আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

পরিষেবা হিসাবে ডেটা সায়েন্স (ডিএসএএএস): ডেটা বেটার বিশ্লেষণ

ডিএসএএস or পরিষেবা হিসাবে ডেটা সায়েন্স এক ধরণের আউটসোর্সিং যা প্রগতিশীল বিশ্লেষণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাহায্যে সংগৃহীত ডেটা সরবরাহের চারপাশে ঘুরে। অ্যাপ্লিকেশনটি কোনও বাইরের সংস্থার ডেটা বিজ্ঞানীরা ব্যবহার করেন যাতে তারা তাদের উত্পাদন হার বাড়ানোর জন্য ক্লায়েন্টদের ট্রেড করতে পারে। ডিএসএএএসের প্রধান প্রক্রিয়া হ'ল পৃষ্ঠপোষকের কাছ থেকে ডেটা সংগ্রহ করা এবং একটি উপযুক্ত বিশ্লেষণ প্রস্তুত করা হয় তারপরে পালিশ করা ডেটার বিপরীতে লজিক্যাল অ্যালগরিদম চালানো। এটি ক্লায়েন্টদের কাছে অ্যালগোরিদম দ্বারা উত্পাদিত ফলাফলগুলিকে ফিরিয়ে আনতে সহায়তা করবে।

ডিএসএএএস: জায়ান্টরা কীভাবে এটি করছে?

ক্লায়েন্টদের বড় ডেটা প্ল্যাটফর্ম বা ক্লাউড ডাটাবেসে ডেটা আপলোড করা দরকার। ডেটা ইঞ্জিনিয়ার্স এবং পরিষেবা সরবরাহকারীর দলটি বিশেষত ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের সাথে সংযুক্ত করে আপলোড করা ডেটাতে কাজ করবে। তারা এমন ডেটা বিশ্লেষণ করবে যা কোনও প্রতিবেদন প্রস্তুত করতে পারে যে কোন সংস্থা আপনার পণ্যগুলি, আপনার প্রতিদ্বন্দ্বী বিশদ, আপনার নিট উপার্জন, উপার্জন ইত্যাদি কেনার সম্ভাবনা রয়েছে তা সহজ কৌশলগুলি ব্যবহার করে আপনার ব্র্যান্ডের বাজারের চিত্রকে উন্নত করার সহজ উপায়।

আপনি কি পড়তে ভালোবাসেন? তারপরে ঠিক এই মুহুর্তে কন্টেন্টের একটি নতুন অংশটি ধরুন।

অস্পষ্ট পণ্য বর্ধনের সাথে গ্রাহকরা আজকের বাজারের মূল কারণ। প্রযুক্তির হাত ধরে, গ্রাহকরা প্রচুর শক্তি ধারণ করে এবং এটি যোগাযোগের উত্স হিসাবে সোশ্যাল মিডিয়াতে কেবল প্রসারিত হয়েছে।

বড় শিল্পগুলি গ্রাহক-কেন্দ্রিক সংস্থাগুলিতে রূপান্তরিত হচ্ছে যা লক্ষ্যযুক্ত দর্শকদের চাহিদা এবং প্রয়োজনীয়তার চারপাশে ঘোরে। মোবাইলের সাহায্যে বছরের পর বছর ধরে মিথস্ক্রিয়া বেড়েছে ওয়েব ডেভেলপমেন্ট. শুধু তাই নয়, এটি একটি বড় পরিসরে একটি বার্তা সম্প্রচার করতেও ব্যবহৃত হয়। বিষয়বস্তু সময়ের সাথে সাথে আরও বেশি প্রাসঙ্গিক হয়ে উঠছে, মনোযোগ আকর্ষণ করছে এবং ক্রেতার সম্পৃক্ততা ব্যবস্থাপনায় জটিলতা যোগ করছে। শ্রোতাদের সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ প্রদানকারী গ্রাহকের কাছ থেকে আপনি কেবল দুর্বল পরিষেবা লুকাতে পারবেন না।

এর বাইরে, গুগল, অ্যাপল, অ্যামাজন এবং ফেসবুকের মতো বড় ব্র্যান্ডের নাম ইতিমধ্যে তাদের উচ্চতায় চলেছে গ্রাহক সেবা স্ট্যান্ডার্ড তৈরি করা অন্যদের জন্য কঠিন রাখা। তারা কিছু জটিল ট্রেডিং পদ্ধতি, সহজ লেনদেন এবং উদীয়মান মুনাফা গ্রহণ করছে। গ্রাহকের অভিজ্ঞতা ব্যবস্থাপনা উল্লেখযোগ্যভাবে B2B, B2C এবং কর্পোরেটে চলে গেছে। এর বাইরে, সম্ভাব্য প্রবৃদ্ধি বেশি এবং ছোট কোম্পানিগুলি বুঝতে পারছে যে এটি ভবিষ্যতে আরও বেশি বৃদ্ধি পাবে।

তথ্যের প্রচারণাও কারও থেকে লুকানো নেই কারণ লোকেরা আরও বেশি প্রযুক্তির প্রবর্তনের সাথে তথ্যের প্রয়োজনীয়তা বুঝতে পারছে। জনপ্রিয়তা অর্জনকারী প্রযুক্তি হল উন্নত বিশ্লেষণ, SaaS, বিগ ডেটা, মেশিন লার্নিং, ক্লাউড, ডেটা সায়েন্স, ইন-মেমরি, NoSql, থিংস ইন্টারনেট, এবং রিয়েল-টাইম, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক, ব্যক্তিগতকরণ, এবং ওমনিচ্যানেল। তবে এখনও, জিনিসগুলি আসল প্রয়োজন থেকে অনেক দূরে।

এছাড়াও পড়ুন: 5 তথ্য বিজ্ঞানের আশ্চর্যজনক ব্যবহারের কেস

প্রযুক্তি প্রয়োজনীয়তা

অনলাইন ট্রেডিং শারীরিক পরিবেশের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অঙ্গ হয়ে উঠেছে। এই পদগুলিতে প্রাথমিক প্রয়োজনীয়তা মিথস্ক্রিয়া এবং জ্ঞানের সাথে আসে যা দর্শকদের কাছ থেকে নেওয়া যেতে পারে। এটি গ্রাহককে কেবল প্রয়োজনীয় পরিষেবাটি নয় যা তাদের সম্ভাব্য ক্লায়েন্টের প্রয়োজনীয়তার সাথে প্রাসঙ্গিক নয় কেবল তাদের দ্বারা প্রয়োজনীয় প্রাসঙ্গিক পণ্যটির দিকে পরিচালিত করার বিষয়ে।

আপনার মনে প্রথম যে জিনিসটি ক্লিক করবে সেটি হ'ল একটি ডিজিটাল বিজ্ঞাপন যা ব্যবহৃত কীওয়ার্ডগুলির সাহায্যে সম্ভাব্য গ্রাহকদের লক্ষ্য করে তুলবে। যাইহোক, এই পদ্ধতির উপায় খুব জেনেরিক এবং স্পষ্ট। এটি আরও বেশি ডেটা ব্যবহার করা গুরুত্বপূর্ণ যা গ্রাহকের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে প্রথম দিকের গভীরতার জ্ঞান দিতে পারে যার মাধ্যমে দর্শকদের লক্ষ্য করা সহজ হয়ে যায় এবং কোনও অপ্রাসঙ্গিক অনুসন্ধান না করে।

এই সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াটি নির্ভর করে ডেটা বিজ্ঞানীদের উপর যারা গ্রাহকদের চাহিদা বুঝতে এবং ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য বিপণন দলকে আরও প্রভাবশালী কর্মক্ষমতার সাহায্যে গ্রাহকের সাথে যোগাযোগ করতে সহায়তা করার জন্য দায়ী। যাইহোক, শুধুমাত্র ডেটা বিশ্লেষণ করার মানে এই নয় যে আপনাকে মার্কেটিং টিমের প্রয়োজন হবে না। বিপণনকারীরা আপনার ব্যবসার জন্য অপরিহার্য ভিত্তি কারণ তারা গ্রাহকের উপলব্ধি, বিশ্বাস এবং আকাঙ্ক্ষা বোঝে। তবে এর ভূমিকা তথ্য বিজ্ঞান একটি প্রশ্ন হয়ে ওঠে।

এর উন্নত সংস্করণ ক্লাউড কম্পিউটিং একটি ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং সংগ্রহ করা এবং রিয়েল-টাইমে এটি অনুশীলন করা সহজ করেছে। এটি বিপণনকারীদের স্ব-শিক্ষার সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পরিচালিত করতে সহায়তা করে। এটি বিপণনকারীদের গ্রাহকের অভিজ্ঞতার উপর স্থিরভাবে ধরে রাখতে দেয়। DSaaS হল মার্কেটিং টুলকিটের ভবিষ্যৎ।

