মূলত মে ২০১৯-এ Onica.com/blog-এ প্রকাশিত
সবাই বিগ ডেটার সম্ভাবনা জানেন, কিন্তু কিছু বিজনেসের জন্য, ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স এখনও একটি লিগেসি বিশ্বে আছে। এটি একটি স্ট্রাকচারড ডেটার বিশ্ব যা অন-প্রিমাইস সার্ভারে স্টোর করা থাকে এবং প্রপ্রায়েটারি সফ্টওয়্যার দিয়ে অ্যানালাইজ করা হয়।
যেসব প্রতিষ্ঠান বিগ-ডেটা-ফ্রেন্ডলি পদ্ধতির দিকে যেতে চায়, তাদের জন্য এই পুরনো বিশ্ব সেটা চ্যালেঞ্জিং করে। যাহোক, গত বছরগুলোতে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংর ট্রান্সফরমেশন এত গভীর হয়েছে যে নতুন মেথড এবং টেকনোলজি ব্যবহার না করে প্রতিষ্ঠানগুলোর বড় বিজনেস সুবিধা মিস হয়ে যাচ্ছে। সেই উদ্দেশ্যে, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং কীভাবে আপনি এটিকে বিজনেস সাফল্যের জন্য ব্যবহার করতে পারেন সেটি সম্পর্কে আরেকবার চিন্তা করা গুরুত্বপূর্ণ।
ডেটা ইঞ্জিনিয়েরিং কী?
ডেটা ইঞ্জিনিয়েরিংর সংজ্ঞা বছরের পর বছর زیاد পরিবর্তন হয়নি। যাহোক, ফাউন্ডেশন এবং টুলগুলো উল্লেখযোগ্যভাবে ট্রান্সফর্ম হয়েছে। এর কোরে, ডেটা ইঞ্জিনিয়েরিং হলো ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্সকে সাপোর্ট করার ফাউন্ডেশন যেটি ডেটা টেকনোলজির বিস্তৃত জ্ঞান, সঠিক ডেটা গভর্নেন্স এবং সিকিউরিটি, এবং ডেটা প্রসেসিংর শক্তিশালী বোঝাপড়ার মাধ্যমে সমর্থন করে।
যদিও রিলেশনাল এবং ট্রানজ্যাকশনাল ডেটাবেসের মতো ট্রেডিশনাল টেকনোলজি বিগ ডেটা আর্কিটেকচারে এখনও জায়গা রাখে, নতুন আগন্তুকরা এই স্পেসে ইনোভেশন সৃষ্টি করেছে। ডেটা ইঞ্জিনিয়েরিং-এ আসলে, AWS® গেম চেঞ্জ করেছে। কিছু বড় পণ্য হলো:
Amazon® DynamoDB®: Amazon DynamoDB হলো একটি NoSQL® ডেটাবেস যা রিলেশনাল ডেটাবেসের একটি অল্টারনেটিভ অফার করে যাতে আপনি বিভিন্ন ডেটা মডেল ব্যবহার করতে পারেন, যার মধ্যে ডকুমেন্ট, গ্রাফ, কি-ভ্যালু, মেমরি, এবং সার্চ। এটি আধুনিক ওয়ার্কলোডের জন্য স্কেলেবল, ফ্লেক্সিবল, হাই পারফরম্যান্স, এবং হাই ফাংশনাল ডেটাবেস তৈরি করে।
Apache® Hadoop®: Apache Hadoop হলো একটি ওপেন-सোর্স সার্ভিস যা আপনি ক্লাস্টারিং-এর সুবিধা নিয়ে বড় ডেটা সেট প্রসেস করতে ব্যবহার করতে পারেন। Hadoop-এর একটি পূর্ণ ইকোসিস্টেম আছে টুলগুলো যা ওয়ার্কলোড চাহিদা মিলিয়ে দিতে পারে। Hadoop AWS-এ Amazon Elastic MapReduce (EMR) ব্যবহার করে চালানো যেতে পারে, যা Hadoop এবং Hadoop ইকোসিস্টেমের অন্যান্য রিলেটেড অ্যাপ্লিকেশন চালানোর zaman ক্লাস্টার ম্যানেজমেন্ট সহজ করে দেয়।
