কন্টেন্ট
- বড় ডেটা কী এবং কীভাবে এটি রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স থেকে আলাদা?
- পেশাদাররা
- কনস
- উপসংহার
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
সূত্র: সিওটেরা / ড্রিমসটাইম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
তাত্ক্ষণিকভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য রিয়েল-টাইম ডেটা থাকা একটি আদর্শ দৃশ্যের মতো মনে হতে পারে তবে সুবিধাগুলি সহ কিছুটা অসুবিধাও রয়েছে।
ডেটা বিস্ফোরণের এই যুগে সংগঠনগুলি ক্রমবর্ধমান হারে ডেটা সংগ্রহ এবং সঞ্চয় করে চলেছে। তবে কেবল আপনার সংস্থার জন্য সেই ডেটা সংগ্রহ করার কোনও ব্যবসায়িক মূল্য নেই। রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ এবং এই বড় ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন এই তথ্যের ভরকে মূল্যবান পরিসংখ্যানগুলিতে পরিণত করে। যদিও এই রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি আপনার সংস্থার পক্ষে মূল্যবান হতে পারে, তবে এতে উভয় পক্ষের মতামত রয়েছে cons
বড় ডেটা কী এবং কীভাবে এটি রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স থেকে আলাদা?
আরও সরানোর আগে বড় ডেটা নিয়ে আলোচনা করা যাক - এটি ঠিক কী? Ditionতিহ্যগতভাবে, ডেটা খুব সহজেই সংরক্ষণ করা হয়েছিল যেহেতু এর পরিমাণে খুব কম ছিল। অনেক বড় পরিমাণে ডেটা সেটগুলি সংরক্ষণ করার প্রয়োজন হয়ে উঠলে বড় ডেটা অস্তিত্বে আসে। এটি কেবল ডেটা বা ডেটা সেট নয়, তবে সরঞ্জাম, কৌশল, পদ্ধতি এবং ফ্রেমওয়ার্কের সংমিশ্রণ।
সন্ধান ইঞ্জিন এবং সোশ্যাল মিডিয়া, পাশাপাশি পাওয়ার গ্রিড এবং পরিবহণের পরিকাঠামোর মতো কিছু কম স্পষ্ট উত্স সহ ডেটা উত্পন্ন করে এমন প্রায় কোনও কিছুই থেকে বড় ডেটা আসতে পারে। এই তথ্যটি তিন ধরণের মধ্যে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে: কাঠামোগত, অর্ধ-কাঠামোগত এবং কাঠামোগত কাঠামোগত।
বিগ ডেটা সাধারণত সংগ্রহ করা হয় এবং পূর্বনির্ধারিত বিরতিতে বিশ্লেষণ করা হয়। তবে, রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাসহ, সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ অবিচ্ছিন্ন, একটি ব্যবসাকে মিনিট অন্তর অন্তর্দৃষ্টি দেয়। (বড় ডেটা বিশ্লেষণের আরও তথ্যের জন্য দেখুন কীভাবে বিগ ডেটা অ্যানালিটিকস আইটি পারফরম্যান্সকে অনুকূল করতে পারে))
হডোপ বড় ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সর্বাধিক পরিচিত সরঞ্জাম, তবে এটি রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি পরিচালনা করার পক্ষে উপযুক্ত নয়। কিছু রিয়েল-টাইম বড় ডেটা সরঞ্জামগুলির মধ্যে রয়েছে:
- ঝড় - এটি একটি আসল-সময় বিতরণ গণনা সিস্টেম যা কোনও প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে কাজ করে এবং স্কেলযোগ্য ble এটি বর্তমানে মালিকানাধীন।
- গ্রিডগেইন - এটি একটি এন্টারপ্রাইজ ওপেন সোর্স গ্রিড কম্পিউটিং সরঞ্জাম। এটি হ্যাডোপ ডিএফএসের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যা হাদুপের মানচিত্রের বিকল্প প্রস্তাব করে।
পেশাদাররা
আসুন রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাগুলির কিছু সুবিধা নিয়ে আলোচনা করা যাক।
- দ্রুত ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে দিন - ধরে নেওয়া যাক একটি ত্রুটি ঘটেছে, এবং এএসএপকে সমাধান করা দরকার। রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাসহ, এই ত্রুটিটি তাত্ক্ষণিকভাবে এবং দ্রুত প্রতিকারের জন্য স্বীকৃত হতে পারে। এটি আরও অসংখ্য এবং / বা আরও গুরুতর ব্যর্থতা রোধ করতে সহায়তা করতে পারে। দীর্ঘমেয়াদে এটি ব্যবসায়ের খ্যাতিতে সহায়তা করে - দ্রুত ত্রুটি সংশোধন আরও বেশি গ্রাহক অর্জনে সহায়তা করতে পারে।
- সঞ্চয় - যদিও রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি বাস্তবায়ন ব্যয়বহুল হতে পারে তবে তাত্ক্ষণিক ডেটা বিশ্লেষণের উচ্চমূল্য এই ব্যয় করতে পারে।
- প্রগতিশীল পরিষেবাগুলি - বড় ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে পণ্য এবং পরিষেবাদির উপর নজরদারি করা গ্রাহকদের উচ্চতর রূপান্তর হারের দিকে নিয়ে যেতে পারে, যার ফলস্বরূপ উচ্চতর মুনাফার কারণ হতে পারে। আসন্ন ত্রুটি এবং সমস্যাগুলি সহজেই বিশ্লেষণগুলির সাথে পূর্বাভাস দেওয়া যায় যা গ্রাহকের প্রয়োজনগুলিতে আরও ফোকাস করতে সহায়তা করতে পারে।
- রিয়েল-টাইম জালিয়াতি সনাক্তকরণ - সিস্টেম এবং সার্ভারগুলির সুরক্ষা পরিচালিত দলটিকে জালিয়াতির বিষয়টি দ্রুত এবং সহজেই জালিয়াতির বিষয়ে অবহিত করা যেতে পারে, জালিয়াতি সনাক্ত হওয়ার সাথে সাথে তাদের বাস্তব সময়ে ব্যবস্থা গ্রহণের সুযোগ দেয়। (জালিয়াতি সনাক্তকরণ সম্পর্কে আরও জানতে, নেক্সট-জেনারেশন জালিয়াতি সনাক্তকরণে মেশিন লার্নিং এবং হ্যাডোপ দেখুন))
- প্রতিযোগীদের দিকে কৌশল - প্রতিযোগিতা আজ বাজারের অনেক লোককে ভয় দেখায় এবং বড় ডেটা অ্যানালিটিক্স প্রতিযোগীদের বিশদ চিত্র সরবরাহে সহায়তা করে যেমন একটি নতুন পণ্য চালু করা, নির্দিষ্ট সময়ের জন্য দাম কমিয়ে / বাড়ানো বা নির্দিষ্ট অবস্থান থেকে ব্যবহারকারীদের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা focus
- অন্তর্দৃষ্টি - বিক্রয় কোথায় রয়েছে তা জানার জন্য বিক্রয় অন্তর্দৃষ্টিগুলি গুরুত্বপূর্ণ। এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি অতিরিক্ত উপার্জনের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যেমন দীর্ঘমেয়াদে গ্রাহককে না হারানো, বাউন্স রেট পরীক্ষা করা এবং রিয়েল-টাইম বিগ ডাটা বিশ্লেষণ বিশ্লেষণের মাধ্যমে বিক্রয় বাড়ানোর সর্বোত্তম উপায়গুলি সন্ধান করা।
- প্রবণতা - গ্রাহক প্রবণতা বিশ্লেষণ করে সিদ্ধান্তগুলি রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাস দিয়ে করা যেতে পারে। এর মধ্যে অফার, বিজ্ঞাপন, গ্রাহকের চাহিদা, কোনও নির্দিষ্ট মরসুমের জন্য উপলব্ধ অফার এবং অন্যান্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। সুতরাং, এটি দীর্ঘমেয়াদী সিদ্ধান্তগুলিও উন্নত করতে পারে।
কনস
এখন কনসটি দেখে নিই।
- হ্যাডোপ সামঞ্জস্যপূর্ণ নয় - যেমনটি পূর্বে উল্লিখিত হয়েছে, বড় ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত সরঞ্জাম হাদোপ বর্তমানে রিয়েল-টাইম ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম নয়। অতএব, ভবিষ্যতে হাদোপ একটি বাস্তব-সময়ের পদ্ধতির জন্য কার্যকারিতা যুক্ত করবে এমন একটি প্রত্যাশা সহ অন্যান্য কয়েকটি সরঞ্জাম প্রয়োজন।
- নতুন পদ্ধতির প্রয়োজন - কিছু সংস্থা সপ্তাহে একবার অন্তর্দৃষ্টি গ্রহণ করতে ব্যবহৃত হয়। তবে, রিয়েল-টাইম বড় ডেটার ধ্রুবক প্রবাহের সাথে, সম্পূর্ণ ভিন্ন পদ্ধতির প্রয়োজন। এটি কিছু সংস্থার পক্ষে চ্যালেঞ্জ হতে পারে এবং কিছু সিদ্ধান্ত এবং পরিকল্পনা পুনর্নির্মাণের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
- সম্ভাব্য ব্যর্থতা - কিছু সংস্থা রিয়েল-টাইম বড় ডেটা বিশ্লেষণকে একটি চকচকে নতুন খেলনা হিসাবে দেখতে পারে এবং অবিলম্বে এটি বাস্তবায়ন করতে চায়। তবে, যদি সঠিকভাবে প্রয়োগ না করা হয় তবে এটি প্রচুর সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে। যদি কোনও ব্যবসায় এত দ্রুত হারে ডেটা পরিচালনা করতে ব্যবহার না করে, তবে এটি ভুল বিশ্লেষণের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা সংস্থার জন্য আরও বড় সমস্যার কারণ হতে পারে।
উপসংহার
রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি কোনও ব্যবসায়ের পক্ষে অপরিসীম গুরুত্ব বহন করতে পারে, তবে ব্যবসাকে প্রথমে নির্ধারণ করতে হবে যে পেশাদাররা তাদের নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে কনসকে পরাস্ত করে, এবং যদি তাই হয় তবে কীভাবে এই দুর্ঘটনাগুলি কাটিয়ে উঠবে। এটি এখনও একটি তুলনামূলকভাবে নতুন প্রযুক্তি, তাই এটি ভবিষ্যতে বিবর্তিত হবে এবং আশা করা যায় যে এটির বর্তমান কয়েকটি চ্যালেঞ্জ সমাধান করবে।
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।