এছাড়াও পড়ুন: 4 টি উপায় বিগ ডেটা অটোমেশন ডেটা সায়েন্স পরিবর্তন করছে

ডেটা নগদীকরণের গুরুত্ব

এমন অনেক সংস্থা রয়েছে যা ডেটা বিক্রি নিয়ে বিভ্রান্ত। তারা এই প্রশ্নে আঘাত করেছিল যে তারা কীভাবে ডেটার সহায়তায় ব্যবসায়ের রাজস্ব বৃদ্ধি করতে পারে। বিশ্লেষণের জন্য সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হ'ল পণ্য পর্যালোচনা এবং কেন গ্রাহকরা এটি কিনতে যাচ্ছেন। এটি করার জন্য, সংস্থাগুলি জরিপের উপর নির্ভর করে বা বিশেষ করে একটি ছোট্ট লোককে লক্ষ্য করে।

এটি তাদের ডেটা সংগ্রহ করতে সহায়তা করে যার মাধ্যমে তারা তাদের বিপণনের কৌশল তৈরি করতে পারে। এগুলি ছাড়াও, কোনও গ্রাহক কীভাবে এবং কেন সংশ্লিষ্ট পণ্যের সাথে লেনদেন করবেন সে সম্পর্কে তারা একটি সংক্ষিপ্ত ধারণা পান। প্রাসঙ্গিক জ্ঞান অর্জনের জন্য অনেক ধরণের ডেটা সায়েন্স কৌশল ব্যবহার করা হয় যা সঠিক জ্ঞান সরবরাহ করতে পারে।

এটি নির্দিষ্ট পণ্য যেটি আরম্ভ করা হয়নি তার চাহিদা ও সরবরাহের পূর্বাভাস দিতেও সহায়তা করে। এ কারণে, একটি সংস্থা তাদের আর্থিক চার্টে পূর্বাভাস যুক্ত করতে পারে। আকাশের যুক্তিতে পাই ব্যবহার করে এই প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ করার জন্য অনেক সংস্থা রয়েছে যখন অন্যান্য সংস্থাগুলি ডেটা বিজ্ঞান পদ্ধতি ব্যবহার করে।

এছাড়াও পড়ুন: 6 ডেটা বিজ্ঞানের জন্য আর বেছে নেওয়ার কারণ

তথ্য নিরাপত্তা


ডেটা বিশ্লেষণ করার সময়, কোনও তথ্য বিজ্ঞানী যে বিষয়টি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মনে রাখবেন তা হ'ল তারা যে ডেটা ব্যবহার করছেন তা সুরক্ষা। একটি সাধারণ ভুল স্থান ডেটা যে কোনও সংস্থার জন্য বিশাল ক্ষতি হতে পারে। তবে সংস্থাগুলির কোনও গ্রাহকের কাছ থেকে তার নাম সনাক্তকরণযোগ্য তথ্য প্রয়োজন নেই। তারা সাধারণত যে আইডিটি বিবেচনা করে তা হ'ল ব্যবহারকারী আইডি যা তাদের কাজটি যথাযথভাবে সহজেই করতে সহায়তা করতে পারে। এটি গ্রাহকের সুরক্ষা উদ্বেগ সমাধানে সহায়তা করে।

এছাড়াও পড়ুন: বিগ ডেটা সুরক্ষা চ্যালেঞ্জগুলির শীর্ষ 5 সমাধান solutions

তথ্য বিজ্ঞান পরামর্শ

উপরে বর্ণিত হিসাবে পরিষেবা হিসাবে ডেটা সায়েন্স হ'ল এক ধরণের আউটসোর্সিং পদ্ধতি যা কেবল ক্লায়েন্টের কাছ থেকে ডেটা সংগ্রহ করে এবং একাধিক অ্যালগরিদমের সাহায্যে বিশ্লেষণ করে। এমনটি করার সময় মূল বিষয়টি আসবে তথ্য পরিষ্কারের। তালিকায় কোনও ধরণের নিম্নমানের ডেটা থাকলে চূড়ান্ত ফলাফলটি তীব্রভাবে পরিবর্তিত হবে। এটি কাটিয়ে উঠতে, সংস্থাগুলি ডেটা দিয়ে যায় এবং হারিয়ে যাওয়া মানগুলির একটি চার্ট প্রস্তুত করে।

তারপরে ডিএসএএএস ডেটা অনুসারে একটি অ্যালগরিদম প্রস্তুত করে যা নির্দিষ্ট সময়ে উপযুক্ত এবং প্রাসঙ্গিক ফলাফল সরবরাহ করতে পারে। তবে, এমন অনেক সংস্থা রয়েছে যা ডেটা আধিপত্য নিশ্চিত করার জন্য অ্যালগোরিদমগুলির সাথে পরামর্শ পরিষেবা সরবরাহ করার অফার দেয়। এই ধরনের সংস্থাগুলির মূল লক্ষ্য হল রিয়েল-টাইম ওয়ার্কিং ডেটার সাথে পরিবর্তিত ব্যবসায়ের নিয়ম অনুসারে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক ফলাফল সরবরাহ করা।

এছাড়াও পড়ুন: কৃত্রিম গোয়েন্দা বনাম মেশিন লার্নিং বনাম তথ্য বিজ্ঞান

বিগ ডেটাগুলিকে ধারণার মধ্যে রূপান্তর করুন

আপনি যদি মনে করেন যে বড় ডেটা সংখ্যা সংগ্রহের বিষয়ে, তাহলে আপনাকে এটি সম্পর্কে আপনার জ্ঞান আপডেট করতে হবে। প্রযুক্তির সম্পূর্ণ রূপান্তরের সাথে, বড় ডেটা মোকাবেলা করার জন্য একটি বিশাল বিষয় হয়ে উঠেছে। এখানে অনেক তথ্য বিশ্লেষণ সহ সরঞ্জাম মেশিন লার্নিং যেগুলি কোম্পানিগুলি বড় তথ্যকে ধারণায় রূপান্তর করতে ব্যবহার করেছে যা বাণিজ্য মস্তিষ্ক হিসাবে ব্যবহৃত হয়।

এটি অনেক লোককে বিভ্রান্ত করতে পারে কারণ তারা নিশ্চিত নাও হতে পারে যে কত বড় ডেটা মেশিন লার্নিং যেভাবেই হোক DSaaS- এর সাথে সম্পর্কিত। ঠিক আছে, সংস্থাগুলি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের সাহায্যে তাদের ব্যবসাকে অপ্টিমাইজ করছে। বিশেষ প্রয়োজন সঠিক বা কাছাকাছি সঠিক মান পেতে ডাটা সাবধানে বিশ্লেষণ এবং পর্যবেক্ষণ। এখানেই শর্তাবলী ব্যবসার জন্য একটি কাঠামো প্রদান করতে ব্যবহৃত হয়।

এছাড়াও পড়ুন: প্রতিটি ডেটা সায়েন্টিস্টের 5 টি দক্ষতা থাকা উচিত

ফাইনাল শব্দ

যদি কোনও সংস্থা ডেটা বিজ্ঞানীদের অভাবের কারণে ক্ষতিগ্রস্থ হয় তবে এটি থেকে উত্তরণের সহজ উপায় হ'ল ডেটা সায়েন্সকে পরিষেবা হিসাবে ব্যবহার করা। ব্যবসায়গুলি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং, পর্যবেক্ষণ এবং ডেটা মাইনিংয়ের উপর সম্পূর্ণ নির্ভরশীল। এটি ব্যবসায়ের উপযুক্ত ভবিষ্যদ্বাণী এবং শেষোক্ত বৃদ্ধিতে সহায়তা করে।

তবে তথ্য বিশ্লেষণের প্রযুক্তি বৃদ্ধির সাথে সাথে বিজ্ঞানীদের পক্ষে এগুলি পর্যালোচনা করা কঠিন হয়ে উঠছে। এটি কোম্পানির জন্য একটি বিশাল ক্ষতি হয়ে যায়। কিন্তু, ডিএসএএসের সহায়তায় একটি সংস্থা নির্দিষ্ট ব্যবহার করে সহজেই ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে তথ্য বিজ্ঞান অ্যাপ্লিকেশন। সহজ কথায়, এটি সংস্থার পক্ষে সবচেয়ে সহজ সমাধান সরবরাহ করে।

ডেটা সায়েন্সে কোন প্রকল্প পেয়েছেন? তারপরে পরামর্শের জন্য আমাদের কাছে পৌঁছান।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: