বিগ ডেটা সম্পর্কে আমার পূর্ববর্তী পোস্টগুলিতে, আমি আপনাকে বিগ ডেটা আর্কিটেকচার এবং আর্কিটেকচারের প্রতিটি স্তরের কার্যকারিতা ডিজাইন করার প্রাথমিক পদক্ষেপগুলি বলেছিলাম৷
বিগ ডেটা সব ধরনের শিল্পের জন্য অনেক প্রতিশ্রুতি বহন করে৷ যদি এই বড় তথ্যটি কার্যকরভাবে এবং দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা হয়, তবে এটি সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং বিশ্লেষণে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে। কিন্তু বিগ ডেটার সুবিধা তখনই অর্জন করা যায় যদি এটি একটি কাঠামোগত উপায়ে পরিচালিত হয়।
আপনি যদি বড় ডেটা নৈতিকতার দ্বিধা-দ্বন্দ্বের একটি নিখুঁত উত্তর খুঁজছেন, তাহলে আপনি এই নিবন্ধে - বা অন্য কোনো নিবন্ধে এটি খুঁজে পাবেন না। কারণ কোন নিখুঁত উত্তর নেই। যদি একটি নিখুঁত উত্তর, একটি সুস্পষ্ট উত্তর, বা একটি সহজ উত্তর থাকত, তাহলে আমরা কোনো দ্বিধা-দ্বন্দ্বের সম্মুখীন হতাম না – কোনো ধূসর এলাকা থাকবে না।
অনেক ফার্ম এবং কোম্পানি বিগ ডেটার দিকে তাদের যাত্রা শুরু করছে এবং বাস্তবায়নের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে৷ এইগুলি বিবেচনা করুন "করুন এবং করবেন না"৷ আপনার কৌশলের অংশ হিসেবে।
করুন৷
- ৷
- আপনার বড় ডেটা কৌশলে সমস্ত ব্যবসায়িক ইউনিটকে অন্তর্ভুক্ত করুন
বিগ ডেটা উদ্যোগ একটি বিচ্ছিন্ন বা স্বাধীন কার্যকলাপ নয়, এবং তাই একটি দরকারী অন্তর্দৃষ্টি পেতে সমস্ত ব্যবসায়িক ইউনিটকে জড়িত করা উচিত৷ বিগ ডেটার সাহায্যে, ব্যবসাগুলি গ্রাহকদের, তাদের আচরণ, প্রক্রিয়া, ইভেন্ট ইত্যাদি সম্পর্কে জানার জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটা ব্যবহার করে৷ ফলস্বরূপ, সংস্থাগুলি সম্ভাব্য সমস্ত উপায় থেকে আসা সমস্ত ধরণের ডেটার উপর মনোনিবেশ করছে৷
- বিগ ডেটা বাস্তবায়নের জন্য সমস্ত অবকাঠামো মডেলের মূল্যায়ন করুন
বিগ ডেটা ডেটার পেটাবাইট নিয়ে কাজ করে৷ এই তথ্য ব্যবস্থাপনা একটি প্রধান উদ্বেগ. যে খরচ উপাদান সঙ্গে কোনো স্টোরেজ সুবিধা নির্বাচন করার আগে বিবেচনা করা হয়. ডেটা সেন্টার এবং ক্লাউড পরিষেবাগুলি সমাধান হিসাবে আবির্ভূত হয়৷ সঞ্চয়স্থান হল সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির মধ্যে একটি যা খুব সাবধানে মূল্যায়ন করা উচিত৷
৷- আপনার বড় ডেটা কৌশলের অংশ হিসাবে আপনার ঐতিহ্যগত ডেটা উত্স সম্পর্কে চিন্তা করুন
যেকোনো বড় ডেটা গল্পের সাফল্যের জন্য ঐতিহ্যবাহী ডেটা গুরুত্বপূর্ণ উপাদান৷ এটি গুরুত্বপূর্ণ যে আপনি আপনার ডেটা গুদামের সাথে একত্রে আপনার বড় ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি ব্যবহার করার পরিকল্পনা করছেন৷ ডেটা গুদাম আপনার কোম্পানির পরিচালনার পদ্ধতি সম্পর্কে তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে।
