বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জ যা জয় করা উচিত

বিগ ডেটা কি?

মেশিনের ক্ষমতা সীমিত। তাদের কর্মক্ষমতা সীমাবদ্ধতার মধ্যে, তারা প্রক্রিয়া করতে পারে ডেটার আকার। যদিও আজকাল মেশিনগুলি বড় আকারের ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম, ডেটার আকারের সূচকীয় বৃদ্ধি এখনও একটি বড় সমস্যা৷

আজকের তারিখে ডেটা বিশাল এবং তা দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। আকারের এই বৃদ্ধির কারণে, ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি খারাপভাবে ব্যর্থ হয়৷

এই সমস্যাটি কাটিয়ে উঠতে, আমাদের এমন একটি সিস্টেম বা প্রক্রিয়া দরকার যা এই বিপুল পরিমাণ ডেটা মোকাবেলা করতে পারে। বিগ ডেটা হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা উন্নত এবং রিয়েল-টাইম প্রসেসিং ইউনিট এবং সহজে উপলব্ধ হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে যা সহজেই বিশাল ডেটা পরিচালনা করতে পারে।

পুরানো সময়ে ডেটা এখন আগের মতো নেই। যদিও পুরানো দিনের ডেটা প্রধানত লেনদেনমূলক ছিল, এটি এখন লেনদেনমূলক এবং অসংগঠিত ডেটার মিশ্রণ। এই অসংগঠিত ডেটা ব্যক্তিগতভাবে সংগ্রহ করা হয় তবে সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ।

এই ধরনের ডেটার ফলে পাবলিক এবং বেসরকারী উভয় ডেটা সেন্টারের জন্য একটি সম্পূর্ণ নতুন আর্কিটেকচার হয়েছে। ফলস্বরূপ, বিগ ডেটার জন্য অনেক চ্যালেঞ্জ রয়েছে। ডেটা গুণমান এবং নির্ভুলতা প্রদানের জন্য এই বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জগুলিকে জয় করা উচিত৷

এছাড়াও দেখুন৷ : বিগ ডেটাতে কী ভুল হতে পারে?

বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জ যা জয় করা উচিত?

এই নিবন্ধটি ডেটার নির্ভুলতা এবং গুণমান বজায় রাখতে বিগ ডেটা কী চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হবে সে সম্পর্কে। তারা কি জানতে পড়া চালিয়ে যান:

1. ডেটা ইন্টিগ্রেশনে বিগ ডেটা দ্বারা সমস্যা:

যেহেতু এটি জানা যায় যে বিগ ডেটা প্রসেস বিশাল ডেটা পরিমাণকে পরিচালনা করে এবং একত্রিত করে, তাই ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণে যে কোনও ত্রুটি ভুল ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে৷

সংস্থাগুলির দ্বারা সংগৃহীত বিশাল ডেটার কারণে, বিগ ডেটা ডেটা ইন্টিগ্রেশনে অনেক সমস্যার সম্মুখীন হয়। ইন্টিগ্রেশন প্রক্রিয়া কতটা কার্যকর তা নিরীক্ষণ করাও খুব কঠিন।

এটি মূলত ডেটা সংগ্রহ, যাচাই, সংরক্ষণ এবং তারপরে শেষ পর্যন্ত ব্যবহার করার উপায়গুলির সাথে সম্পর্কিত মিথ্যা ধারণাগুলির কারণে ঘটে। এই ভুল ধারণাগুলি ভুল ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে এবং তাই একটি বড় চ্যালেঞ্জ যা যত্ন নেওয়া উচিত৷

২. ডেটা জটিলতা:

এটি দেখা যায় যে ডেটা জটিলতা সময়ের সাথে সাথে দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। ফলস্বরূপ, বিগ ডেটা সিস্টেম আরও উন্নত এবং নির্ভুল হওয়া উচিত, এবং এটি শুধুমাত্র তখনই অর্জন করা যেতে পারে যখন বিভিন্ন সীমাবদ্ধতা এবং দিক বিবেচনা করা হয়৷

এখন একটি দিনের কাঁচা ডেটা একাধিক ধাপ এবং ক্রিয়াকলাপ, ভোক্তা এবং আরও অনেক কিছুর মতো উৎসের মধ্য দিয়ে যায়। এভাবে তথ্যের জটিলতা বহুগুণ বেড়েছে। যা আরও যোগ করে তা হল বিভিন্ন ধরণের প্রযুক্তি যা বিভিন্ন পর্যায়ে এবং চ্যানেলের মাধ্যমে ডেটা প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত হয়৷

ডেটা জটিলতা এবং প্রযুক্তি জড়িত যা বিগ ডেটার জন্য এটি প্রক্রিয়া করা অত্যন্ত কঠিন করে তোলে৷

3. ডেটা নিরাপত্তা প্রদানে বিগ ডেটা ফেসকে চ্যালেঞ্জ করে:

বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জের মধ্যে আরেকটি চ্যালেঞ্জ হল ডেটা নিরাপত্তা।

অসংখ্য উৎস থেকে সংগৃহীত তথ্য কোথাও সংরক্ষণ করা যাবে না। একটি প্রধান প্রয়োজনীয়তা যা যত্ন নেওয়া প্রয়োজন তা হল নিরাপত্তা। সংস্থা এবং লোকেরা ডেটা সঞ্চয় করার জন্য ক্লাউড পরিষেবাগুলি ব্যবহার করা শুরু করেছে কারণ ক্লাউডে সংরক্ষিত ডেটা সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য৷

যদিও ক্লাউড পরিষেবাগুলি ডেটা সঞ্চয় করার একটি সহজ বিকল্প, তবুও এটি এখনও অনিরাপদ৷

প্রাথমিক স্তরে ব্যবস্থা নেওয়া হলে এই সমস্ত সমস্যা এড়ানো যেতে পারে।

যদি বিগ ডেটা এটিকে জয় করে তবে সমগ্র ডেটা প্রসেসিং এবং ইন্টিগ্রেশন মসৃণ হয়ে যাবে৷

4. ডেটা মান:

কীভাবে ডেটা সংরক্ষণ করা উচিত তার পুরানো দর্শনগুলি পরিবর্তন করা হয়েছে। সমস্ত তথ্য মান ধন্যবাদ. বর্তমানে, সংস্থাগুলির জন্য যে ধরনের ডেটা জড়িত তা গুরুত্বপূর্ণ এবং তাই এর উপযোগিতা বেড়েছে৷

The current scenario requires data to be stored for longer time periods and should also be easily addressable.

This accurate and long-term data proves beneficial to analyze data and produce the desired result.

Big Data Challenges:Problems Will Persist:

While there are so many challenges that Big Data face, organizations and businesses need to find a way that can make the process of locating, extracting, arranging and then storing it easy.

With such a massive amount of data, Big Data challenges don’t seem to resolve soon.