কন্টেন্ট
- বিগ ডেটা কী?
- বড় ডেটা ক্যাপচার এবং ক্রাঞ্চ করছে
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের জন্য বড় ডেটা ব্যবহার করা
- পথে বড় ডেটা
সূত্র: লাইটস্পেক্ট্রাম / ড্রিমসটাইম ডট কম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
ব্যবসায়ের সিদ্ধান্তের জন্য উপাত্ত বন্যাকে দরকারী তথ্যে পরিণত করার উপায় অনুসন্ধান করা তথ্যপ্রযুক্তি পেশা এবং সি স্তরের আধিকারিকদের কাছে ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জ।
একটি স্তম্ভিত 2.5 বিঘা ডেটা প্রতিদিন তৈরি করা হয়; বিশ্বে আজ 90% তথ্য কেবলমাত্র গত দুই বছরে তৈরি করা হয়েছে। এই ডেটাগুলি সর্বত্র থেকে আসে: সেন্সরগুলি জলবায়ু সম্পর্কিত তথ্য, সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমগুলি, ডিজিটাল ছবি এবং ভিডিওগুলি, লেনদেনের রেকর্ডগুলি এবং সেল ফোন জিপিএস সিগন্যালগুলি সংগ্রহ করত, কেবল কয়েকটি উত্সের নাম হিসাবে। ব্যবসায়ের সিদ্ধান্তের জন্য উপাত্ত বন্যাকে দরকারী তথ্যে পরিণত করার উপায় অনুসন্ধান করা তথ্যপ্রযুক্তি পেশা এবং সি স্তরের আধিকারিকদের কাছে ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জ। আজকের শীর্ষ প্রযুক্তির বুজওয়ার্ডগুলির মধ্যে একটি যে আসে: বড় ডেটা। এবং এটি কিছুতেই গুঞ্জন পাচ্ছে না। বড় ডেটাতে একটি বিরাট উপায়ে ব্যবসা পরিবর্তন করার ক্ষমতা রয়েছে। এটি কীভাবে কাজ করে তা এখানে একবার দেখুন।
বিগ ডেটা কী?
"বিগ ডেটা" শব্দটি এমন ডেটা সেটগুলিকে বর্ণনা করে যা তাত্পর্যপূর্ণভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং এটি প্রচলিত ডাটাবেস প্রযুক্তি এবং কৌশলগুলি ব্যবহার করে বিশ্লেষণের জন্য খুব বড়, কাঁচা এবং কাঠামোগত কাঠামোগত। টেরাবাইট বা পেটাবাইট হোক না কেন, সেই ডেটা কীভাবে ব্যবহার করা হয় তার চেয়ে সঠিক পরিমাণের ডেটা ইস্যুটি কম।
বড় ডেটাতে তিনটি মাত্রা রয়েছে: ভলিউম, বেগ এবং বিভিন্ন। সংস্থাগুলি তথ্যের পরিমাণে হতাশ, ডেটা তৈরি করা এবং প্রসেস করা হচ্ছে আরও বেশি হারে এবং সোশ্যাল মিডিয়া এবং কন-সচেতন মোবাইল ডিভাইসের মতো ডেটার প্রকারগুলি প্রসারিত হচ্ছে।
তাহলে এই তথ্যগুলির কোনওটি কীভাবে কার্যকর? প্রকৃতপক্ষে, এমন অনেকগুলি উপায় রয়েছে যা বড় ডেটা কোনও সংস্থার জন্য মান তৈরি করতে পারে। প্রথমত, বড় ডেটা তথ্যের স্বচ্ছ এবং অনেক বেশি ফ্রিকোয়েন্সিগুলিতে ব্যবহারযোগ্য করে তাৎপর্যপূর্ণ মানটিকে আনলক করতে পারে। দ্বিতীয়ত, সংস্থাগুলি ডিজিটাল আকারে আরও লেনদেনের ডেটা তৈরি এবং সঞ্চয় করার জন্য, তারা পণ্য জায়গুলি থেকে শুরু করে অসুস্থ দিন পর্যন্ত সমস্ত কিছুর বিশদ পারফরম্যান্স ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা-নিরীক্ষা পরিচালনা এবং পরিচালনের আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সংস্থাগুলি এভাবে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। অন্যরা ঠিক সময়ে তাদের ব্যবসায়িক লিভারগুলিকে সামঞ্জস্য করতে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি নিউককাস্টিংয়ের বুনিয়াদি পূর্বাভাসের জন্য ডেটা ব্যবহার করছেন।
তদতিরিক্ত, বড় ডেটা গ্রাহকদের সংকীর্ণ বিভাজন এবং আরও সঠিকভাবে তৈরি পণ্য বা পরিষেবাদির অনুমতি দেয়। এই পরিশীলিত বিশ্লেষণগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে যথেষ্ট পরিমাণে উন্নতি করতে পারে। আরও কী, বড় ডেটাও পরবর্তী প্রজন্মের পণ্য ও পরিষেবাদির উন্নতির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নির্মাতারা অনন্য পরিষেবা অফার তৈরি করতে পণ্যগুলিতে এম্বেড সেন্সর থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করছেন। (কীভাবে এই সমস্ত ডেটা বাছাই করা যায় তা একটি নিজস্ব একটি পেশা Data তথ্য বিজ্ঞানীগুলিতে আরও পড়ুন: টেক ওয়ার্ল্ডের নতুন রক স্টারস St)
বড় ডেটা ক্যাপচার এবং ক্রাঞ্চ করছে
বড় ডেটা ক্যাপচার এবং ক্রাঞ্চ করতে, সংস্থাগুলিকে নতুন স্টোরেজ, কম্পিউটিং এবং বিশ্লেষণ প্রযুক্তি এবং কৌশল স্থাপন করতে হবে have ফার্মের ডেটা ম্যাচিউরিটির উপর নির্ভর করে প্রযুক্তির চ্যালেঞ্জগুলির পরিসীমা এবং তাদের মোকাবেলায় অগ্রাধিকারগুলি পৃথক হবে। যাইহোক, উত্তরাধিকার ব্যবস্থা এবং অসামঞ্জস্য মান এবং ফর্ম্যাটগুলি ডেটা একীকরণ রোধ করতে পারে এবং আরও পরিশীলিত বিশ্লেষণকে বাধা দিতে পারে যা মান তৈরি করে। এর অর্থ হ'ল বড় ডেটাতেও বড় প্রযুক্তি প্রয়োজন।
বেশ কয়েকটি নতুন এবং বর্ধিত ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতির বড় ডেটার কার্যকর পরিচালনা এবং সেই ডেটা থেকে বিশ্লেষণ তৈরিতে সহায়তা করে। ব্যবহৃত প্রকৃত পদ্ধতির উপর নির্ভর করবে ডাটা ভলিউম, বিভিন্ন ধরণের ডেটা, জড়িত বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াজাতকরণ কাজের চাপ এবং ব্যবসায়ের জন্য প্রয়োজনীয় প্রতিক্রিয়া। এটি বড় ডেটা এনভায়রনমেন্ট পরিচালনা, পরিচালনা ও পরিচালনা করার জন্য বিক্রেতাদের সরবরাহ করা ক্ষমতার উপরও নির্ভর করবে। এই ক্ষমতাগুলি পণ্য মূল্যায়নের জন্য গুরুত্বপূর্ণ নির্বাচনের মানদণ্ড।
বড় ডেটা প্রযুক্তিগুলিতে ক্যাসান্দ্রা এবং হ্যাডোপ সহ বিপুল পরিমাণে ডেটা হ্যান্ডেল করার জন্য ডিজাইন করা ওপেন সোর্স ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, পাশাপাশি ডেটা রিপোর্ট, বিশ্লেষণ এবং উপস্থাপনের জন্য ডিজাইন করা ব্যবসায়ের গোয়েন্দা সফ্টওয়্যার রয়েছে।
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের জন্য বড় ডেটা ব্যবহার করা
ফররেস্টার গবেষণা অনুমান করে যে সংস্থাগুলি তাদের উপলব্ধ তথ্যের মাত্র পাঁচ শতাংশ কার্যকরভাবে ব্যবহার করে। এটি অপ্টিমাইজেশন এবং উন্নতির জন্য প্রচুর জায়গা ফেলেছে, এ কারণেই ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের জন্য বৃহত্তর ডিজিটাল ডেটাসেটগুলি ব্যবহারের জন্য একটি প্রযুক্তি স্ট্যাকের সমাবেশ প্রয়োজন যা স্টোরেজ এবং কম্পিউটারিং থেকে বিশ্লেষণী এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলির সমস্ত কিছু সমন্বিত করে। নির্দিষ্ট প্রযুক্তি প্রয়োজনীয়তা এবং অগ্রাধিকারগুলি প্রয়োগ করা হবে এমন বড় ডেটা লিভার এবং একটি প্রতিষ্ঠানের ডেটা ম্যাচিউরিটির উপর ভিত্তি করে পৃথক হবে।
