ্টি এবং মান দ্রুত চালাতে ডেটা ব্যবহার করতে সহায়তা করে।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, এবং আপনি জানেন যে এন্টারপ্রাইজ সফ্টওয়্যার বিশ্বে স্পষ্টতই এখানে প্রচুর শীতল জিনিস চলছে, তবে মূল কথাটি হ'ল প্রযুক্তি বানাতে সর্বদা সময় লাগে। সুতরাং স্পষ্টতই আপনি যেতে পারেন এবং জিনিসপত্র অর্জন করতে পারেন, যেমন অ্যালটারেক্সের আছে। তবে যখন আপনার কোনও স্থানের অভিজ্ঞতা রয়েছে, আপনি জানেন, একটি পুরানো অভিব্যক্তি রয়েছে: অভিজ্ঞতার বিকল্প নেই। জিনিসগুলি কীভাবে আরও ভাল করা যায় তা আপনি কেবল জানেন এবং আমি মনে করি আল্টেরিক্সের দীর্ঘমেয়াদী সাফল্যের একটি কী এখানে রয়েছে যে বহু বছর আগে অ্যালটারেক্স তৃতীয় পক্ষের ডেটা ব্যবহারের পুরো প্রক্রিয়াটিতে ছিল। আমি ঠিক কতদিন মনে করতে পারি না তবে আমি ছয় বা সাত বছর আগে বলতে চাই, অ্যালটারিক্স ইতিমধ্যে ক্রেডিট সংস্থাগুলির মতো সংস্থাগুলির কাছ থেকে ডেটা বের করার ক্ষমতা অর্জন করেছে এবং উদাহরণস্বরূপ, জিওলোকেশন ডেটা বা যে কোনও সংখ্যক সংখ্যক তৃতীয় পক্ষের ডেটা সিস্টেম। এবং আমি মনে করি এটি এখনকার দিনে আমরা কীভাবে ডেটা ব্লেন্ডিং বলি তার পরিপ্রেক্ষিতে পরিপক্ক দেখতে দেখছি কারণ আমাদের তখনও সেই শব্দটি ছিল না।

তবে, জোশ, আমি এটি আবার আপনার কাছে ফেলে দেব। এবং, আমি মনে করি যে ডেটা মিশ্রণ ধারণার আশেপাশে অ্যালটারিক্স প্ল্যাটফর্মে প্রচুর পরিমাণে সম্পৃক্ততা এবং অভিজ্ঞতা বেকড হয়েছে, যা এখনই ইনজেশন, মেশিন-লার্নিং, ডেটা ক্যাটালগিংয়ের মাধ্যমে এবং আরও অনেক কিছু দ্বারা বৃদ্ধি করা হয়েছিল। আমি মনে করি সে কারণেই আমরা অ্যালটারেক্স দেখতে পাই যেখানে এটি আজ রয়েছে। আপনি কি মনে করেন?

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, মানে, প্রয়োজনীয়তা সব আবিষ্কারের মা, তাই না? এবং তাই, আপনি জানেন, এটি আমাদের গ্রাহকরা ছিলেন, আপনি জানেন, আমরা জানি, আমরা মূলত স্থানিক বিশ্লেষণ করছিলাম, এবং এটিই সত্যই আমরা কীভাবে শুরু করেছি, স্থানিক বিশ্লেষণ করছিল। এবং আপনি জানেন, টমটমের মতো ডেটা নেওয়া এবং ড্রাইভ-টাইম বিশ্লেষণ করার মাধ্যমে আপনি বিশেষজ্ঞের কাছ থেকে প্রাপ্ত হোম ডেটা দিয়ে, আপনি জানেন, সেই ডেটা আপলোড করে দেখতে পারবেন। সুতরাং এটিই ছিল যেখানে আমরা শুরু করেছি এবং আমরা যা পেয়েছি তা হ'ল আপনি জানেন, আমাদের গ্রাহকদের সেই সমস্ত ডেটা একসাথে মিশ্রণের জন্য একটি প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজন ছিল। এবং যদি আমরা তাদের এটি করার সরঞ্জামগুলি দিয়ে থাকি তবে তা শীতল হবে না। এবং সুতরাং, এটি ছিল সত্যই আল্টেরিক্সের প্রেরণা।

এবং আপনি জানেন যে আমরা যা পেয়েছি তা হ'ল কয়েক বছরের মধ্যে আপনি কী জানেন যে ডেটা প্রস্তুতিটি আপনার বিশ্লেষণমূলক যাত্রার প্রথম পদক্ষেপ। সুতরাং আপনি কি জানেন যে এটি কোনও ডেটা বিজ্ঞানের সময়ের ৮০ শতাংশ সময় নেয়, আপনি জানেন যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিজ্ঞানের কাজ করা আসলে ডেটা প্রিপ কাজ করতে ব্যয় হয়, এবং ২০ শতাংশেরও কম আসলে বিশ্লেষণ করে থাকে, এবং তাই আমরা চেষ্টা করে যাচ্ছি পরাস্ত। এবং সুতরাং, ডেটা প্রস্তুতি হ'ল আপনার বিশ্লেষণমূলক যাত্রার প্রথম পদক্ষেপ। সুতরাং আপনি যেকোন ধরণের রিপোর্টিং, অগ্রণী প্রতিবেদন, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি, জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের সমস্ত উপায় করা শুরু করার আগে আপনি এখনও ডেটা অ্যাক্সেস করতে পেরেছিলেন, তবুও আপনি এটি প্রস্তুত এবং মিশ্রণ করতে এবং এটি একসাথে টানতে পারেন। এবং এটিই আমরা এই প্ল্যাটফর্মটি দিয়ে সমাধান করছি। এবং সেই ব্যবহারকারীদের একটি কোড-মুক্ত এবং কোড-বান্ধব উপায়ে এই সমস্ত কাজ করতে সক্ষম করা।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, এবং আমি সেই ধারণাটিও খুব পছন্দ করি: কোড-মুক্ত এবং কোড-বান্ধব। কারণ আসল বিষয়টি হ'ল আপনার কাছে প্রচুর কোড জকি রয়েছে যা প্রচুর মান যোগ করতে পারে তবে প্রচুর ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী রয়েছেন যারা কোডের মাধ্যমে খোলামেলাভাবে বন্ধ হয়ে গেছে। তারা এতে ভয় পেয়েছে এবং কে তাদের দোষ দিতে পারে? সুতরাং, ওয়েন, আমি মনে করি এটিও একটি দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্য, একটি দুর্দান্ত পদ্ধতির। কোড-ফ্রি এবং কোড-বান্ধব আছে, তাই না?

ওয়েইন একারসন: ওহ, একেবারে হ্যাঁ, আপনি আরও বেশি করে লোককে স্ব-সেবায় নিয়ে যাবেন।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, এবং স্ব-পরিষেবা, আমার মনে হয়, এটি পরবর্তী বড় পদক্ষেপ এবং আমি আজ যা আলোচনা করেছি তা সত্যিই পছন্দ করি, সুতরাং আপনার প্রক্রিয়াগুলি, আপনার কাজ প্রবাহিত হবে, আপনার ডেটা লাইফ চক্র এবং কী কী তা নিয়ে সত্যই চিন্তা করা উচিত। এবং এই নীতিগুলি প্ল্যাটফর্মে বেকিং করুন, আপনার পয়েন্ট ওয়েনের কাছে, মানীকরণের কিছু সমস্যা রয়েছে, আপনি কিছুটা নমনীয়তা হারাবেন, কিন্তু মানুষ যখন পাগলের পদ্ধতিগুলি বুঝতে পারে, আপনি সত্যিই প্রক্রিয়াটিকে এগিয়ে নিয়ে যাবেন যেমন ব্যবহারকারীরা বুঝতে পারে যে তারা এখন যা চায় তা পেতে পারে। তাদের আইটি-তে অপেক্ষা করতে হবে না, এবং এটি আইটি এবং ব্যবসায়ীরা কীভাবে একসাথে কাজ করে তার প্রকৃতির পরিবর্তন করে, আমি খুব ইতিবাচক উপায়ে মনে করি, কারণ এখন আইটি সক্ষমকারী হিসাবে কাজ করতে পারে, তাদের দ্বাররক্ষক হতে হবে না প্রযুক্তিতে যতটা তারা ব্যবহার করত। আদর্শের মতো তেমন সমর্থন নেই, যদি আপনার কিছু মান থাকে। সুতরাং আপনি বৃহত্তর সহযোগিতা উত্সাহিত কারণ এটি পুরো লক্ষ্য, তাই না?

সুতরাং প্রথম জোশ এবং তারপরে ওয়েইনের কাছ থেকে মন্তব্য বন্ধ করার জন্য।

জোশ হাওয়ার্ড: না, আমি বলতে চাই, আপনি জানেন, আপনি যা বলেছেন তার সাথে আমি সম্মত। আপনি জানেন, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে আমরা আইটি এবং ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের উভয়কে তাদের সফল হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করি।সুতরাং, আমরা মনে করি যে রিপোর্ট তৈরির ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে এটি করা উচিত নয়। এটি সেই ব্যবসায়ের ব্যবহারকারীর কাছে ছেড়ে দেওয়া উচিত যার কাছে তারা যে ব্যবসায় এবং তাদের যে ডেটা ব্যবহার করছে সে তথ্য রয়েছে তবে এটি একটি নিয়ন্ত্রিত উপায়ে করুন এবং এটি আইটি-তেও কাজ করবে something

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে, ওয়েন থেকে মন্তব্য বন্ধ।

ওয়েইন একারসন: হ্যাঁ, এটি স্ব-সেবার সুবিধার্থে এবং বাস্তবে প্রশাসনের সংস্কৃতির চ্যাম্পিয়ন হয়ে এবং তাদের সুবিধা এবং প্রতিষ্ঠানের সুবিধার্থে ব্যবহারকারীদের নিজস্ব আউটপুট পরিচালনা করতে চায় এই আইটি-র ভূমিকা থেকে এটি পরিবর্তিত হয়েছে। এর অর্থ হ'ল আইটি-র ভূমিকা হ'ল আইটি-র জন্য আমি দুঃখিত, কারণ আপনি কখনও কখনও তাদের ভিতরে গিয়ে এটি তৈরি করতে হয়, আইনী এবং এইচআর এর মতো ব্যবসায়িক অ্যান্টিক্সগুলিতে বিভাজন সাধারণত, আমি এর কোন কিছুই করব না। এবং অবশ্যই যদি আপনি এমন কিছু চান যা ক্রস-ফাংশনাল এন্টারপ্রাইজ, আইটি ছাড়া আর কে এটি তৈরি করতে চলেছে? তবে সাধারণভাবে, হ্যাঁ, স্ব-পরিষেবার এই জগতে সাফল্য অর্জন করতে আইটি পরিবর্তন করতে হবে। তাদের চেয়ে আরও বেশি সহায়ক ভূমিকা রাখতে হবে।

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ, এবং আমি ভাবছি পরবর্তী বিবর্তনগুলির সাথে উৎকর্ষতার কেন্দ্রগুলি এবং যেখানে এই প্রকল্পগুলি আইটি বা ব্যবসায়ের দ্বারা পরিচালিত হচ্ছে না, বরং একটি কেন্দ্রিকীকরণ সংস্থা। আপনারা জানেন যে আমরা প্রধান তথ্য আধিকারিকের উত্থান এবং এই ধরণের প্রকল্পগুলিতে এই প্রকল্পের পতন দেখতে শুরু করছি যেখানে তারা উভয়েরই প্রশাসনের দৃষ্টিভঙ্গি পাশাপাশি ব্যবসায়ের দৃষ্টিভঙ্গি রয়েছে। আমি মনে করি যে এটি ডেটা এবং বিশ্লেষণমূলক সংস্কৃতি তৈরির জন্য সেরা ক্ষেত্রে একটি দৃশ্য এবং আমি কী ঘটেছে তা দেখে আমি আনন্দিত I

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, আমরা আমাদের সাথে চ্যাটরুমে আগত অংশগ্রহণকারীদের কাছ থেকে শেষ মুহুর্তের মন্তব্য এবং প্রশ্নোত্তর পেলাম। আমি এই মন্তব্যটি পছন্দ করি: আউটপুট পরিচালনা করে, স্ব-পরিষেবা প্রতিবেদনটি সঠিক কিনা তা নিয়ে কোনও দ্বিধা নেই।

জোশ হাওয়ার্ড: হ্যাঁ।

এরিক কাভানাঘ: হ্যাঁ, এটি ভাল জিনিস। এগুলি সবই সহযোগিতার বিষয়, এটি একসাথে কাজ করার বিষয়ে এবং আপনি জানেন যে জোশ, আপনিও উল্লেখ করেছেন, ব্যবহারকারীরা একে অপরের সাথে কথা বলার গুরুত্ব এবং এটি এমন একটি বিষয় যা অ্যালটারেক্সও জোর দিয়েছিল।

সুতরাং, ভাবেন, আমরা এখানে কিছুটা দীর্ঘ গিয়েছিলাম, তবে আমরা কিছুটা দেরি করে শুরু করেছি, তাই আজ আপনার সময় এবং মনোযোগের জন্য আমি আপনাকে অনেক ধন্যবাদ জানাতে চাই। আমরা এই সমস্ত ওয়েবকাস্ট সংরক্ষণাগারভুক্ত করি, তাই আপনার সহকর্মীদের সাথে এগুলি নির্দ্বিধায় ভাগ করে নিন।

এবং এটির সাথে আমরা আপনাকে বিদায় জানাব। ওয়েইন এবং অবশ্যই আল্টেরিক্স থেকে জোশকে ধন্যবাদ। লোকেরা, আমরা আপনার সাথে পরের বার কথা বলব। যত্ন নিবেন. বাই-বাই।