কন্টেন্ট
- বড় তথ্য বৈশিষ্ট্য
- সঠিক পথের অভাব
- ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণ সংক্রান্ত সমস্যা
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- ডেটা পারফরম্যান্স
- অত্যধিক বোঝাই
- বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জাম
- ডান জায়গায় সঠিক ব্যক্তি
- তথ্য ফর্ম
- কাঠামোগত ডেটা
- উপসংহার
সূত্র: ওয়েভব্রেকমিডিয়া লিমিটেড / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
বড় ডেটা বিশ্লেষণে বিপ্লব ঘটাচ্ছে, এবং ব্যবসাগুলির জন্য অত্যন্ত মূল্যবান হতে পারে - তবে কেবল যদি এটির পরিচালনা ও সফলভাবে বিশ্লেষণ করা হয়।
বিগ ডেটা বিভিন্ন ধরণের এবং কাঠামোতে আসে। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি ব্যবসায়ের সিদ্ধান্তগুলিতে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলেছে এবং এটি প্রচুর উপত্যকা হতে পারে, তবে এটি কিছু ব্যথার বিষয় নিয়ে আসে।
এই নিবন্ধে, আমি সেই বিশ্লেষণগুলি ব্যথা পয়েন্টগুলি নিয়ে আলোচনা করব, তবে প্রথমে বড় ডেটার কিছু বৈশিষ্ট্যগুলিতে ফোকাস করতে দিই।
বড় তথ্য বৈশিষ্ট্য
বড় ডেটা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে:
- ভলিউম - শব্দটি বড় ডেটা নিজেই আকারকে বোঝায় এবং ভলিউম ডেটার পরিমাণকে বোঝায়। ডেটার আকারটি বড় ডেটা হিসাবে বিবেচনা করা হবে বা না হিসাবে ডেটার মান নির্ধারণ করে।
- বেগ - যে গতিতে ডেটা উত্পন্ন হয় তা বেগ হিসাবে পরিচিত।
- ভেরিটি - এটি ডেটার সঠিকতা বোঝায়। বিশ্লেষণের যথার্থতা উত্সের তথ্যের সত্যতার উপর নির্ভর করে।
- জটিলতা - প্রচুর পরিমাণে ডেটা একাধিক উত্স থেকে আসে, তাই ডেটা পরিচালনা একটি কঠিন প্রক্রিয়া হয়ে ওঠে।
- বিভিন্নতা - বোঝার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি বৃহত ডেটা সম্পর্কিত যা বিভাগ তা। এটি আরও তথ্য বিশ্লেষণে সহায়তা করে।
- পরিবর্তনশীলতা - এই ফ্যাক্টরটি ডেটা প্রদর্শন করতে পারে এমন অসঙ্গতি বোঝায়। এটি কার্যকরভাবে ডেটা পরিচালনা করার প্রক্রিয়াটিকে আরও বাধা দেয়।
এখন ব্যথার কয়েকটি বিষয় নিয়ে আলোচনা করা যাক।
সঠিক পথের অভাব
যদি ডেটা বিভিন্ন উত্স থেকে আসে, তবে বিশাল ডেটা পরিচালনা করার জন্য একটি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য পথ থাকা উচিত।
আরও ভাল সমাধানের জন্য, পাথটি গ্রাহকের আচরণের অন্তর্দৃষ্টি দেওয়া উচিত। এটি ব্যাক-এন্ড সিস্টেমগুলির সাথে ফ্রন্ট-এন্ড সিস্টেমগুলিকে সংহত করার জন্য নমনীয় অবকাঠামো তৈরির সর্বাধিক প্রেরণা। ফলস্বরূপ, এটি আপনার সিস্টেমকে চলমান রাখতে সহায়তা করে।
ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণ সংক্রান্ত সমস্যা
বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটি যখন ডেটা গুদামে প্রচুর পরিমাণে ডেটা লোড হয় তখন শুরু করা উচিত। কী ব্যবসায়িক ডেটাগুলির একটি উপসেট বিশ্লেষণ করে এটি করা উচিত। এই বিশ্লেষণটি অর্থবহ নিদর্শন এবং প্রবণতার জন্য করা হয়।
সঞ্চয়ের আগে ডেটা সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ করা উচিত। এলোমেলোভাবে ডেটা সংরক্ষণ করা বিশ্লেষণে আরও সমস্যা তৈরি করতে পারে। ডেটা ভলিউমে বড় হওয়ায় বিভিন্ন সেট এবং সাবসেট তৈরি করা সঠিক বিকল্প হতে পারে। এটি বড় ডেটা চ্যালেঞ্জগুলি পরিচালনা করার জন্য প্রবণতা তৈরিতে সহায়তা 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।
ডেটা পারফরম্যান্স
পারফরম্যান্সের জন্য ডেটা কার্যকরভাবে পরিচালনা করা উচিত এবং সিদ্ধান্তগুলি অন্তর্দৃষ্টি ছাড়াই করা উচিত নয়। ধারাবাহিকতার জন্য চাহিদা, সরবরাহ এবং লাভ ট্র্যাক করার জন্য আমাদের আমাদের ডেটা প্রয়োজন data এই ডেটাটি রিয়েল-টাইম ব্যবসায়ের অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য পরিচালনা করা উচিত।
অত্যধিক বোঝাই
