আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0
বড় ডেটা ডেটা অত্যন্ত বৃহত পরিমাণে (কাঠামোগত এবং কাঠামোগত উভয়) বর্ণনা করে যা বিশ্লেষণের মাধ্যমে ডেটা সেটে নিদর্শন, সমিতি এবং প্রবণতা প্রকাশ করতে পারে। দিন-দিন ভিত্তিতে বিগ ডেটা ব্যবসায় ডুবে যায়। এন্টারপ্রাইজগুলি এই বিশাল পরিমাণে ডেটা কী করে তা নিজের মধ্যে ডেটা পরিমাণের চেয়ে অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ। বড় ডেটা অন্তর্দৃষ্টি আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং কৌশলগত ব্যবসায়িক পদক্ষেপের দিকে নিয়ে যায়।
বিগ ডেটা প্রায়শই বিভিন্ন সংস্থার সমস্যা হিসাবে দেখা হয় কারণ সম্পর্কিত ডেটাবেসের ভিত্তিতে traditionalতিহ্যবাহী সিস্টেমগুলির সাথে এই ডেটা প্রক্রিয়া করা কঠিন is বিপরীতে, বিগ ডেটা আপনার ব্যবসার যেভাবে চলছে সেটিকে সমৃদ্ধ করতে এবং রূপান্তর করার জন্য দুর্দান্ত সুযোগ সরবরাহ করে। বিগ ডেটা মূল্যের জন্য নতুন মডেল, নতুনত্ব, গ্রাহক এবং অংশীদারদের সাথে জড়িত থাকার নতুন উপায়, অপারেশনাল দক্ষতা বৃদ্ধি, নতুন বাজারের সুযোগ বৃদ্ধি, ঝুঁকি নিরীক্ষণ, এবং সম্মতি মানগুলির জন্য নতুন মডেল সরবরাহ করে।

বিগ ডেটা 4 ভি এর মাধ্যমে বিস্তৃতভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। বিগ ডেটার চারটি ভি

- আয়তন

ভলিউম উপলব্ধ প্রকৃত পরিমাণের ডেটা উপস্থাপন করে। বছরের পর বছর ধরে এটি সংগৃহীত হওয়ায় এই ডেটার পরিমাণটি অত্যন্ত উচ্চ। একটি গবেষণা হিসাবে, এই তথ্য 90% একা গত দুই বছরে সংগ্রহ করা হয়।

- বেগ

বেগটি গতি চিত্রটি চিত্রিত করে যার সাথে শিল্পটি পরিবর্তন করছে এবং প্রাসঙ্গিক ডেটাতে পদক্ষেপ গ্রহণ করছে। এন্টারপ্রাইজগুলি ডেটা দিয়ে অত্যধিক ভারী হয় যা historicalতিহাসিক এবং প্রাসঙ্গিক কোনও নয়। অতএব, এই প্রচুর ডেটা বিশ্লেষণ করা এবং কেবলমাত্র প্রাসঙ্গিক ডেটা পরিমার্জন করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি সুনির্দিষ্ট ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে।

- বিভিন্নতা

বিভিন্নতা বিভিন্ন ডেটা উত্স এবং ফর্মগুলির প্রকারগুলি বোঝায়। এই উত্সগুলি সাধারণত ওয়েবসাইটগুলি, পয়েন্ট-অফ-বিক্রয় সিস্টেম, সিআরএম এবং ইআরপি সিস্টেম ইত্যাদি are

- সত্যতা

এটি উপলব্ধ ডেটা সম্পর্কে অনিশ্চয়তার জন্য দাঁড়িয়েছে। বৈচিত্র্যময় ভলিউম, বিভিন্নতা এবং বেগের কারণে, আরও বিশ্লেষণ সক্ষম করার জন্য ডেটা রিফাইন্ড করা সঠিক হওয়া দরকার।

বড় ডেটা প্রকল্পগুলির ব্যর্থতার 3 প্রধান কারণ Re

বেশিরভাগ সংস্থাগুলি আজ বিগ ডেটাতে মোটা অঙ্কের ব্যয় করতে চায় তবে ক্ষয়ক্ষতি উপেক্ষা করা উচিত নয়। একটি গবেষণা অনুযায়ী, 92% সংগঠনগুলি এখনও বিগ ডেটা প্রকল্পগুলি শুরু করার চিন্তায় আটকে রয়েছে। কেন এমন? তারা বাজারে অন্যদের দ্বারা ব্যর্থতার উচ্চ হারের কারণে তাদের হার্ড অর্জিত অর্থ বিনিয়োগে ভয় পায়। ঠিক আছে, আসুন বুঝতে পারি যে বিগ ডেটা প্রকল্পগুলি ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাব্য কারণগুলি কী?
১. বিগ ডেটা সম্পর্কে আমরা যেভাবে চিন্তা করি তা ভুল:

