কন্টেন্ট
- একটি বড় ডেটা উদ্যোগে সমস্ত ব্যবসায়িক বিভাগকে জড়িত করুন
- বড় ডেটা প্রয়োগের জন্য সমস্ত অবকাঠামোগত মডেলকে মূল্যায়ন করুন
- বড় ডেটা পরিকল্পনায় traditionalতিহ্যবাহী ডেটা উত্সগুলি বিবেচনা করবেন না
- ডেটার একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ সেট বিবেচনা করবেন না
- ডেটা বিতরণ করুন
- কখনও কোনও একক বড় ডেটা অ্যানালিটিক্স পদ্ধতির উপর নির্ভর করে না
- আপনি প্রস্তুত হওয়ার আগে বড় বড় ডেটা উদ্যোগ শুরু করবেন না
- বিচ্ছিন্নভাবে ডেটা ব্যবহার করবেন না
- ডেটা সুরক্ষা উপেক্ষা করবেন না
- বড় ডেটা বিশ্লেষণের পারফরম্যান্স অংশটিকে উপেক্ষা করবেন না
সূত্র: রাপপিক্সিমালিম / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
বিগ ডেটা বেশিরভাগ সংস্থার জন্য একটি নতুন এবং উদীয়মান ডোমেন। এটিকে কাজ করতে সাবধানতার সাথে সূক্ষ্ম সুরক্ষা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনের ব্যবহার লাগে।
বিগ ডেটা সব ধরণের শিল্পের জন্য প্রচুর প্রতিশ্রুতি বহন করে। যদি এই বড় ডেটা কার্যকর এবং দক্ষতার সাথে লিভারেজ করা হয় তবে এটি সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং বিশ্লেষণে গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলতে পারে। তবে বড় ডেটার সুবিধা কেবলমাত্র যদি এটি কাঠামোগত উপায়ে পরিচালিত হয় তবে তা অর্জন করা যায়। বড় ডেটার সেরা অনুশীলনগুলি ধীরে ধীরে প্রতিষ্ঠিত হচ্ছে, তবে এটি বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে ইতিমধ্যে কিছু স্পষ্ট ডস এবং করণীয় নেই।নিম্নলিখিত নির্দেশিকা বাস্তব জীবনের প্রকল্পগুলি থেকে প্রাপ্ত বাস্তব অভিজ্ঞতা এবং জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে। এখানে আমার শীর্ষ বড় ডেটা ডস এবং দানগুলি দেওয়া আছে।
একটি বড় ডেটা উদ্যোগে সমস্ত ব্যবসায়িক বিভাগকে জড়িত করুন
একটি বড় ডেটা উদ্যোগ কোনও বিচ্ছিন্ন এবং স্বতন্ত্র ক্রিয়াকলাপ নয় এবং প্রকৃত মূল্য এবং অন্তর্দৃষ্টি পেতে সমস্ত ব্যবসায়িক ইউনিটের জড়িত হওয়া আবশ্যক। বড় ডেটা সংস্থাগুলিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা লাভ করতে এবং গ্রাহক আচরণ, ঘটনা, প্রবণতা, পূর্বাভাস ইত্যাদির অন্তর্দৃষ্টি পেতে সহায়তা করতে পারে এটি কোনও ডেটা স্ন্যাপশটের মাধ্যমে সম্ভব নয়, যা কেবলমাত্র বড় ডেটাতে প্রক্রিয়াজাত ডেটার পুরো ভলিউমের একটি অংশ ক্যাপচার করে। ফলস্বরূপ, সংস্থাগুলি সঠিক প্যাটার্নটি বুঝতে সমস্ত সম্ভাব্য সুযোগ / ব্যবসায়িক ইউনিট থেকে আগত সমস্ত ধরণের ডেটাগুলিতে ক্রমবর্ধমানভাবে মনোনিবেশ করছে।বড় ডেটা প্রয়োগের জন্য সমস্ত অবকাঠামোগত মডেলকে মূল্যায়ন করুন
যে কোনও বড় ডেটা উদ্যোগের জন্য ডেটার পরিমাণ এবং এর পরিচালনা একটি বড় উদ্বেগ। যেহেতু বড় ডেটা ডেটা পেটাবাইটের সাথে সম্পর্কিত, তাই এটি পরিচালনা করার একমাত্র সমাধান ডেটা সেন্টার ব্যবহার করে। একই সময়ে, কোনও স্টোরেজ সুবিধা বাছাই এবং চূড়ান্ত করার আগে ব্যয়ের উপাদানটি বিবেচনা করতে হবে। মেঘ পরিষেবাগুলি প্রায়শই সেরা পছন্দ, তবে উপযুক্ত মেঘ পরিবেশের পরিষেবাগুলি যথাযথভাবে নির্ধারণের জন্য মূল্যায়ন করতে হবে। যেহেতু স্টোরেজ কোনও বড় ডেটা প্রয়োগের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, এটি কোনও ফ্যাক্টর যা কোনও বড় ডেটা উদ্যোগে খুব সতর্কতার সাথে মূল্যায়ন করা উচিত। (ভলিউম বা वेग নয়, বিভিন্ন ধরণের থেকে আজকের বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জ স্টেমগুলিতে আরেকটি দৃষ্টিভঙ্গি পান))বড় ডেটা পরিকল্পনায় traditionalতিহ্যবাহী ডেটা উত্সগুলি বিবেচনা করবেন না
বিগ ডাটাগুলির বিভিন্ন উত্স রয়েছে এবং উত্সের সংখ্যাও দিন দিন বাড়ছে। এই বিশাল পরিমাণের ডেটা বড় ডেটা প্রসেসিংয়ের ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয়। ফলস্বরূপ, কিছু সংস্থা মনে করে যে traditionalতিহ্যবাহী ডেটা উত্সগুলির কোনও ব্যবহার নেই। এটি সত্য নয়, যেহেতু এই traditionalতিহ্যবাহী ডেটা কোনও বড় ডেটা গল্পের সাফল্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। Ditionতিহ্যবাহী ডেটাতে মূল্যবান তথ্য থাকে তাই এটি অন্যান্য বড় ডেটা উত্সগুলির সাথে একত্রে ব্যবহার করা উচিত। সমস্ত ডেটা উত্স (onlyতিহ্যবাহী এবং অপ্রচলিত) যদি আমলে নেওয়া হয় তবে বড় ডেটার আসল মানটি তখনই নেওয়া যায়। (টেক দ্যাট এ আরও শিখুন, বড় ডেটা! কেন ছোট ডেটা একটি বড় পাঞ্চ প্যাক করতে পারে))ডেটার একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ সেট বিবেচনা করবেন না
একটি বড় ডেটা পরিবেশে, ডেটা বিভিন্ন উত্স থেকে আসছে। ফর্ম্যাট, কাঠামো এবং ডেটার ধরণগুলি এক উত্স থেকে অন্য উত্সে পরিবর্তিত হয়। সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ অংশটি হ'ল আপনার বড় ডেটা পরিবেশের ক্ষেত্রে ডেটা পরিষ্কার হয় না। সুতরাং, আগত ডেটাগুলিকে বিশ্বাস করার আগে আপনাকে পুনরাবৃত্তিমূলক পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করে ধারাবাহিকতা পরীক্ষা করতে হবে। একবার ডেটাগুলির ধারাবাহিকতা নিশ্চিত হয়ে গেলে, এটি মেটাডেটার একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ সেট হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। প্যাটার্নটির যত্ন সহকারে পর্যবেক্ষণ করে মেটাডেটার একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ সেট অনুসন্ধান করা কোনও বড় ডেটা পরিকল্পনার ক্ষেত্রে একটি প্রয়োজনীয় অনুশীলন।ডেটা বিতরণ করুন
আমরা যখন একটি প্রসেসিংয়ের পরিবেশ বিবেচনা করি তখন ডেটা ভলিউম একটি বড় উদ্বেগ। বড় ডেটা যে পরিমাণ বিশাল পরিমাণ ডেটা নিয়ে কাজ করে তার কারণে, একটি একক সার্ভারে প্রক্রিয়াজাতকরণ সম্ভব নয়। সমাধানটি হ্যাডোপ এনভায়রনমেন্ট, যা একটি বিতরণ করা কম্পিউটিং পরিবেশ যা পণ্য হার্ডওয়্যারটিতে চলে। এটি একাধিক নোডে দ্রুত প্রসেসিংয়ের শক্তি দেয়। (হাদুপ সম্পর্কে জানার জন্য 7 টি বিষয়ে আরও জানুন))কখনও কোনও একক বড় ডেটা অ্যানালিটিক্স পদ্ধতির উপর নির্ভর করে না