প্রচুর পরিমাণে ডেটা সেট এবং সাবসেট রাখার চেষ্টা করার সময় ওভারলোড ঘটতে পারে। এখানে মূল ব্যথার বিষয়টি হ'ল বিভিন্ন উত্স থেকে কোন তথ্য রাখা হয় তা নির্বাচন করা। এখানে, কোন ডেটা রাখতে হবে তা নির্বাচন করার সময় নির্ভরযোগ্যতাও একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান।
ব্যবসায়ের জন্য কিছু ধরণের তথ্যের প্রয়োজন হয় না এবং ভবিষ্যতের জটিলতা এড়াতে তাদের নির্মূল করা উচিত। বিশেষজ্ঞরা কোনও বড় ডেটা প্রকল্পের সাফল্য তৈরি করার জন্য অন্তর্দৃষ্টি করার জন্য কিছু সরঞ্জাম ব্যবহার করা হলে একটি ওভারলোডিং সমস্যা সমাধান করা যেতে পারে।
বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জাম
আমাদের বর্তমান বিশ্লেষণমূলক সরঞ্জামগুলি পূর্ববর্তী কার্যকারিতাটির অন্তর্দৃষ্টি দেয় তবে ভবিষ্যতের অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করার জন্য সরঞ্জামগুলির প্রয়োজন। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সরঞ্জামগুলি এক্ষেত্রে সর্বোত্তম সমাধান হতে পারে।
পরিচালকগণ এবং অন্যান্য পেশাদারদের বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জাম অ্যাক্সেস দেওয়ারও দরকার রয়েছে। বিশেষজ্ঞের দিকনির্দেশনা ব্যবসায়কে উচ্চ স্তরে উন্নীত করতে পারে। এটি আইটি সহায়তার জন্য কম সহায়তা দিয়ে সঠিক অন্তর্দৃষ্টি বাড়ে।
ডান জায়গায় সঠিক ব্যক্তি
অনেক এইচআর ডিপার্টমেন্টের মূলমন্ত্রটি হল "সঠিক জায়গায় সঠিক ব্যক্তি" এবং এটি বড় ডেটাতেও একই। সঠিক ব্যক্তির ডেটা এবং বিশ্লেষণ অ্যাক্সেস সরবরাহ করুন। এটি ঝুঁকি, ব্যয়, পদোন্নতি ইত্যাদি সম্পর্কিত ভবিষ্যদ্বাণীগুলির যথাযথ অন্তর্দৃষ্টি পেতে সহায়তা করতে পারে এবং বিশ্লেষণকে ক্রিয়ায় রূপান্তর করতে পারে।
S, বিক্রয়, ট্র্যাকিং এবং কুকিজের মাধ্যমে সংস্থাগুলি দ্বারা সংগৃহীত ডেটা কোনও কাজে আসে না যদি আপনি এটি সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করতে না পারেন। গ্রাহক যা চান তা সরবরাহ করার জন্য বিশ্লেষণ গুরুত্বপূর্ণ।
তথ্য ফর্ম
এখানে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করা হয়, যা কাঠামোগত বা কাঠামোগত করা যায় এবং বিভিন্ন উত্স থেকে পাওয়া যায়। কীভাবে সংরক্ষণ করতে হবে এবং কোথায় সংরক্ষণ করতে হবে তা সঠিকভাবে পরিচালনা করা এবং ডেটা পরিচালনা করা সচেতনতার অভাব বড় ডেটা হ্যান্ডলিংয়ে বাধা সৃষ্টি করতে পারে। প্রতিটি ফর্মের ডেটা ব্যবহার এটি পরিচালনা করে এমন ব্যক্তির জানা উচিত।
কাঠামোগত ডেটা
বিভিন্ন উত্স থেকে আসা ডেটাগুলির একটি অরক্ষিত ফর্ম থাকতে পারে। এটিতে এমন ডেটা থাকতে পারে যা মানক, পূর্বনির্ধারিত পদ্ধতিতে সংগঠিত নয়। উদাহরণস্বরূপ, গুলি, সিস্টেম লগ, ওয়ার্ড প্রসেসিং ডকুমেন্ট এবং অন্যান্য ব্যবসায়ের নথিগুলি সমস্ত ডেটা উত্স হতে পারে।
চ্যালেঞ্জটি হ'ল এই ডেটাটি সঠিকভাবে সঞ্চয় করা এবং বিশ্লেষণ করা। একটি সমীক্ষায় উল্লেখ করা হয়েছে যে দৈনিক উত্পন্ন ডেটা 80% অব্যবহৃত হয়।
উপসংহার
বড় আকারের এবং উচ্চতর প্রক্রিয়াজাতকরণের দক্ষতার কারণে কোনও এন্টারপ্রাইজে থাকা ডেটা পরিচালনা করা কঠিন difficult প্রচলিত ডাটাবেসগুলি এটিকে দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করতে পারে না। কোনও সংস্থা যদি সহজেই বিশাল ডেটা সফলভাবে পরিচালনা ও বিশ্লেষণ করতে পারে তবে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
এটি বিভিন্ন উত্স থেকে কোনও সংস্থার কর্মীদের বিশদ বিবরণ সংরক্ষণের ডেটাবাইট হতে পারে। যদি সঠিকভাবে সংগঠিত না করা হয় তবে এটি ব্যবহার করা কঠিন হয়ে উঠতে পারে। আরও উত্সাহীন ডেটা বিভিন্ন উত্স থেকে এলে পরিস্থিতি আরও খারাপ হয়।
বিগ ডেটাতে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত এবং বিশ্লেষণগুলি উন্নত করার সম্ভাবনা রয়েছে। বর্তমানে ব্যাংকিং, পরিষেবা, মিডিয়া এবং যোগাযোগগুলি বড় ডেটাতে বিনিয়োগ করছে। প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় উপরের ব্যথার বিষয়গুলি বিবেচনা করা উচিত।