অতএব, আপনার মূল ডেটার বেঞ্চমার্কের সাথে বড় ডেটা ফলাফলের তুলনা করতে সক্ষম হওয়া সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য গুরুত্বপূর্ণ৷
- সঙ্গত বড় মেটাডেটার জন্য পরিকল্পনা করুন
বিগ ডেটার একটি বৈশিষ্ট্য হল “বৈচিত্র্য ” বিগ ডাটা এনভায়রনমেন্টে বিভিন্ন উৎস থেকে ডাটা আসছে ফরম্যাট, স্ট্রাকচার এবং প্রকারভেদে, তাই ডাটা পরিষ্কার করা হয় না। পুনরাবৃত্তিমূলক পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে ধারাবাহিকতার জন্য আগত ডেটা পরীক্ষা করুন। একবার ডেটা সামঞ্জস্যপূর্ণ হলে, এটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বিগ মেটাডেটা হিসাবে বিবেচিত হতে পারে।
- আপনার বড় ডেটা বিতরণ করুন
এক সার্ভারে এই বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করা একটি দূরের স্বপ্ন৷ আপনার সিস্টেমে ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং প্রয়োগ করার কৌশলগুলি খুঁজে বের করুন যেমন আপনার ডেটা পরিচালনা করার জন্য আকার, বৈচিত্র্য এবং প্রয়োজনীয় গতি কার্যকরভাবে পরিচালনা করতে Hadoop৷
- যাচাই করুন
ডেটা এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে আপনার নিজের সম্পর্কে সবচেয়ে বড় সন্দেহজনক হন৷ খারাপ ডেটা উপস্থাপন করা বা এর ফলে অবৈধ বিশ্লেষণের চেয়ে আপনার পরিচালকদের বিশ্বাসযোগ্যতা এবং আস্থা হারানোর কোন দ্রুত উপায় নেই৷
করবেন না
- ৷
- বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্সের জন্য একক পদ্ধতির উপর নির্ভর করবেন না
বিগ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য বাজারে বিভিন্ন প্রযুক্তি উপলব্ধ, Hadoop সকলের জন্য ভিত্তি। অতএব, সঠিক উদ্দেশ্যে সঠিক প্রযুক্তির মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স, টেক্সট অ্যানালিটিক্স, স্ট্রিম ডেটা অ্যানালিটিক্স ইত্যাদির জন্য ভাল বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতির উদাহরণ।
একটি নির্বাচন করার সর্বোত্তম পন্থা হল সমস্ত উপলব্ধ পদ্ধতির বিষয়ে তদন্ত করা৷ আপনার ব্যবসার জন্য নিখুঁত প্রযুক্তি সমাধান নির্বাচন করতে পরীক্ষা করুন৷
৷- আপনি প্রস্তুত হওয়ার আগে বড় বড় ডেটা উদ্যোগ শুরু করবেন না :
বিগ ডেটার সম্ভাবনা খুবই চিত্তাকর্ষক, কিন্তু প্রকৃত মূল্য তখনই অর্জন করা যেতে পারে যখন আমরা আমাদের ভুলগুলি কমিয়ে ফেলি এবং আরও দক্ষতা অর্জন করি৷ সাবধান, এটি একসাথে শুরু করবেন না। দৌড়ানোর আগে হাঁটুন। আপনার প্রতিযোগীদের থেকে এগিয়ে থাকা ভাল, তবে আপনি যদি কিছু স্মার্টনেস এবং অভিজ্ঞতা দিয়ে এটি করতে পারেন তবে এটি আরও ভাল হবে৷
একটি সম্পূর্ণ স্ট্যাক সেট আপ করার জন্য, আপনাকে ছোট শুরু করতে হবে৷ যেকোনো বড় ডেটা উদ্যোগের জন্য ছোট পদক্ষেপ দিয়ে শুরু করার পরামর্শ দেওয়া হয়। তাই, দক্ষতা অর্জনের জন্য পাইলট প্রকল্পগুলি দিয়ে শুরু করুন এবং তারপরে বাস্তব বাস্তবায়নের জন্য যান৷