বড় ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য বাজারে বিভিন্ন প্রযুক্তি রয়েছে। সমস্ত বড় ডেটা প্রযুক্তির ভিত্তি হ'ল অ্যাপাচি হ্যাডোপ এবং ম্যাপ্রেডুস। সুতরাং, সঠিক উদ্দেশ্যে সঠিক প্রযুক্তিটি মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ। কিছু গুরুত্বপূর্ণ বিশ্লেষণ পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স, অ্যানালিটিক্স, স্ট্রিম ডেটা অ্যানালিটিক্স ইত্যাদি desired পছন্দসই লক্ষ্য অর্জনের জন্য উপযুক্ত পদ্ধতি / পদ্ধতির নির্বাচন গুরুত্বপূর্ণ। একক পদ্ধতির উপর নির্ভর করা এড়ানো ভাল, তবে বিভিন্ন পদ্ধতির তদন্ত করা এবং আপনার সমাধানের জন্য নিখুঁত ম্যাচটি নির্বাচন করা ভাল।আপনি প্রস্তুত হওয়ার আগে বড় বড় ডেটা উদ্যোগ শুরু করবেন না
কোনও বড় ডেটা উদ্যোগের জন্য এটি সর্বদা ছোট পদক্ষেপের সাথে শুরু করার পরামর্শ দেওয়া হয়। সুতরাং, দক্ষতা অর্জনের জন্য পাইলট প্রকল্পগুলি দিয়ে শুরু করুন এবং তারপরে প্রকৃত বাস্তবায়নের দিকে যান। বড় ডেটার সম্ভাবনা খুব চিত্তাকর্ষক, তবে যখন আমরা আমাদের ভুলগুলি হ্রাস করি এবং আরও দক্ষতা অর্জন করি তখনই আসল মান অর্জন করা যায়।বিচ্ছিন্নভাবে ডেটা ব্যবহার করবেন না
বড় ডেটা সূত্রগুলি আমাদের চারদিকে ছড়িয়ে ছিটিয়ে রয়েছে এবং তারা দিন দিন বাড়ছে। সঠিক বিশ্লেষণের আউটপুট পেতে এই সমস্ত ডেটা একীভূত করা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা সংহতকরণের জন্য বাজারে বিভিন্ন সরঞ্জাম পাওয়া যায় তবে ব্যবহারের আগে সেগুলি সঠিকভাবে মূল্যায়ন করা উচিত। বড় উত্সগুলির সংহতকরণ একটি জটিল কাজ, কারণ বিভিন্ন উত্স থেকে প্রাপ্ত তথ্যগুলি বিভিন্ন ফর্ম্যাটের হয় তবে ভাল বিশ্লেষণ ফলাফল পাওয়া খুব দরকার।ডেটা সুরক্ষা উপেক্ষা করবেন না
বড় ডেটা পরিকল্পনায় ডেটা সুরক্ষা একটি প্রধান বিবেচ্য বিষয়। প্রাথমিকভাবে (কোনও প্রক্রিয়াজাতকরণের আগে) ডেটা পেটাবাইটে থাকে তাই সুরক্ষাটি কঠোরভাবে প্রয়োগ করা হয় না। তবে কিছু প্রক্রিয়াজাতকরণের পরে, আপনি ডেটার একটি উপসেট পাবেন যা কিছু অন্তর্দৃষ্টি দেয়। এই মুহুর্তে, ডেটা সুরক্ষা অপরিহার্য হয়ে ওঠে। যত বেশি ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় এবং সূক্ষ্ম সুর করা হয়, তত বেশি মূল্যবান এটি প্রায়শই একটি সংস্থার কাছে পরিণত হয়। এই সূক্ষ্ম সুরযুক্ত আউটপুট ডেটা বৌদ্ধিক সম্পত্তি এবং অবশ্যই এটি সুরক্ষিত করা উচিত। ডেটা সুরক্ষা অবশ্যই বড় ডেটা লাইফ চক্রের অংশ হিসাবে প্রয়োগ করতে হবে।বড় ডেটা বিশ্লেষণের পারফরম্যান্স অংশটিকে উপেক্ষা করবেন না
বড় ডেটা বিশ্লেষণের আউটপুট কেবল তখন কার্যকর হয় যখন এটি ভাল পারফরম্যান্স দেয়। একটি দ্রুত গতিতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের ভিত্তিতে বড় ডেটা আরও অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে। সুতরাং এটি কার্যকর এবং দক্ষতার সাথে পরিচালনা করা অপরিহার্য। বড় ডেটার পারফরম্যান্স যদি সাবধানতার সাথে পরিচালিত না হয় তবে এটি সমস্যা সৃষ্টি করবে এবং পুরো প্রচেষ্টাটিকে অর্থহীন করে তুলবে।আমাদের আলোচনায়, আমরা বড় ডেটা উদ্যোগের কাজগুলি এবং করণীয়গুলিতে মনোনিবেশ করেছি। বড় ডেটা একটি উদীয়মান অঞ্চল এবং যখন এটি বাস্তবায়নের কথা আসে, অনেক সংস্থা এখনও পরিকল্পনার পর্যায়ে থাকে। ঝুঁকি এবং ভুলগুলি হ্রাস করার জন্য বড় ডেটা সেরা অনুশীলনগুলি বোঝার জন্য এটি প্রয়োজনীয়। আলোচনার পয়েন্টগুলি লাইভ প্রকল্পের অভিজ্ঞতা থেকে নেওয়া হয়েছে, সুতরাং এটি একটি বড় ডেটা কৌশল সফল করার জন্য কিছু গাইডলাইন দেয়।