বিগ ডেটা কী?
মেশিনদের ক্ষমতা সীমিত। তাদের পারফরম্যানস লিমিটেশনগুলোর মধ্যে একটি হলো সেগুলো যে আকারের ডেটা প্রসেস করতে পারে। যদিও আধুনিক মেশিনগুলো বড় আকারের ডেটা হ্যান্ডেল করতে পারে, ডেটার আকারে এক্সপোনেনশিয়াল বৃদ্ধি এখনও একটি বড় সমস্যা।
আজকের ডেটা বিশাল এবং এক্সপোনেনশিয়ালি বৃদ্ধি পাচ্ছে। এই আকার বৃদ্ধির কারণে ডেটা সংরক্ষণ ও প্রসেস করার প্রথাগত পদ্ধতিগুলো ব্যর্থ হয়ে যাচ্ছে।
এই সমস্যা দূর করতে আমাদের এমন একটি সিস্টেম বা প্রক্রিয়া দরকার যেটি এই বিশাল ডেটা হ্যান্ডেল করতে পারে। বিগ ডেটা হলো এমন একটি প্রক্রিয়া যা অ্যাডভান্সড এবং রিয়েল-টাইম প্রসেসিং ইউনিট এবং সহজে প্রাপ্য হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে বিশাল ডেটা সহজে হ্যান্ডেল করতে পারে।
ডেটা আর পুরনো দিনের মতো একই রূপে নেই। যেখানে পুরনো দিনে ডেটা মূলত ট্রানজ্যাকশনাল ছিল, এখন এটি ট্রানজ্যাকশনাল এবং আনস্ট্রাকচারড ডেটার মিশ্রণ। এই আনস্ট্রাকচারড ডেটা প্রাইভেটলি সংগ্রহ করা হয় কিন্তু পাবলিকলি উপলব্ধ।
এ ধরনের ডেটা পাবলিক এবং প্রাইভেট ডেটা সেন্টার উভয়ের জন্য একটি সম্পূর্ণ নতুন আর্কিটেকচারের জন্ম দিয়েছে। ফলস্বরূপ, বিগ ডেটার জন্য অনেক চ্যালেঞ্জ রয়েছে। ডেটা কোয়ালিটি এবং একুরেসি নিশ্চিত করতে এই বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জগুলো জয় করতে হবে।
আরও পড়ুন: বিগ ডেটার সাথে কী কী ভুল হতে পারে?
জয় করতে হলে যেসব বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জ?
এই আর্টিকেলটি সম্পূর্ণরূপে সেই চ্যালেঞ্জগুলো সম্পর্কে যেগুলো বিগ ডেটা ডেটা একুরেসি এবং কোয়ালিটি বজায় রাখতে মুখোমুখি হবে। জানতে পড়তে থাকুন:
১. ডেটা ইন্টিগ্রেশনে বিগ ডেটার সমস্যা:
যেহেতু বিগ ডেটা প্রক্রিয়া বিশাল পরিমাণ ডেটা ম্যানেজ ও ইন্টিগ্রেট করে, ডেটা সংগ্রহ ও প্রসেসিং-এ যেকোনো ত্রুটি ভুল ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
সংস্থাগুলো দ্বারা সংগ্রহিত বিশাল ডেটার কারণে বিগ ডেটা ডেটা ইন্টিগ্রেশনে অনেক সমস্যায় পড়ে। ইন্টিগ্রেশন প্রক্রিয়া কতটও কার্যকর তা মনিটর করাও খুব কঠিন।
এটি মূলত ঘটে ডেটা কীভাবে সংগ্রহ, যাচাই, সংরক্ষণ এবং অবশেষে ব্যবহার করা উচিত সে সম্পর্কে ভুল ধারণায়। এই ভুল ধারণাগুলো অ্যাকুরেট ফলাফলের পরিবর্তে ভুল ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে এবং তাই এটি একটি বড় চ্যালেঞ্জ যেটি যত্ন নেওয়া উচিত।
২. ডেটা জটিলতা (Data Complexity):
দেখা যাচ্ছে ডেটা জটিলতা সময়ের সাথে এক্সপোনেনশিয়ালি বৃদ্ধি পাচ্ছে। ফলস্বরূপ, বিগ ডেটা সিস্টেম আরও অ্যাডভান্সড এবং একুরেট হতে হবে, যা শুধু তখন সম্ভব যখন অনেক কনস্ট্রেইন্ট এবং দিক বিবেচনা করা হবে।
আজকাল র ডেটা একাধিক ধাপ এবং সোর্স যেমন অপারেশন, কনসিউমার ইত্যাদি থেকে হয়ে गुजরে। তাই ডেটার জটিলতা অনেক গুণ বেড়েছে। আর কী যুক্ত করে ডেটা প্রসেস করার জন্য বিভিন্ন ধাপ এবং চ্যানেলে ব্যবহৃত প্রযুক্তিগুলো।
ডেটা জটিলতা এবং জড়িত প্রযুক্তিগুলো এটিকে বিগ ডেটার জন্য অত্যন্ত কঠিন করে তুলেছে।
৩. ডেটা সিকিউরিটি নিশ্চিত করতে বিগ ডেটার চ্যালেঞ্জ:
বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জগুলোর মধ্যে অন্যটি হলো ডেটা সিকিউরিটি।
অসংখ্য সোর্স থেকে সংগ্রহিত ডেটা যেকোনো জায়গায় সংরক্ষণ করা যায় না। একটি বড় প্রয়োজনীয়তা হলো নিরাপত্তা। সংস্থা এবং লোকেরা ক্লাউড সার্ভিস ব্যবহার করছেন ডেটা সংরক্ষণের জন্য কারণ ক্লাউডে সংরক্ষিত ডেটা সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য।
যদিও ক্লাউড সার্ভিস ডেটা সংরক্ষণের সহজ অপশন, এটি এখনও নিরাপদ নয়।
এই সব সমস্যা এড়ানো যাবে যদি sơকạp স্তরে ব্যবস্থা নেওয়া হয়।
বিগ ডেটা এটিকে জয় করতে পারলে, সম্পূর্ণ ডেটা প্রসেসিং এবং ইন্টিগ্রেশন সুষ্ঠু হবে।
৪. ডেটা মান (Data Value):
ডেটা কীভাবে সংরক্ষণ করা উচিত সেই পুরনো ফিলোসফি পরিবর্তন হয়েছে। সব কৃতিত্ব ডেটা ভ্যালুর। বর্তমানে, জড়িত ডেটার ধরন সংস্থাগুলোর জন্য গুরুত্বপূর্ণ এবং তাই এর ব্যবহারিতা বেড়েছে।
ব্রতমান পরিস্থিতিতে ডেটা দীর্ঘ সময় সংরক্ষণ করা দরকার এবং সহজে ад্রেসযোগ্যও হতে হবে।
এই একুরেট এবং লং-টার্ম ডেটা ডেটা বিশ্লেষণ করে কাঙ্ক্ষিত ফলাফল উৎপাদনে সুবিধাজনক।
বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জ: সমস্যাগুলো টিকেথাকবে:
যদিও বিগ ডেটা অনেক চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি, সংস্থা এবং ব্যবসা একটি উপায় খুঁজতে হবে যা লোকেট, এক্সট্র্যাক্ট, অ্যারেঞ্জ এবং সংরক্ষণ প্রক্রিয়াকে সহজ করে দেবে।
এত বিশাল পরিমাণ ডেটার সাথে, বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জগুলো শীঘ্র সমাধান হওয়ার আশা নেই।
