কন্টেন্ট
- ডার্ক ডেটা কী?
- বিগ ডেটা এবং ডার্ক ডেটার মধ্যে পার্থক্য
- কারণ সংস্থাগুলি অন্ধকার ডেটা স্টক তৈরি করে
- গা Data় তথ্য সম্ভাব্য
- দাবি এবং সমস্যা সমাধানের পূর্বাভাস দিন
- একটি স্মার্ট সরবরাহের চেইন তৈরি করুন
- গ্রাহক প্রতিক্রিয়া সহ পণ্যের মান উন্নত করা
- উপসংহার
সূত্র: অ্যাগ্রাড্রু / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
অন্ধকার ডেটা এমন ডেটা যা কখনই দিনের আলো দেখতে পায় না, তবে এই দীর্ঘ-উপেক্ষা করা ডেটা সংস্থাগুলির পক্ষে কার্যকর হতে পারে।
বড় ডেটা বিশ্বে অন্ধকার ডেটার প্রভাব দেখার দুটি উপায় রয়েছে:
- সুযোগ হিসাবে বড় তথ্য লুকানো
- ঝুঁকি হিসাবে অন্ধকার তথ্য ভঙ্গি
প্রায় সমস্ত সংস্থাই কোনও বিশ্লেষণ ছাড়াই বিভিন্ন সময়ের দৈর্ঘ্যের জন্য গা dark় তথ্য সঞ্চয় করে। তারা এমনটি করার সময়, অযৌক্তিকৃত ডেটা প্রকাশ করতে পারে এমন অন্তর্দৃষ্টিগুলি অর্জন করার সুযোগটি তারা হারাবে। আইনী, আর্থিক, খ্যাতিসম্পন্ন এবং প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাগুলি হ্রাস করার মতো দীর্ঘ সময়ের জন্য অন্ধকার ডেটা সংরক্ষণ করার বিভিন্ন ঝুঁকি রয়েছে। সংস্থাগুলি কেবল তাদের ব্যবসায়িক উন্নতির জন্য নয়, ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য তাদের অন্ধকার ডেটা সংগ্রহস্থলকে আরও ভালভাবে ব্যবহার করতে হবে।
ডার্ক ডেটা কী?
গ্রাহক আচরণ, সফ্টওয়্যার বিকাশ প্রক্রিয়া, সভার সময় এবং উত্পাদনশীলতার পাশাপাশি ওয়েবসাইটের ব্যবহারযোগ্যতার মতো বিষয়গুলিতে আরও অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের অভিপ্রায় সহ প্রায় প্রতিটি সংস্থা প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করে। এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি সংস্থাগুলি উন্নত পণ্য এবং পরিষেবা সরবরাহ করতে প্রতিক্রিয়া জানায়। তবে এটি আশ্চর্যজনক হতে পারে যে ডেটাগুলির একটি বড় শতাংশ দীর্ঘ সময় ধরে অব্যবহৃত থাকে। সংস্থাগুলি কেবল কোনও বিশ্লেষণ না করেই এটি সঞ্চয় করে। এই বিভাগের ডেটা অন্ধকার ডেটা হিসাবে পরিচিত, এবং এই বিভাগের আকার বিশাল। আইডিসি অনুমান করে যে উত্পন্ন মোট ডেটাগুলির 90% হ'ল অন্ধকার ডেটা - এটি একটি তাত্পর্যপূর্ণ পর্যবেক্ষণ। গার্টনার অন্ধকার ডেটা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে,
“তিনি সম্পদ সংস্থাগুলি নিয়মিত ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের সময় সংগ্রহ, প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং সঞ্চয় সম্পর্কিত তথ্য সরবরাহ করেন তবে সাধারণত অন্য উদ্দেশ্যে (উদাহরণস্বরূপ, বিশ্লেষণ, ব্যবসায়িক সম্পর্ক এবং সরাসরি নগদীকরণ) ব্যবহার করতে ব্যর্থ হন। পদার্থবিজ্ঞানের অন্ধকার পদার্থের মতোই, অন্ধকার তথ্য প্রায়শই বেশিরভাগ সংস্থার তথ্য সম্পত্তির মহাবিশ্বকে নিয়ে থাকে। সুতরাং, সংস্থাগুলি কেবলমাত্র সম্মতিমূলক উদ্দেশ্যে অন্ধকার ডেটা ধরে রাখে। ডেটা সংরক্ষণ এবং সুরক্ষিত করা সাধারণত মানের চেয়ে বেশি ব্যয় করে (এবং কখনও কখনও আরও বেশি ঝুঁকি নিয়ে) আসে।
কোন ধরণের ডেটা অচল করে ফেলে রাখা হয়? নিম্নলিখিত বিভাগের ডেটা অন্ধকার ডেটা বিভাগের জন্য যোগ্য হিসাবে দেখা গেছে:
- কাঁচা জরিপ ইনপুট
- গ্রাহকের তথ্য
- পূর্ববর্তী কর্মচারী ডেটা
- আর্থিক বিবৃতি
- কথোপকথন
- চ্যাট ট্রান্সক্রিপ্ট
- কল সেন্টার ট্রান্সক্রিপ্ট
- অ্যাকাউন্ট ডেটা
বিগ ডেটা এবং ডার্ক ডেটার মধ্যে পার্থক্য
গা data় তথ্য বড় ডেটার একটি উপসেট। সুতরাং, সংগ্রহ করা বড় ডেটার দুটি অংশ রয়েছে: বিশ্লেষণ করা এবং অচল করে দেওয়া। অযৌক্তিকৃত ডেটা হ'ল গা dark় তথ্য। মজার বিষয় হল, অযান্ত্রিত ডেটা বড় ডেটার বৃহত্তম অংশ গঠন করে।
কারণ সংস্থাগুলি অন্ধকার ডেটা স্টক তৈরি করে
উপরে বর্ণিত ডেটা ধরণের তালিকাটি কোনও সংস্থাকে সম্ভাব্য পরিমাণে মূল্য দিতে পারে। তবুও, অবাক হওয়ার মতো বিষয় যে তারা এলোপাতাড়ি পড়ে রয়েছে lie এর বেশ কয়েকটি কারণ রয়েছে তবে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে হচ্ছে বিনিয়োগের অভাব। গা dark় ডেটা স্টকটি বাড়ছে তার কয়েকটি কারণ নীচে দেওয়া হল।
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা না করে আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
এই কারণটি বিনিয়োগের অভাবের সাথে সম্পর্কিত। যদি ডেটা সংগ্রহটি এমন প্রযুক্তিগুলির দ্বারা সঞ্চালিত হয় যা একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে না তবে এটি সংস্থাকে একটি বিস্তৃত ডেটা নীতি তৈরি থেকে বাধা দেয় preven ব্যাকডেটেড প্রযুক্তি সহ অনেক সংস্থা কল সেন্টার চ্যাট ট্রান্সক্রিপ্ট, ওয়েবসাইট ক্লিকের ডেটা এবং ভিডিও কনফারেন্স ডেটার মতো বিভিন্ন উত্স থেকে সংগৃহীত ডেটা একীভূত করতে লড়াই করছে। বিভিন্ন ফর্ম্যাটগুলি প্রক্রিয়া এবং সংহত করতে আপনার উপযুক্ত প্রযুক্তি প্রয়োজন।
গা Data় তথ্য সম্ভাব্য
এটি বুঝতে একটি প্রতিভা লাগে না যে যদি 90% বড় ডেটা অন্ধকার ডেটা হয় তবে এটি সম্ভাব্যভাবে অনাবৃত, অবহেলিত সুযোগের দেশ। উপরের কারণগুলি হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে, সংস্থাগুলি অন্ধকার ডেটা ব্যবহার করছে না কারণ তারা অল্প মূল্য দেয় তবে সংস্থাগুলির নিজস্ব সীমাবদ্ধতার কারণে। সুতরাং, এটি প্রতিষ্ঠিত হয় যে অন্ধকার ডেটাতে প্রচুর সম্ভাবনা থাকে। আসুন উত্পাদন খাতের সহায়তায় এই সম্ভাবনাটি বোঝার চেষ্টা করি।
ফ্রস্ট অ্যান্ড সুলিভান স্টাডি অনুসারে, "জিনিসের ইন্টারনেট, পরিষেবাদির ইন্টারনেট, বড় ডেটা এবং ইন্টিগ্রেটেড শিল্প উত্পাদন মূল্য চেইনের সমস্ত বিভাগে একটি সিদ্ধান্তমূলক প্রভাব ফেলবে।" উত্পাদন খাত নিম্নলিখিত থেকে মূল্যবান তথ্য পেয়েছে:
- মেশিন লগ
- সরঞ্জাম সেন্সর
- পণ্য টেলিমেটিক্স
- গ্রাহক ক্লিক স্ট্রিম
- সামাজিক মাধ্যম
দাবি এবং সমস্যা সমাধানের পূর্বাভাস দিন
গ্রাহকের ক্লিক স্ট্রিম ডেটা সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করে এবং পণ্য টেলিম্যাটিক্স অর্জনের মাধ্যমে সংস্থাগুলি সঠিকভাবে চাহিদা পূর্বাভাস দিতে পারে এবং পণ্য সরবরাহের অনুকূলিতকরণের মাধ্যমে যথাযথ প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। সংস্থাগুলি সেন্সর এবং টেলিমেটিক্স দ্বারা উত্পাদিত অন্ধকার ডেটার সাহায্যে এগুলি আলাদা করে সমস্যার সমাধান করতে পারে।
একটি স্মার্ট সরবরাহের চেইন তৈরি করুন
চাহিদার সময় এবং পরিমাণ সঠিকভাবে জানতে এবং প্রয়োজনীয়তার যথাযথভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে সংস্থাগুলির একটি স্মার্ট এবং মজবুত সরবরাহ শৃঙ্খলা দরকার। এটির একটি উপায় সাপ্লাই চেইনের স্বতন্ত্র উপাদানগুলির দানাদার তথ্য রয়েছে। দানাদার তথ্য সংস্থাগুলি মান এবং সেইসাথে ইন-টাইম ডেলিভারি অর্জন করতে সক্ষম করে। এবং কেবল অন্ধকার ডেটা সরবরাহ চেইন সম্পর্কে দানাদার তথ্য সরবরাহ করতে পারে।
গ্রাহক প্রতিক্রিয়া সহ পণ্যের মান উন্নত করা
এই পরিবর্তিত সময়ে, গ্রাহক আর কেউ নন যে কেবল পণ্যগুলি গ্রাস করেন। এক অর্থে, একজন গ্রাহক একজন ব্র্যান্ড অ্যাম্বাসেডর যিনি মুখের শব্দ, রেফারাল এবং সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমে পণ্যটির প্রচার করতে পারেন। পণ্য পরিচালনা, ডিজাইন এবং প্রকৌশল দলের পক্ষে গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া উপার্জন এবং পণ্যের গুণমান উন্নত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। গাark় তথ্য উত্পাদনকারী সংস্থাগুলিকে পণ্যটির 360 ডিগ্রি ভিউ সরবরাহ করে এবং এটি কীভাবে বাজারে দেখা হয় তা সহায়তা করতে পারে। তাহলে সংস্থাটি কী করতে পারে?
- একটি সু-নকশিত অ্যানালিটিক্স ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে যা অন্ধকার ডেটাকে উপকৃত করে এবং সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের ফ্রেমওয়ার্কটিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে।
- সেন্সর ডেটা এবং টেলিম্যাটিক্সের সাহায্যে অপরিকল্পিত, অপ্রত্যাশিত পণ্য বিকাশকে ডাউনটাইম হ্রাস করুন যা ত্রুটি বা পণ্য ব্যর্থতার প্রত্যাশা করতে পারে।
- সামাজিক যোগাযোগের মাধ্যমে টেলিম্যাটিকগুলি সংহত করুন যাতে গ্রাহকদের প্রতিক্রিয়া রিয়েল টাইমে ধরা যায় এবং ডেটা সংশ্লিষ্ট বিভাগে স্থানান্তরিত হয়।
- চৌকস উপায়ে পণ্য বৈশিষ্ট্যগুলি উন্নত করতে ডেটা ব্যবহার করুন।
উপসংহার
অন্ধকার তথ্য সম্ভাবনা নিঃসন্দেহে। তবে সংস্থাগুলিকে অনির্দিষ্টকালের স্টোরেজ এবং অন্ধকার ডেটা দুর্বল পরিচালনার সাথে জড়িত ঝুঁকির কথাও মাথায় রাখতে হবে। অন্ধকার ডেটা সংবেদনশীল তথ্য থাকতে পারে এবং কোনও অজান্তে বা ইচ্ছাকৃতভাবে তথ্য ফাঁস হতে পারে সমস্যা বোঝাতে। সংস্থাগুলিতে ডেটা সনাক্তকরণ এবং শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ভাল ডেটা ট্যাগিং এবং কাঠামোগত প্রযুক্তি থাকতে হবে। তারা তাদের ব্যবসায়ের জন্য এটি বিশ্লেষণ করার ইচ্ছা না থাকলেও এটি প্রয়োজনীয়। অন্যথায়, আর্থিক, নিয়ামক, প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হ্রাস এবং আইনি ঝামেলা শীঘ্রই অনুসরণ করতে পারে।