Amazon EMR: AWS-এ Hadoop ইকোসিস্টেম ম্যানেজ করার একটি টুল, EMR Amazon Elastic Compute Cloud® (Amazon EC2) ইনস্ট্যান্স জুড়ে ডেটা কস্ট-ইফেক্টিভলি প্রসেস করা সহজ করে দেয়। Amazon EMR আরও অন্যান্য ডিস্ট্রিবিউটেড ফ্রেমওয়ার্ক যেমন Apache Spark® এবং HBase® চালানোর অনুমতি দেয়, এবং AWS ডেটা স্টোর যেমন Amazon Simple Storage Service Amazon S3 এবং Amazon DynamoDB-এর সাথে ইন্টারঅ্যাকশন সক্ষম করে।
Amazon Redshift: একটি দ্রুত, স্কেলেবল ডেটা ওয়োরহাউস, Amazon Redshift আপনার ডেটা লেকে কুয়েরি এক্সটেন্ড করা সহজ করে দেয়। মেশিন লার্নিং, প্যারালেল কুয়েরি এক্সিকিউশন, এবং কলামনার স্টোরেজ ব্যবহার করে, Amazon Redshift অন্যান্য ডেটা ওয়োরহাউসের চেয়ে দশ গুন দ্রুত পারফরম্যান্স ডেলিভার করে।
AWS Glue: AWS Glue হলো একটি ফুলি ম্যানেজড এক্সট্র্যাক্ট, ট্রান্সফর্ম, এবং লোড (ETL) সার্ভিস যা কাস্টমারদের ডেটা প্রস্তুত এবং অ্যানালিটিক্সের জন্য লোড করা সহজ করে দেয়। ক্যাটালগ হওয়ার পর, আপনার ডেটা তৎক্ষণাৎ সার্চযোগ্য, কুয়েরিয়েবল, এবং ETL-এর জন্য উপলব্ধ হয়।
Amazon Athena: Amazon Athena হলো একটি ইন্টারঅ্যাক্টিভ কুয়েরি সার্ভিস যা Amazon S3-এ ডেটা অ্যানালাইজ করা সহজ করে দেয় স্ট্যান্ডার্ড SQL® ব্যবহার করে। এটি AWS Glue Data Catalog-এর সাথে ইন্টিগ্রেটেড, যা আপনাকে 다양한 সার্ভিস জুড়ে একটি ইউনিফাইড মেটাডেটা রিপোজিটরি তৈরি করতে, ডেটা সোর্স ক্রল করে স্কিমা আবিষ্কার করতে, নতুন এবং মডিফাইড টেবিল এবং পার্টিশন ডেফিনিশন সহ আপনার ক্যাটালগ পপুলেট করতে, এবং স্কিমা ভার্সনিং মেইনটেইন করতে সক্ষম করে।
AAs সবকিছুর সাথে, চাবিকাঠি হলো কাজের জন্য সঠিক কম্পোনেন্ট খুঁজে বের করা, ফরম্যাট এবং মডেলে, যা আপনার সংস্থার ডেটা সিকিউরিটি চাহিদা পূরণ করে।
AWS-এ ডেটা ইঞ্জিনিয়েরিং: একটি ক্লায়েন্ট উদাহরণ
এটি থেকে একটি শক্তিশালী উদাহরণ আসে আমাদের একটি ক্লায়েন্ট থেকে যারা একটি মাসিক রিপোর্টিং সিস্টেমের মাধ্যমে ডেটা পুশ করতেন। যদিও রিপোর্টটি ক্লায়েন্ট-স্পেসিফিক জিনিসগুলো দিত, তারা সংগৃহীত ব казানের ডেটা থেকে কোনো অধিক ভ্যালু পাচ্ছিল না। আমাদের এনগেজমেন্টের অংশ হিসেবে, আমরা একটি ডেটা লেক তৈরি করলাম অটোমেটেড পাইপলাইন এবং বিল্ট-ইন ডেটা চেকসহ প্রসেসিং-এর জন্য, যেখানে ডেটা রিপোর্টিং সিস্টেমে পাঠানো হতে যেত।
ডেটা আর্কিটেকচারে এই কম্পোনেন্টটি যোগ করার মাধ্যমে, ক্লায়েন্ট শুধু তাদের রিপোর্টিং সিস্টেম সংরক্ষণ করেননি, বরং অরিজিনাল ডেটা সেটে 더 বেশি ক্যাপাবিলিটি এবং অ্যাক্সেসও যোগ করলেন, যা তাদের কস্ট ম্যানেজমেন্ট এবং প্রফিটেবিলিটির চারপাশে অ্যাড-হক প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম করে। এটি প্রুফ করে যে যদিও অনেক কোম্পানি তাদের দৈনন্দিন ব্যবসায় ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে, সঠিক টুলগুলোর ইন্টিগ্রেশন, বিশেষ করে নতুন টুল এবং টেকনোলজি, আপনাকে ডেটা বড় ফলাফলের জন্য লিভারেজ করতে দিতে পারে।
