কন্টেন্ট
- ETL বিশ্লেষণের জন্য বোতলজাতীয় তৈরি করে
- মেশিন লার্নিং এবং এআই সহ ইটিএল স্ট্রিমলাইনিং
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
সূত্র: পপ নুকুনরত / ড্রিমসটাইম ডট কম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
ব্যবসায়ের জন্য ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, তবে এটি কার্যকর হওয়ার জন্য, তথ্যটি সংগ্রহ, প্রক্রিয়াকরণ এবং উপস্থাপনে কোনও ত্রুটি থাকতে হবে না। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ETL প্রক্রিয়াগুলি ত্রুটিমুক্ত কিনা তা নিরীক্ষণ করতে পারে।
ETL (এক্সট্রাক্ট, ট্রান্সফর্ম এবং লোড) বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাগুলির মধ্যে একটি অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া - এবং একইসাথে এটি এর বৃহত্তম বাধা হতে পারে। (বড় ডেটা সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, আপনি অনলাইনে নিতে পারেন এমন পাঁচটি সহায়ক বিগ ডাটা কোর্স দেখুন))
ইটিএল এত গুরুত্বপূর্ণ হওয়ার কারণটি হ'ল ডাইজেস্টের বিশ্লেষণ সমাধানের জন্য কোনও ব্যবসায়িক সংগ্রহ করা বেশিরভাগ ডেটা তার কাঁচা আকারে প্রস্তুত থাকে না। অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করার জন্য কোনও বিশ্লেষণ সমাধানের জন্য, অ্যাপ্লিকেশন থেকে কাঁচা ডেটা বের করতে হবে যেখানে এটি বর্তমানে অবস্থান করে, এমন একটি বিন্যাসে রূপান্তরিত হয় যা বিশ্লেষণ প্রোগ্রাম পড়তে পারে এবং তারপরে বিশ্লেষণ প্রোগ্রামে নিজেই লোড হয়ে যায়।
এই প্রক্রিয়াটি রান্নার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ। আপনার কাঁচামালগুলি আপনার কাঁচা ডেটা। তাদের বিশ্লেষণের আগে (স্বাদযুক্ত) বের করার আগে (স্টোর থেকে কেনা), রূপান্তরিত (রান্না করা), এবং তারপরে লোড (ধাতুপট্টাবৃত) করা দরকার। অসুবিধা এবং ব্যয় অপ্রত্যাশিতভাবে স্কেল করতে পারে - নিজের জন্য ম্যাক এন ’পনির তৈরি করা সহজ, তবে ডিনার পার্টিতে 40 জনের জন্য গুরমেট মেনু তৈরি করা আরও বেশি কঠিন। বলা বাহুল্য, যে কোনও সময়ে একটি ভুল আপনার খাবারকে অনিবার্য করে তুলতে পারে।
ETL বিশ্লেষণের জন্য বোতলজাতীয় তৈরি করে
ইটিএল কিছু উপায়ে বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটির ভিত্তি রয়েছে তবে এর কিছু ত্রুটিও রয়েছে। প্রথমত, এটি ধীর এবং গণনা ব্যয়বহুল। এর অর্থ হ'ল ব্যবসায়ীরা প্রায়শই বিশ্লেষণের জন্য কেবল তাদের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ডেটাটিকেই অগ্রাধিকার দেয় এবং বাকীগুলি কেবল সঞ্চয় করে। এটি এই সত্যটিতে অবদান রাখে যে 99% পর্যন্ত সমস্ত ব্যবসায়িক ডেটা বিশ্লেষণের উদ্দেশ্যে অব্যবহৃত হয়।
এছাড়াও, ইটিএল প্রক্রিয়া কখনই নিশ্চিত নয় certain ETL প্রক্রিয়ার মধ্যে ত্রুটিগুলি আপনার ডেটাটিকে দূষিত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি সংক্ষিপ্ত নেটওয়ার্ক ত্রুটি ডেটা উত্তোলন হতে বাধা দিতে পারে। যদি আপনার উত্স ডেটাতে একাধিক ফাইলের ধরণ থাকে তবে সেগুলি ভুলভাবে রূপান্তরিত হতে পারে। ময়লা আবর্জনা, আবর্জনা যেমন তারা বলে - ইটিএল প্রক্রিয়া চলাকালীন ত্রুটিগুলি অবশ্যই ভুল বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে নিজেকে প্রকাশ করবে।
একটি দূষিত ইটিএল প্রক্রিয়াটির খারাপ পরিণতি হতে পারে। এমনকি সেরা ক্ষেত্রেও আপনাকে সম্ভবত ইটিএলটি আবার চালাতে হবে, যার অর্থ ঘন্টা খানিক বিলম্ব হবে - এবং এর মধ্যে আপনার সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা অধৈর্য। সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতিতে, আপনি অর্থ এবং গ্রাহক হারানো শুরু না করা অবধি ভুল বিশ্লেষণগুলি লক্ষ্য করবেন না।
মেশিন লার্নিং এবং এআই সহ ইটিএল স্ট্রিমলাইনিং
আপনি - এবং সম্ভবত করতে পারেন - ETL নিরীক্ষণের জন্য কাউকে নিয়োগ করতে পারেন, তবে এটি সত্যই সহজ নয়। প্রক্রিয়া ত্রুটিগুলি থেকে এত তাড়াতাড়ি খারাপ হওয়ার ফলে খারাপ ডেটা তৈরি হতে পারে যা তাদের রিয়েল টাইমে লক্ষ্য করা যায় না। দূষিত ইটিএল প্রক্রিয়াটির ফলাফলগুলি প্রায়শই সঠিকভাবে লোড হওয়া ডেটা থেকে আলাদা লাগে না। ত্রুটিগুলি সুস্পষ্ট হওয়ার পরেও, যে সমস্যাটি ত্রুটিটি তৈরি করেছে তা সনাক্ত করা এত সহজ নয়। (ডেটা বিশ্লেষণ সম্পর্কে আরও জানতে, কাজের ভূমিকা দেখুন: ডেটা বিশ্লেষক))
সুসংবাদটি হ'ল মেশিনগুলি মানুষ কী পারে না তা ধরতে পারে। এগুলি কেবলমাত্র কয়েকটি উপায় যেখানে এআই এবং মেশিন লার্নিংগুলি ভুল বিশ্লেষণে পরিণত হওয়ার আগে ইটিএল ত্রুটিগুলি ধরতে পারে।
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 না করে আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
1. ETL মেট্রিক্স জুড়ে সনাক্ত এবং সতর্কতা
যদিও আপনার ডেটা একটি ক্রমাগত চলমান চিত্র, তবে ইটিএল প্রক্রিয়াটি এখনও একটি ধারাবাহিক গতিতে সামঞ্জস্যপূর্ণ মান তৈরি করতে পারে। যখন এই জিনিসগুলি পরিবর্তন হয়, এটি অ্যালার্মের কারণ। মানুষ ডেটাতে বড় দুল দেখতে পারে এবং ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে পারে, তবে মেশিন লার্নিং সূক্ষ্মীয় ত্রুটিগুলি দ্রুত সনাক্ত করতে পারে। কোনও মেশিন লার্নিং সিস্টেমের পক্ষে রিয়েল-টাইম অযৌক্তিকভাবে সনাক্তকরণ এবং আইটি বিভাগকে সরাসরি সতর্ক করে দেওয়া সম্ভব হয়, যাতে তারা প্রক্রিয়াটি বিরতি দিতে এবং ঘন্টাখানেকের গণ্য প্রচেষ্টা ছাড়াই সমস্যাটি সমাধান করতে দেয়।
