আজকের বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জ বিভিন্নতা থেকে উদ্ভূত, ভলিউম বা वेग নয়

কন্টেন্ট

• বড় তথ্য তিনটি বনাম
• ডেটা ভ্যারাইটি সমস্যার সমাধান করছেন
• কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ

ছাড়াইয়া লত্তয়া:

অনেকগুলি আইটি বিভাগ তাদের কাছে থাকা সমস্ত তথ্য উপাত্তের ভলিউম এবং গতিবেগের বিষয়গুলিতে ফেলে দেয়, বিভিন্ন উপাত্তের মূল সমস্যাটি সমাধান করতে ভুলে যায়।

গার্ডনার গবেষণা ভাইস প্রেসিডেন্ট ডগ ল্যানির মতে, বড় তথ্য পরিচালনার ও কাজে লাগানোর চ্যালেঞ্জ তিনটি উপাদান থেকেই আসে। লেনী এক দশকেরও বেশি আগে প্রথম উল্লেখ করেছিলেন যে বড় ডেটা এন্টারপ্রাইজের জন্য এ জাতীয় সমস্যা তৈরি করে কারণ এটি হার্ড-টু-ম্যানেজমেন্ট পরিমাণ, গতি এবং বিভিন্নতার পরিচয় দেয়। সমস্যাটি হ'ল, অনেকগুলি আইটি বিভাগ তাদের কাছে থাকা সমস্ত তথ্য উপাত্তের ভলিউম এবং গতিবেগের বিষয়গুলিতে ফেলে দেয়, বিভিন্ন ধরণের ডেটাগুলির মৌলিক সমস্যাটির সমাধান করতে ভুলে যায়।

2001 সালে ফিরে, লেনি লিখেছিলেন যে "নেতৃস্থানীয় উদ্যোগগুলি অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক সহযোগিতার উন্নতি করে এমন একটি সাধারণ ব্যবসায়ের শব্দভাণ্ডার সংজ্ঞায়িত করতে কেন্দ্রীয়ভাবে ডেটা গুদাম ব্যবহার করবে" " সেই শব্দভাণ্ডারের ইস্যু - এবং পরিবর্তনশীলতা যা সংস্থাগুলি এটি তৈরি থেকে বিরত রাখে - আজ বৃহত ডেটা কনড্রামের সবচেয়ে কম সম্বোধিত দিক হিসাবে রয়ে গেছে। (অন্যান্য বিশেষজ্ঞদের কী বলবেন তা দেখুন। অনুসরণ করতে বিগ ডেটা বিশেষজ্ঞদের দেখুন))

বড় তথ্য তিনটি বনাম

অসংখ্য ব্যবসায় ডেটা ভলিউম এবং বেগ বাড়ানোর জন্য পদ্ধতিগুলি খুঁজে পেয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, ডেটা বিপুল পরিমাণে বিশ্লেষণ করতে পারেন। অবশ্যই, সেই তথ্যগুলি একই পরামিতিগুলির মধ্যে প্রায়শই বার বার উপস্থাপিত হয়। এটি কলামের ডাটাবেসগুলির মতো প্রযুক্তির উদ্ভাবনগুলিকে চালিত করে, যা এখন অন্যান্য সংস্থাগুলি দ্বারা সমানভাবে ডেটা আইটেমের সমান আকারের বড় স্টোরগুলির মুখোমুখি ব্যবহৃত হয়।

টেম্পিং বেগের ক্ষেত্রে, স্প্লঙ্ক সহায়তা উদ্যোগের মতো বিক্রেতারা লগ ফাইলগুলির মাধ্যমে দ্রুত তৈরি ডেটা বিশ্লেষণ করে যা প্রতি সেকেন্ডে কয়েক হাজার ইভেন্ট ক্যাপচার করে। উচ্চ-ভলিউম ইভেন্টগুলির এই বিশ্লেষণটি সুরক্ষা এবং কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে লক্ষ্যবস্তু করা হয়েছে। ডেটা ভলিউম চ্যালেঞ্জের মতো, বেগ চ্যালেঞ্জকে পরিশীলিত সূচক কৌশলগুলি এবং বিতরণকৃত ডেটা অ্যানালিটিক্সের মাধ্যমে মূলত মোকাবেলা করা হয়েছে যা প্রসেসিং ক্ষমতা বর্ধিত ডেটা বেগের সাথে স্কেল করতে সক্ষম করে।

এটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে আসে, যদিও, অনেকগুলি উদ্যোগ এখনও বড় ডেটা বিশ্লেষণে তাদের পদ্ধতির ক্ষেত্রে একটি বড় সমস্যার মুখোমুখি হয়। এই সমস্যাটি তিনটি কারণ দ্বারা পরিচালিত হয়: প্রথমত, বৃদ্ধি, অধিগ্রহণ এবং প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের কারণে যা পরিবেশে নতুন সিস্টেম যুক্ত করে, উদ্যোগগুলি একটি উচ্চ ভিন্ন ভিন্ন পরিবেশে লক হয়ে যায় এবং এই বৈসংশ্লিষ্টতা কেবল সময়ের সাথে বৃদ্ধি পায়। এন্টারপ্রাইজগুলিকে বিভিন্ন ধরণের সিস্টেমের আধিক্য ট্র্যাক করতে হবে এবং কয়েক হাজার হাজার প্রকারের ডেটা পরিচালনা করতে হবে, পাশাপাশি একই নামটি বিভিন্ন নামকরণ এবং ফর্ম্যাট ব্যবহার করে প্রতিনিধিত্ব করা হচ্ছে।

দ্বিতীয়ত, এই সিস্টেমগুলি এবং অনেক ধরণের ডেটা ধরণের ক্ষেত্রে প্রাসঙ্গিক তথ্য এবং তথ্য উভয়ই সুরক্ষিত হয় যা সমস্যার সমাধানের জন্য অপ্রাসঙ্গিক হিসাবে নিরাপদে ফিল্টার করা যায়। কার্যকরভাবে কার্যকর তথ্য সনাক্ত করার প্রয়োজন আছে।

বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের তৃতীয় মাত্রা হ'ল পরিবেশের স্থির পরিবর্তনশীলতা বা পরিবর্তন। সিস্টেমগুলি আপগ্রেড করা হয়, নতুন সিস্টেম প্রবর্তিত হয়, নতুন ডেটা টাইপ যুক্ত হয় এবং নতুন নামকরণ চালু হয়। এটি ডেটা বিভিন্ন ধরণের চ্যালেঞ্জকে পরাস্ত করতে আমাদের দক্ষতার উপর চাপ দেয়। এটি বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের অতিরিক্ত স্তর যুক্ত করে। (আরও অন্তর্দৃষ্টির জন্য, বড় ডেটা দেখুন: এটি কীভাবে ক্যাপচার, ক্র্যাঞ্চ এবং ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত হয়))

ডেটা ভ্যারাইটি সমস্যার সমাধান করছেন

ডেটা বৈচিত্র্যের সমস্যা সমাধানের জন্য, উদ্যোগগুলি অবশ্যই আইটি ডোমেন দিয়ে শুরু করতে হবে, কারণ এটি প্রায়শই সবচেয়ে খারাপ অপরাধী এবং বিভিন্ন ধরণের সমস্যার সবচেয়ে খারাপ ক্ষতিগ্রস্থ উভয়েরই প্রতিনিধিত্ব করে। প্রথম পদক্ষেপটি হ'ল সমস্ত আইটি উপাদান বা সম্পত্তির একটি বিস্তৃত সংজ্ঞা বা সংজ্ঞা দিয়ে শুরু করা। এটি তথ্যপ্রযুক্তি বা তার সম্পর্কে যে কোনও বিষয়ে উল্লেখ করার জন্য একটি বেসলাইন বা ভিত্তি সরবরাহ করে এবং পরিচিত শ্রেণীবদ্ধ বা পরিভাষার বিরুদ্ধে ক্রমবর্ধমান বৈচিত্র্য পরিচালনা করতে উদ্যোগগুলিকে সক্ষম করে।

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।

পরবর্তী পদক্ষেপটি হ'ল বিভিন্ন উপায়ে রেকর্ডের বিভিন্ন উপায়ে প্রতিনিধিত্ব করা একই উপায়ে চিহ্নিত করা। এটি আইটি পেশাদারদের তাদের বিজাতীয় পরিবেশ জুড়ে দেখতে এবং প্রাসঙ্গিক এবং পরিচালনাযোগ্য খণ্ডগুলিতে ডেটাটি ফিল্টার এবং সংকুচিত করতে সক্ষম করে।

অবশেষে, আইটি ম্যানেজারগুলিকে একই উপাদানটির উল্লেখ করতে নতুন ধরণের উপাদান বা নতুন নামকরণের পরিবর্তনের জন্য পরিবেশের ধ্রুবক পরীক্ষার একটি প্রক্রিয়া গ্রহণ করতে হবে।

এই পদক্ষেপগুলির সাহায্যে আইটি সংস্থাগুলি বিভিন্ন সমস্যা পরিচালনা করতে পারে এবং গভীর অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে যা ITতিহাসিকভাবে আইটি দলকে বাদ দিয়েছে। তদুপরি, বিভিন্ন সমস্যা পরিচালনা করা ভলিউম এবং গতির আরও traditionalতিহ্যবাহী বড় ডেটা সমস্যাগুলিকে সম্বোধনকারী সরঞ্জামগুলিতে এবং কৌশলগুলিতে বিনিয়োগের ক্ষেত্রে তাদের রিটার্নকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে।