বিগ ডেটা, যার মূলে রয়েছে মেশিন লার্নিং এবং অ্যালগরিদম, উচ্চ চাহিদা এবং দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্যগুলির কারণে বর্তমানে শীর্ষে রয়েছে৷ বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স সমাধান পেতে, বেশ কয়েকটি কোম্পানি এই ক্ষেত্রে দক্ষতার দাবি করছে। বিগ ডেটার সংস্কৃতি বর্তমানে বিশ্বে আধিপত্য বিস্তার করছে এবং কোম্পানিগুলি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা অর্জনের চেষ্টা করার কারণে একটি মান নির্ধারণ করতে সক্ষম হয়েছে৷
যেহেতু সূচকীয় হারে ডেটা তৈরি হচ্ছে, বিগ ডেটা, আইওটি এবং ক্লাউড কম্পিউটিং-এর মতো অত্যাধুনিক প্রযুক্তির চাহিদা বাড়ছে৷ বিশেষজ্ঞদের মতে, এই প্রযুক্তিগুলি আগামী ভবিষ্যতে প্রতিটি ব্যবসার একটি অনিবার্য অংশ হয়ে উঠবে। বিশেষ করে বিগ ডেটা বিবেচনা করলে, এর ব্যাপক চাহিদা রয়েছে। তারা জটিল অ্যালগরিদম চালানোর জন্য বিশাল ডেটা সেট ব্যবহার করে এবং যথাসময়ে এমন রায় নিয়ে আসে যা সুদূরপ্রসারী ফলাফলের প্রস্তাব করে। কিন্তু আসল প্রশ্ন হল আমরা কি আমাদের ভবিষ্যৎ লাভ ও ক্ষতির পূর্বাভাস এবং সংজ্ঞায়িত করার জন্য শুধুমাত্র মেশিনের উপর নির্ভর করতে পারি?
এই অপ্রত্যাশিত অর্থনীতিতে, কোম্পানিগুলি পক্ষপাতদুষ্ট বাজার এবং অবিশ্বস্ত পরিসংখ্যানের সাথে লড়াই করছে। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, বিগ ডেটা তাদের সিদ্ধান্তে আঁকতে এবং বুদ্ধিমান ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিয়ে উদ্ভূত হওয়ার জন্য প্রেসক্রিপটিভ পরিসংখ্যান ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। তাহলে বিগ ডেটা কোথায় ভুল হতে পারে?
এমন একটি সময়ে যখন ডেটা ব্যবসার মালিকদের নিয়ন্ত্রণ করতে শুরু করে এবং সৃজনশীলতা উপড়ে রাখা হয়। একটি সময়ে, যখন ব্যবসা রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশন ভিত্তিক ফলাফলের পরিবর্তে মেশিন-ভিত্তিক ফলাফলের উপর আস্থা রাখতে শুরু করে। এবং একটি পর্যায়ে, যখন ব্যবসাগুলি মানুষের পরিবর্তে মেশিন দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়, তখন এর অভিহিত মূল্যের জন্য বিগ ডেটার শক্তি স্বীকার করা হচ্ছে। যেহেতু তথ্য একটি মেশিন থেকে বেরিয়ে আসছে, লোকেরা ধরে নেয় যে এটি সঠিক হওয়া উচিত কিন্তু দুর্ভাগ্যবশত, তারা তা নয়৷
বেশিরভাগ বিশ্লেষণাত্মক মডেলগুলিতে অন্তর্নির্মিত ত্রুটি এবং ভুল গণনা রয়েছে, যার পূর্বাভাস শেষ পর্যন্ত প্রতিটি অফিসিয়াল সিস্টেমে ভেঙে পড়ে এবং বিগ ডেটার সাথে, বিপর্যয়ের সম্ভাবনা তুলনামূলকভাবে বেশি। আসুন বুঝুন বিগ ডেটার সাথে সবচেয়ে সাধারণ তিনটি সমস্যা কি।
ভূতের ডেটা
আমাদের দৈনন্দিন সিদ্ধান্তগুলি প্রণয়ন করতে আমরা সাধারণত যে ডেটার সম্মুখীন হই তা বিশাল ডাটাবেস থেকে আসে যা একটি জটিল বিশ্লেষণী প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বিশ্লেষণ করা হয়। আপনি সেই সংখ্যাগুলি সঠিক কিনা তা বিচার করতে পারবেন না৷
আসুন তথ্য উত্পাদন প্রক্রিয়া সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত ওভারভিউ আছে. বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, ফ্রন্ট-লাইন কর্মীরা এমন একটি মেশিনে ডেটা সন্নিবেশ করেন যা মানব ত্রুটির বিষয়। আবার, ক্যাশিয়াররা সঠিক বার কোড প্রবেশ করার জন্য দায়ী যখন স্টক কর্মীদের অবশ্যই গণনা এবং সঠিকভাবে স্টক স্থাপন করতে হবে। এই কাজের দায়িত্বগুলি এখনও মেশিনে অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি এবং বর্তমানে মানুষের জন্য অর্পণ করা হয়েছে৷
ফলস্বরূপ, ত্রুটিগুলি অনিবার্যভাবে সংখ্যার অসামঞ্জস্যের জন্ম দেয় এবং ফলস্বরূপ, ভোক্তাদের পাশাপাশি সরবরাহকারীদের ক্রয় এবং বিপণনের সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করে৷ ডেটা দ্বারা পরিচালিত ভূমিকা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ এবং তাই, সিস্টেমে প্রবেশ করা সংখ্যাগুলি নিয়ন্ত্রণ করা অপরিহার্য৷
অন্ধভাবে ডেটা বিশ্বাস করা
কাজের পারফরম্যান্সের মূল্যায়ন থেকে শুরু করে শিক্ষার্থীদের গুণমান মূল্যায়ন করার জন্য একটি নির্দিষ্ট দৃষ্টান্তের উপর নির্ভর করে, ডেটা এখন আমাদের জীবনের একটি অংশ এবং অংশ হয়ে উঠেছে। আজ, আমরা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে ডেটার উপর এতটাই নির্ভরশীল যে কিছু ফাংশন সেগুলি ছাড়া সঞ্চালিত হতে পারে না। একটি মেশিনে পাঞ্চ করার আগে ডেটা সহজেই ম্যানিপুলেট করা যেতে পারে এবং এটি অন্ধভাবে বিশ্বাস করার ত্রুটি। এছাড়াও, প্রত্যেকে মানুষের বিচারকে প্রশ্ন করতে পছন্দ করবে কিন্তু মেশিনের ক্ষেত্রে, ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফল প্রায়শই বিনা প্রতিদ্বন্দ্বিতায় যায়। সরাসরি তুলনা করার আগে ডেটা সেট কোন উপায়ে পরিবর্তিত হয়েছে কিনা তা বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ।
পরিসংখ্যানগত ওভারফিটিং
আপনার বোঝার জন্য, যেকোনো ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত অতীতের আচরণ থেকে প্রাপ্ত পরিসংখ্যানগত অনুমানের উপর ভিত্তি করে। যাইহোক, এই প্রক্রিয়াটি অবিচ্ছিন্নভাবে ত্রুটিপূর্ণ, বিশেষ করে যেখানে ডেটা সেটগুলি ছোট এবং কিছু বহিরাগতদের পক্ষে ফলাফলকে উল্লেখযোগ্যভাবে মোচড়ানোর জন্য উপযুক্ত৷
প্রতিটি ডেটা সেটে এলোমেলোতার একটি উপাদান রয়েছে, যা বিশ্বাস করে যে একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল যত বেশি সঠিকভাবে অতীতের ঘটনাগুলির সাথে কাস্টমাইজ করা হয়, তার ভবিষ্যতের নির্ভুলতা কম হয়৷
সেখানে অনুমান করা হয়েছে, যখন সর্বোচ্চ জটিলতার মডেলগুলি ব্যর্থ হয়েছে এবং বিপর্যয়কর ফলাফল দিয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, স্টক মার্কেটের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মডেল, যেখানে লোকেরা প্রতিদিন বিলিয়ন ঝুঁকি নেয়। বাজারে এমন অ্যাপ্লিকেশন উপলব্ধ রয়েছে যেগুলি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী দেওয়ার দাবি করে কিন্তু কখনও কখনও ব্যর্থ হয়৷
এর অর্থ এই নয় যে আমাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এবং ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন ব্যবহার বন্ধ করতে হবে। তথ্য সংগ্রহ করার জন্য মেশিন ব্যবহার করার সময় আমাদের যা করতে হবে তা হল অন্যান্য উত্সগুলি খোলা রাখা। অন্ধভাবে সংখ্যা গ্রহণ করা ঝুঁকিপূর্ণ এবং জটিল, তাই ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়া এবং কীভাবে অনুমানগুলি আঁকা হয়েছিল তা বিবেচনা করা প্রয়োজন। এটি আপনাকে সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে এবং ফলস্বরূপ ক্ষতি এড়াতে সক্ষম করবে।