২.পিনপয়েন্ট নির্দিষ্ট বোতলজাতীয়
এমনকি যদি আপনার ফলাফলগুলি সঠিক হয় তবে এগুলি ব্যবহারের জন্য এখনও খুব ধীরে ধীরে বেরিয়ে আসতে পারে। গার্টনার বলে যে অন্তর্দৃষ্টি 80% বিশ্লেষণ থেকে উত্পন্ন কখনও কখনও আর্থিক মান তৈরি করার জন্য ব্যবহার করা হবে না এবং এটি কোনও ব্যবসায়ীর নেতৃত্বের সুযোগ নিতে কোনও সময় অন্তর্দৃষ্টি দেখতে না পারার কারণ হতে পারে। মেশিন লার্নিং আপনাকে বলতে পারে যে আপনার সিস্টেমটি কোথায় ধীরগতি করছে এবং আপনাকে উত্তর সরবরাহ করতে পারে - আপনাকে আরও উন্নততর ডেটা, দ্রুততর করা।
৩. পরিবর্তন ব্যবস্থাপনার প্রভাবের পরিমাণ নির্ধারণ করুন
আপনার ডেটা এবং বিশ্লেষণগুলি উত্পন্ন করে এমন সিস্টেমগুলি অচল নয় - তারা ক্রমাগত প্যাচ এবং আপগ্রেড গ্রহণ করে। কখনও কখনও, এগুলি ডেটা উত্পাদন বা ব্যাখ্যা করার পদ্ধতিটিকে প্রভাবিত করে - ভুল ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। মেশিন লার্নিং ফলাফলগুলি পতাকাঙ্কিত করতে পারে যা পরিবর্তিত হয়েছে এবং নির্দিষ্ট প্যাচযুক্ত মেশিন বা অ্যাপ্লিকেশনটিতে তাদের ট্রেস করতে পারে।
৪. অপারেশন ব্যয় হ্রাস করুন
স্থগিত বিশ্লেষণ অপারেশনগুলি হারানো অর্থের সমান। আপনি কীভাবে সমস্যাটি সমাধান করবেন তা নয়, তা নির্ধারণের জন্য সময়টি ব্যয় করুন যারা দায়ী সমস্যা সমাধানের জন্য সময় আপনি বিল্ডিং মান ব্যয় করতে পারে। মেশিন লার্নিং কেবলমাত্র সেই দলগুলিকেই সতর্ক করে যা এই ঘটনার নির্দিষ্ট ধরণের বিষয়ে সাড়া দেওয়ার জন্য দায়বদ্ধ হতে পারে এবং তথ্যপ্রযুক্তি বিভাগের বাকী বিভাগকে মূল কাজ সম্পাদন করতে নিখরচায় রেখে সতর্ক করে বিষয়টি মূলে ফেলাতে সহায়তা করে। তদতিরিক্ত, মেশিন লার্নিং মিথ্যা ইতিবাচকতা দূর করতে, সতর্কতার সামগ্রিক সংখ্যা হ্রাস করার সাথে সাথে তারা সরবরাহ করতে পারে এমন তথ্যের গ্রানুলারিটি বাড়িয়ে তুলবে। সতর্কতা অবসন্নতা খুব আসল, সুতরাং এই পরিবর্তনটি জীবনের মানের উপর একটি পরিমাপযোগ্য প্রভাব ফেলবে।
এটি যখন ব্যবসায় জয়ের বিষয়ে আসে, বিশ্লেষণগুলি গুরুত্বপূর্ণ। বাইন ক্যাপিটাল থেকে একটি ল্যান্ডমার্ক অধ্যয়ন থেকে দেখা যায় যে বিশ্লেষণকারী নিয়োগকারী সংস্থাগুলি আর্থিকভাবে বেশি পারফরম্যান্সের দ্বিগুণেরও বেশি are ইটিএল এই অঙ্গনে সাফল্যের ভিত্তি সরবরাহ করে, তবে বিলম্ব এবং ত্রুটিগুলি বিশ্লেষণমূলক প্রোগ্রামের সাফল্যকেও আটকাতে পারে। সুতরাং মেশিন লার্নিং কোনও বিশ্লেষণমূলক প্রোগ্রামের সাফল্যের জন্য একটি অমূল্য সরঞ্জাম হয়ে ওঠে, পরিষ্কার ডেটা এবং সঠিক ফলাফলের গ্যারান্টি দিতে সহায়তা করে।