- বিগ ডেটা ইন্টিগ্রেট করার প্রয়োজনকে উপেক্ষা করবেন না
ডেটার উৎস আমাদের চারপাশে ছড়িয়ে ছিটিয়ে আছে এবং দিন দিন বাড়ছে। কার্যকরী বিশ্লেষণাত্মক আউটপুট শুধুমাত্র তখনই অর্জন করা যেতে পারে যদি সমস্ত ডেটা উত্স একত্রিত হয়। ডেটা ইন্টিগ্রেশনের জন্য বাজারে ভালো প্রযুক্তি পাওয়া যায়, কিন্তু ব্যবহারের আগে সেগুলোকে সঠিকভাবে মূল্যায়ন করা উচিত।
- বিগ ডেটা নিরাপদে পরিচালনা করতে ভুলবেন না
ডেটা সিকিউরিটি বিগ ডেটা প্ল্যানিংয়ে একটি প্রধান বিবেচ্য বিষয়। যখন কোম্পানিগুলি বিগ ডেটা বিশ্লেষণ শুরু করে, তখন তারা প্রায়ই ডেটা সুরক্ষা এবং প্রশাসনের একই স্তর বজায় রাখতে ভুলে যায় যা ঐতিহ্যগত ডেটা ব্যবস্থাপনা পরিবেশে অনুমান করা হয়৷
পেটাবাইট ডেটার নিরাপত্তা কঠোরভাবে প্রয়োগ করা হয় না৷ কিন্তু কিছু প্রক্রিয়াকরণের পরে, আপনি ডেটার একটি উপসেট পাবেন যা কিছু অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই মুহুর্তে ডেটা সুরক্ষা অপরিহার্য হয়ে ওঠে। যত বেশি ডেটা সূক্ষ্ম সুর করা হয়, তত বেশি মূল্যবান হয়। এই সূক্ষ্ম সুর তথ্য একটি বৌদ্ধিক সম্পত্তি হয়ে ওঠে এবং সুরক্ষিত করা আবশ্যক. তাই, ডেটা সিকিউরিটি অবশ্যই বিগ ডেটা লাইফ সাইকেলের একটি অংশ হিসেবে প্রয়োগ করতে হবে।
নিরাপত্তার সাথে গোপনীয়তার উদ্বেগেরও যত্ন নেওয়া উচিত৷
- আপনার বড় ডেটার পারফরম্যান্স পরিচালনা করার প্রয়োজনকে উপেক্ষা করবেন না
বিশ্লেষনমূলক টুলের ফলাফল শুধুমাত্র তখনই উপযোগী হয় যদি তারা ভাল পারফর্ম করে। বিগ ডেটা দ্রুত গতিতে বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের উপর ভিত্তি করে আরও অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। আরও অন্তর্দৃষ্টি লাভ করার এই ক্ষমতা একটি বিশাল সুবিধা। অতএব, এই ডেটা কার্যকরভাবে এবং দক্ষতার সাথে পরিচালনা করা উচিত। অতএব, আপনাকে আপনার রোড ম্যাপে পরিচালনাযোগ্যতা তৈরি করতে হবে এবং বড় ডেটার জন্য পরিকল্পনা করতে হবে৷
- খারাপ ডেটা বা রেকর্ডগুলিকে অমীমাংসিত হতে দেবেন না
এর অর্থ হল ডুপ্লিকেটগুলি সরানো, কেন আপনার শূন্য রয়েছে তা বোঝা, আপনার ডেটা ফর্ম্যাটগুলি মানক করা এবং আপনার মূল ক্ষেত্রগুলি বজায় রাখা৷ আপনার ডেটার সামঞ্জস্যপূর্ণ ছাঁটাই এর কার্যকারিতা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করবে একই সাথে এটি আপ টু ডেট রাখবে।
উপসংহার
বিগ ডেটার শক্তি ব্যবহার করার ক্ষমতা প্রযুক্তির চেয়ে বেশি প্রয়োজন৷ এটি ব্যবসা এবং আইটি সহযোগিতা প্রয়োজন. বড় ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে কোনও সিলভার বুলেট নেই, তবে সাফল্য একটি কঠিন কৌশল দিয়ে শুরু হয়। আমি আশা করি আপনি প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন থেকে গ্রাহক-মুখী উন্নতি পর্যন্ত মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে এই টিপসগুলি ব্যবহার করতে পারেন৷
