কন্টেন্ট
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে বড় ডেটা অপরিহার্য হয়ে উঠেছে, তবে তাদের ব্যবসায় বড় ডেটা প্রয়োগের আগে অবশ্যই বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ বিবেচনা করতে হবে।
বড় ডেটা ব্যবসায় সিদ্ধান্ত গ্রহণের একটি অপরিহার্য অঙ্গ হয়ে দাঁড়িয়েছে। এটি সংস্থা এবং ব্যবসায়ী নেতাদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে। তবে একই সাথে এটি অনেকগুলি চ্যালেঞ্জ উত্থাপন করে যা আমাদের traditionalতিহ্যবাহী ব্যবস্থা পরিচালনা করতে পারে না। অতএব, একটি সংস্থায় বড় ডেটা প্রয়োগ করার আগে এই চ্যালেঞ্জগুলি বিস্তারিতভাবে বুঝতে হবে।
ম্যাককিনসে গ্লোবাল ইনস্টিটিউট (এমজিআই) অনুসারে: "বড় ডেটা এমন ডেটাসেটগুলিকে বোঝায় যেগুলির আকার ক্যাপচার, স্টোর, পরিচালনা এবং বিশ্লেষণের জন্য সাধারণ ডাটাবেস সফটওয়্যার সরঞ্জামগুলির দক্ষতার বাইরে" " সুতরাং বড় ডেটা চ্যালেঞ্জগুলি সঠিকভাবে মোকাবেলা করা প্রয়োজন। বড় ডেটা বিশ্লেষণ করার পরে, প্রাপ্ত মানটি সংক্ষেপে এইভাবে দেওয়া যেতে পারে:
- ট্রান্সপারেন্সিস
- আরও ভাল পারফরম্যান্স এবং পরিবর্তনশীলতা
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি অ্যালগরিদম দিয়ে মনুষ্যনির্মিত সিদ্ধান্তগুলি প্রতিস্থাপন
- সেগমেন্টিং গ্রাহকরা
কৌশলগত চ্যালেঞ্জ
বড় ডেটা কৌশলগত চ্যালেঞ্জগুলির সাথে শুরু করুন। বড় ডেটা আমাদের তিনটি বড় কৌশলগত এবং অপারেশনাল চ্যালেঞ্জের সাথে লড়াই করতে বাধ্য করে:
পুরো আইটি শিল্পটি চাপের মধ্যে রয়েছে, কারণ ব্যবসায়ের উন্নতিতে সহায়তার জন্য এটি প্রতিদিন ডেটাগুলির ক্রমবর্ধমান পরিমাণ পরিচালনা করতে হয়। ডেটা বিশ্লেষণ আরও তিনটি বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে:
- ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ - বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিশ্লেষণের জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করা তথ্য বিজ্ঞানীর কাজ। নতুন ডেটা ধরণের যেমন ইমোশনাল ডেটা, ভিডিও স্ট্রিম ডেটা, ইমেজ ডেটা, ডেটা ইত্যাদি উপার্জনের জন্য এই ডেটা বিশ্লেষণের সময় এটিও গুরুত্বপূর্ণ is
- আচরণগত বিশ্লেষণ - আচরণের ডেটা গ্রাহকের সন্তুষ্টি উন্নতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। উপাত্ত বিজ্ঞানীর কাজ হ'ল ডেটা সেটগুলিতে ট্যাপ করা যা প্রকৃতির ক্ষেত্রে জটিল এবং নতুন ব্যবসায়িক মডেল তৈরি করা যা ব্যয় হ্রাসে সহায়তা করে এবং গ্রাহকের সন্তুষ্টি উন্নত করতে উদ্ভাবন প্রচার করে।
- ডেটা ব্যাখ্যার বিবরণ - ডেটা বিশ্লেষকদের অবশ্যই ব্যবসায়ের জন্য নতুন ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ তথ্য সরবরাহ করতে হবে এবং পণ্য উদ্ভাবনের জন্য এগুলিকে সংহত করতে হবে।
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
- ডেটা ক্যাপচারিং
- বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সারিবদ্ধ করা হচ্ছে
- বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী ফর্মটিতে ডেটা রূপান্তর করা
- গণিত এবং / অথবা সিমুলেশনগুলির সাহায্যে ডেটা মডেলিং
- আউটপুট বুঝতে এবং শেষ ব্যবহারকারীদের কাছে এটি ব্যাখ্যা করতে সক্ষম being
পরিচালনা চ্যালেঞ্জ
একটি বড় ডেটা ম্যানেজমেন্ট চ্যালেঞ্জ হল সুরক্ষা, তথ্য গোপনীয়তা, পরিচালনা এবং নৈতিক মান নিশ্চিত করা। গ্রাহকদের ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় একজনকে অবশ্যই এর উদ্দেশ্যে ব্যবহার এবং প্রাসঙ্গিক নিয়ম মেনে চলতে হবে। ডেটা ট্র্যাকিং এর ব্যবহার, রূপান্তর, ডেরাইভেশন এর পাশাপাশি এর জীবনচক্র পরিচালনার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা অবশ্যই সুরক্ষিত এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রিত হতে হবে। একই সাথে, ডেটা সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য নিয়মিত বিরতিতে নিরীক্ষা চালিয়ে যেতে হবে, কারণ বেশিরভাগ ডেটা গুদাম ব্যক্তিগত ডেটা সংরক্ষণ করে, যা সম্ভাব্য আইনী ও নৈতিক উদ্বেগের কারণ হতে পারে।
উপসংহার
আমরা বিভিন্ন বড় ডেটা চ্যালেঞ্জ এবং ব্যবসায়ের উপর তাদের প্রভাব নিয়ে আলোচনা করেছি। এই চ্যালেঞ্জগুলি বাস্তবায়নের সব স্তরে ঘটে। সুতরাং যে কোনও সংস্থায় বড় ডেটা প্রয়োগ করার আগে, অবশ্যই এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করতে হবে এবং তাদের জন্য পরিকল্পনা তৈরি করতে হবে।