বিগ ডেটা যেভাবে চিকিত্সা করা হয় তা হ'ল এটি স্থির অন্বেষণের মধ্য দিয়ে চালিত চৌর্য যাত্রার চেয়ে পরিচিত প্রান্তের সাথে একটি পরিচিত শুরু। বিগ ডেটা ব্যবহার করে আপনি আগামীকাল ব্যবসায়ের সাফল্যের জন্য নিদর্শনগুলি অর্জন করতে পারেন। তবে উত্তর পেতে আপনি অন্বেষণটি মাথায় রাখতে পারেন তবে এটি থেকে কোনও সংজ্ঞায়িত বিতরণ আশা করা উচিত নয়। শীঘ্রই স্থির সিদ্ধান্তের পরিবর্তে দরকারী তথ্য অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য বিগ ডেটা একটি ধ্রুবক গবেষণা। এই ডেটাটির আসল মানটি যখন এটি ব্যবসায়ের প্রেক্ষাপটে রাখা হয় তখন এটি আবিষ্কার করা হয় অন্যথায় এটি কেবল বিপুল পরিমাণে ডেটা।
বিগ ডেটা প্রকল্পগুলিতে সঠিক গবেষণার অভাবে অ্যাকাউন্টিংয়ের আরেকটি কারণ হ'ল দক্ষ তথ্য বিজ্ঞানীদের অনুপলব্ধি। যদিও সংস্থাগুলি ব্যবহার করে চতুর সমাধান এবং সরঞ্জাম ইটিএল, হাদুপ, এসএএস ইত্যাদির মতো, এই সরঞ্জামগুলি দক্ষতার ফাঁকাকে একাই পূরণ করতে পারে না। দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতার স্তরটি বিগ ডেটা প্রকল্পগুলিতে যথাযথ গবেষণায় জড়িত হওয়ার ক্ষেত্রেও তার ভূমিকা পালন করে। এই জাতীয় পরীক্ষাগুলির জন্য এবং বিগ ডেটা থেকে কার্যকর তথ্য অর্জনের জন্য আরও নমনীয়তা এবং আরও দীর্ঘ সময়ের প্রয়োজন।
২.আরআইয়ের দিক থেকে একটি বিশাল বাধা:

শুরুতে ব্যর্থতা এবং শেখার জন্য আরও জায়গা থাকা দরকার। এখন পর্যন্ত, সংস্থাগুলি তাদের অর্থের একটি ছোট অংশই বিগ ডেটার একটি অংশ রক্ষণাবেক্ষণ ও পরিচালনার জন্য বিনিয়োগ করছে। বেশিরভাগ নন-ক্যাপচার ডেটা গ্রাহকদের প্রতিক্রিয়া, ইমেইল, সামাজিক মাধ্যম, এবং বিতরণ অংশীদার।
যখন কোম্পানিগুলো প্রকৃত ভলিউম, বৈচিত্র্য এবং প্রকৃত বিগ ডেটার বেগের মুখোমুখি হয়, তখন তারা কাজ করতে ব্যর্থ হয়। এটি যোগ করার জন্য, এন্টারপ্রাইজগুলি এই নতুনগুলির সাথে সামঞ্জস্য রেখে তাদের বিদ্যমান ডেটা সেটআপ তৈরিতে বিনিয়োগের জন্য প্রচুর পরিমাণে বিনিয়োগ করতে পারে না চ্যালেঞ্জ.
এর ফলে সংস্থাগুলি তাদের নিজস্ব ডেটা মার্টগুলির নিজস্ব সংস্করণ তৈরি করে যার ফলে ভুল ব্যাখ্যা করা তথ্যের দিকে পরিচালিত হয়।
৩. স্পষ্টতার অভাব:
বিগ ডেটা নিয়ে কাজ করা প্রকল্পগুলি সম্পূর্ণরূপে কারও অনন্য লক্ষ্যে আবদ্ধ নয়। এই প্রকল্পগুলি কেবলমাত্র ব্যবসায়িক লক্ষ্য বা মেট্রিক্স ছাড়া বৈজ্ঞানিক হিসাবে ভাবা হয়। এর থেকে সর্বাধিক সুবিধা অর্জনের জন্য আপনাকে আপনার বিগ ডেটা আপনার ব্যবসায়ের নির্দিষ্ট প্রয়োজন বা সমস্যার দিকে নির্দেশ করতে হবে। বিগ ডেটা প্রকল্পগুলির জন্য আপনার বিনিয়োগকে ন্যায়সঙ্গত করার জন্য, আপনার ক্রমাগত আপনার ফলাফল প্রদর্শন করা প্রয়োজন require চাহিদাটি হ'ল ব্যবসায়ের প্রয়োজনে দ্রুত এবং চটজলদি অ্যাক্সেস থাকা। ব্যবসায়ীরা ডেটা-চালিত আবিষ্কারগুলির জন্য খুব কম খরচের সন্ধান করে।
যদি সঠিকভাবে পরিচালিত হয়, বড় তথ্য আজ এবং ভবিষ্যতে ব্যবসার জন্য বিস্তৃত সম্ভাবনার প্রস্তাব দেয়। সমস্যা দক্ষ পেশাদারদের অভাব এবং যথাযথ বাস্তবায়নে ব্যর্থতার মধ্যে রয়েছে। এটা শুধুমাত্র সময়ের ব্যাপার যখন বিগ ডেটা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হয়ে ওঠে। যদি এই ভুলগুলি দূরে রাখা হয় তবে যে কোনও বিগ ডেটা কৌশল কার্যকর করা অনেক সহজ হয়ে যাবে। আপনার সাফল্যের সম্ভাবনা বাড়ানোর আরেকটি উপায় হল সঠিক প্রকল্পের জন্য সঠিক সরঞ্জাম ব্যবহার করা। বড় জন্য কোন সরঞ্জাম ব্যবহার করতে হবে তা জানতে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এই ব্লগটি দেখুন:
https://www.newgenapps.com//blog/10-big-data-visualization-tools

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

আইওটি, বিগ ডেটা এবং ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের মধ্যে সম্পর্ক

আইওটি, বিগ ডেটা এবং ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের মধ্যে সম্পর্ক

ক্লাউড কম্পিউটিং প্রতি সেকেন্ডে বিপুল পরিমাণ ডেটা সঞ্চয় এবং বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে, যাতে কোম্পানিগুলি এর থেকে সর্বাধিক সুবিধা পেতে পারে ...

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