তাহলে কি ঝামেলাটা কি মূল্য? এক কথায়, হ্যাঁ বড় ডেটা ব্যবহারের ব্যবসায়ের সুবিধাগুলি স্পষ্ট। উদাহরণস্বরূপ, ম্যাককিন্সে গ্লোবাল ইনস্টিটিউট অনুমান করে যে বড় তথ্য কার্যকরভাবে ব্যবহার করা কোনও খুচরা বিক্রেতা তার অপারেটিং মার্জিন 60 শতাংশেরও বেশি বাড়িয়ে দিতে পারে। এটি যখন আরওআইয়ের কাছে আসে তখন এটি এর চেয়ে আরও ভাল কিছু পায় না।
বড় ডেটা থেকে উপকার পেতে ম্যাককিনসি সুপারিশ করেন যে ব্যবসায়ী নেতারা নিম্নলিখিত পদক্ষেপ গ্রহণ করুন:
- সমস্ত ডেটা সম্পদ ইনভেন্টরি
- মান তৈরির সুযোগ এবং ঝুঁকি চিহ্নিত করুন
- ডেটা-চালিত সংস্থা তৈরি করতে অভ্যন্তরীণ সক্ষমতা তৈরি করুন
- প্রযুক্তি প্রয়োগের জন্য একটি এন্টারপ্রাইজ তথ্য কৌশল বিকাশ করুন
- গোপনীয়তা, সুরক্ষা এবং বৌদ্ধিক সম্পত্তি হিসাবে ডেটা নীতি সম্পর্কিত বিষয়গুলির ঠিকানা
ডেটা নীতি সম্পর্কিত সমস্যাগুলি যখন বড় ডেটার ক্ষেত্রে আসে তখন তা বিশেষ উদ্বেগের বিষয়। বড় ডেটাবেজে প্রায়শই অত্যন্ত সংবেদনশীল তথ্য থাকে যেমন কোম্পানির গোপনীয়তা বা ডেটা যা আইন দ্বারা সুরক্ষিত থাকতে হবে। এছাড়াও, ডেটা উপলভ্যতা এবং গোপনীয়তার মধ্যে প্রায়শই বাণিজ্য হয়। যদি কোনও সংস্থা যদি ডেটা উপলভ্য এবং দরকারী হতে চায় তবে ফলস্বরূপ প্রায়শই সেই ডেটাটিকে ঘিরে কম সুরক্ষা পাওয়া যায়। রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য বড় ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য, ডেটাটির কেন্দ্রীকরণ গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু কেন্দ্রীভূতকরণ বাড়ার সাথে সাথে গোপনীয় ডেটা আলাদা করা এবং সুরক্ষিত করার ক্ষমতা হ্রাস পায়।
তদ্ব্যতীত, ডেটা সেটের আকারটি প্রয়োগ করে সুরক্ষা এবং গোপনীয়তা নিয়ন্ত্রণগুলি অযৌক্তিক করে তুলতে পারে। সুরক্ষার কারণে এই সমস্ত ডেটা এনক্রিপ্ট করা সময় সাশ্রয়ী এবং ব্যয়বহুল উদ্যোগ গ্রহণ এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে ধীর করে দেবে, ফলে দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণে বাধা আসবে।
বড় ডেটার গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার মূল বিষয়টি উপরে চিহ্নিত প্রথম পদক্ষেপ: সমস্ত ডেটা সম্পদ অনুসন্ধানের। সংস্থাটি যখন বড় ডেটা কোথায় থাকে এবং কী ধরণের ডেটা রয়েছে তা বুঝতে পারলে, এটি তার গোপনীয় তথ্য সুরক্ষিত করার জন্য সুরক্ষা প্রযুক্তিতে বড় ডেটা ভলিউম পরিচালনা করতে সক্ষম বিনিয়োগ করতে পারে steps
পথে বড় ডেটা
তো এরপর কি? ভাল, একটি জিনিস নিশ্চিত: বড় তথ্য এখানে থাকার জন্য।
তবে বড় ডেটা আকারের চেয়ে প্রায় বেশি; এটি সুযোগ সম্পর্কে। এই ক্ষেত্রে, এটি নতুন এবং উদীয়মান ধরণের ডেটা এবং সামগ্রীর অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পাওয়ার, ব্যবসায়কে আরও চটুল করার জন্য, এবং এমন প্রশ্নের উত্তরগুলির উত্তর দেওয়ার সুযোগ রয়েছে যা আগে ধরাছোঁয়ার বাইরে বিবেচিত হয়েছিল।
এরপরে উপকৃত হওয়ার মূল চাবিকাঠি হ'ল এটি ক্যাপচার এবং ক্রাঞ্চ করা এবং স্মার্ট ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত নিতে কার্যকরভাবে এটি ব্যবহার করা। সম্পন্ন করার চেয়ে সহজ বলেছেন, তবে এখনও পর্যন্ত ফলাফলগুলি বড় প্রচেষ্টার পক্ষে কার্যকর প্রমাণিত হচ্ছে।