ডেটা প্রসেসিং বাস্তবায়ন করা
যদি আপনি ডেটা ইঞ্জিনিয়েরিং লিভারেজ করতে চান তবে সঠিক ডেটা আর্কিটেকচার কম্পোনেন্ট থাকলেই চলে না—আপনাকে ডেটা প্রসেসিং-এ একটি শক্তিশালী ফাউন্ডেশনও থাকতে হবে। ডেটা প্রসেসিং শুধু ডেটার 무ভমেন্ট তার ডেটা লাইফসাইকেলের মাধ্যমে নয়, বরং ডেটা অপ্টিমাইজেশনও কোয়ালিটি চেক এবং ব্যাড ডেটা পরিষ্কার করার টেকনিকসহ।
হয়তো ডেটা প্রসেসিং-র সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ হলো ডেটা ইনজেশন। যদিও এর হৃদয়ে, ডেটা ইনজেশন শুধু ডেটার মুভমেন্ট এর পয়েন্ট অফ অরিজিন থেকে একটি স্টোরেজ সিস্টেমে, এটিকে पूरा করার জন্য অনেক পথ আছে। ডেটা ইনজেশন সেরা কাজ করে যখন অটোমেটেড হয় কারণ এটি ডেটার লো মেইনটেন্যান্স আপডেট করতে দেয় অপ্টিমাল ফ্রেশনের জন্য। এটি কনটিনিউঅস এবং রিয়েল-টাইম হতে পারে স্ট্রিমিং ডেটা পাইপলাইনের মাধ্যমে, অথবা অ্যাসিনক্রোনাস ভ্যচ প্রসেসিং-এর মাধ্যমে, অথবা দুটোই। কোন ইনজেশন মেথড ব্যবহার করা হবে সেটি নির্ভর করে ডেটার টাইপ যা ইনজেস্ট করা হচ্ছে, সোর্স, এবং ডেস্টিনেশনের ওপর। AWS নিজস্ব ডেটা ইনজেশন মেথড অফার করে, যার মধ্যে সার্ভিস যেমন Amazon Kinesis Firehose (যা ফুলি ম্যানেজড রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং অফার করে) Amazon S3-এ এবং AWS Snowball (যা অন-প্রিমাইস স্টোরেজ এবং Hadoop ক্লাস্টার বাল্ক মাইগ্রেশন করতে দেয়) Amazon S3-এ এবং AWS Storage Gateway (যা অন-প্রিমাইস ডেটা প্রসেসিং প্ল্যাটফর্মকে Amazon S3-ভিত্তিক ডেটা লেকের সাথে ইন্টিগ্রেট করে)।
যদি আপনি রিলেশনাল ডেটাবেসের সাথে কাজ করেন, তবে এই ইনজেশন-এর আরেকটা অংশ হলো এক্সট্রাকশন, ট্রান্সফরমেশন, এবং লোডিং (ETL)। ETL প্রসেসিং ডেটা ক্লিন করে ডি-ডুপ্লিকেট করে, সেইসাথে ব্যাড ডেটা ক্লিন আপ এবং ফ্ল্যাগ করে এবং এটিকে ট্রান্সফর্ম করে যাতে এটি ডেটাবেসের ফরম্যাটের সাথে এলাইন হয়। এটি Python, Java, বা Scala-এর মতো ভাষা দিয়ে করা যেতে পারে Spark বা Flink-এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে এবং ডেটা কোয়ালিটি উন্নত করার চাবিকাঠি।
আপনি কোন ডেটাবেস টাইপ ব্যবহার করুন না কেন, একটি শক্তিশালী ডেটা কোয়ালিটি প্রোগ্রাম গুরুত্বপূর্ণ যাতে ফলাফলের ডেটা সঠিক এবং विश्वস্ত হয়। এর মানে ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য রোল আইডেন্টিফাই এবং সেট করা AWS Identity and Access Management (IAM)-এর মতো টুল ব্যবহার করে, স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন এবং রিকন্সিলিয়েশনের জন্য প্রসেস এইনেক্ট করা, এবং ডেটা ইন্টিগ্রিটি মেইনটেইন করতে কোয়ালিটি চেক ইনস্টিটিউট করা। যদিও ডেটা কোয়ালিটি একটি নতুন কনসেপ্ট নয়, কোয়ালিটি ডেটা പ്രোমোট করার রিসোর্সগুলো নতুন। আধুনিক ডেটা টুলিং এর মাধ্যমে, আমাদের টিম একটি ক্লায়েন্টের জন্য অটোমেটেড ডেটা কোয়ালিটি রিপোর্টিং তৈরি করল। এতে সোর্স সিস্টেম থেকে ডেটা এবং ডাউনস্ট্রিম সিস্টেম যা রিপোর্টিং ড্যাশবোর্ডে যায় তার মধ্যে শিডিউল্ড, পিরিয়ডিক তুলনা অন্তর্ভুক্ত, যা সিস্টেম ছাড়া ডেটার কোয়ালিটির বিষয়ে অনন্য অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং এরর বা কোয়ালিটি লস প্রোঅ্যাক্টিভলি আইডেন্টিফাই করে, ডেটা কনসিউমারদের আপত্তি আগে ইস্যু কোরেকশন সম্ভব করে।
বিগ ডেটা লিভারেজ করুন বর্তমান এবং ভবিষ্যতের সাফল্যের জন্য
এই ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংর পরিবর্তনগুলো বিশ্লেষণ করলে সম্ভবত সবচেয়ে স্পষ্ট বিষয় হলো শুধু প্রসেসটি পরিবর্তন হয়নি বরং এটি চলমান র্যাহ। যেহেতু এটি চলছে, তাই আপনার বিজনেস ডেটা পলিসি এবং কীভাবে এই পরিবর্তনগুলো ব্যবহার করে বিজনেস সাফল্য উন্নত করা যায় সেটির ইমপ্লিকেশন বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা এবং অ্যানালিটিক্সে পরিবর্তন শুধু আর্কিটেকচার এবং টুলিংকে প্রভাবিত করলো না, বরং ডেটা ব্যবহার চারপাশে নতুন সিস্টেম এবং মাইন্ডসেটও তৈরি করলো।
যদিও ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স এফোর্টগুলো প্রোজেক্ট কমপ্লিশনের সময় বা বিজনেস এফোর্টের ফলো-আপ হিসেবে হতো, এখন ডেটার সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং liên tục কাজ করা নরম। এটি সম্ভব হয়েছে ডেটা আর্কিটেকচার উন্নত করে এমন টুলগুলো দিয়ে, যেমন Amazon S3, Amazon DynamoDB, এবং ডেটা ইনজেশন পাইপলাইন, সেইসাথে মেথডোলজি এবং প্রসেস যেগুলো ডেটা মনিটর এবং কনসাম করার পদ্ধতি বদলিয়ে দিয়েছে, যেমন মেশিন লার্নিং এবং অটোমেটেড ডেটা ড্যাশবোর্ড। বিজনেসগুলো এখন ডেটা দীর্ঘ সময় ধরে রাখতে পারে স্টোরেজ স্পেস বা টাকা বর্জনা ছাড়া, সহজে ডেটা ক্লিনসিং অটোমেট করে নিশ্চিত করতে যে ডেটা ভালো ক্যুরেটেড এবং সহজে এক্সপ্লোরযোগ্য এবং রিয়েল-টাইমে অ্যাক্সেসযোগ্য, যেসব এই সার্ভিসগুলো তাদের ডেটা আর্কিটেকচারে বাস্তবায়ন করে তাদের জন্য প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অফার করে।
যেকোনো মন্তব্য বা প্রশ্নের জন্য Feedback ট্যাব ব্যবহার করুন। আপনি Sales Chat-এ ক্লিক করেও এখনই চ্যাট শুরু করতে পারেন।
