এম্বেড বিশ্লেষণ সর্বত্র: নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী সক্ষম করে

টেকোপিডিয়া স্টাফ দ্বারা, আগস্ট 25, 2016

টেকওয়ে : হোস্ট রেবেকা জোজভিয়াক এম্বেড বিশ্লেষণ এবং নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীদের ঘটনা ডঃ রবিন ব্লার, ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড এবং ডেভিড সুইউনরের সাথে আলোচনা করেছেন।

ভিডিওটি দেখতে আপনাকে অবশ্যই এই ইভেন্টের জন্য নিবন্ধন করতে হবে। ভিডিওটি দেখতে নিবন্ধন করুন।

রেবেকা জোজভিয়াক: মহিলা ও ভদ্রলোক, হ্যালো এবং হট টেকনোলজিসে স্বাগতম welcome "সর্বত্র এম্বেড করুন: নাগরিক ডেটা সায়েন্টিস্ট সক্ষম করা" আজ আমাদের বিষয়। আমি আপনার সাধারণ হোস্টের জন্য পূরণ করছি, এটিই রেবেকা জোজভিয়াক এরিক কাভানাঘের জন্য পূরণ করছেন। হ্যাঁ, এই বছর গরম। বিশেষত "ডেটা সায়েন্টিস্ট" শব্দটি খুব মনোযোগ পাচ্ছে যদিও আমরা তাদেরকে "পরিসংখ্যানবিদ" বা "বিশ্লেষণ বিশেষজ্ঞ" এর মতো বিরক্তিকর নাম বলতাম তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একই ধরণের ক্রিয়াকলাপ মোকাবেলা করা হয়েছিল তবে এটি একটি সেক্সি নতুন নাম পেয়েছে এবং এটি মনোযোগ প্রচুর। তারা কর্মক্ষেত্রে থাকার পক্ষে অত্যন্ত আকাঙ্ক্ষিত, প্রতিষ্ঠানের পক্ষে উপকারী এবং প্রত্যেকে এটি চায়। তবে সেগুলি হ'ল: 1) ব্যয়বহুল, 2) খুঁজে পাওয়া শক্ত। আপনি জানেন, তথ্য বিজ্ঞানী দক্ষতার ঘাটতি সম্পর্কে এটি সর্বত্রই ছড়িয়ে পড়েছিল, হ্যাঁ, তবে তারা এই সংস্থার কাছে অসাধারণ মূল্য সরবরাহ করে এবং লোকেরা ডাইম বাদ না দিয়ে কীভাবে এই মানটি অর্জন করতে পারে তা নির্ধারণ করার জন্য দাবী জানায়, তাই কথা বলে।

তবে সুসংবাদটি হ'ল আমরা দেখতে পাচ্ছি যে সরঞ্জামগুলি এবং সফ্টওয়্যারগুলি এমন অভাবের জন্য ক্ষতিপূরণ দেওয়ার মতো ধরণের। আমাদের অটোমেশন, মেশিন লার্নিং, এম্বেড বিশ্লেষণ রয়েছে, যা আমরা আজকে শিখতে চলেছি, এবং এটি এই নতুন শব্দটিকে "নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী" হিসাবে উত্সাহ দেয় এবং এর অর্থ কী? না, এটি আপনার প্রশিক্ষিত ডেটা বিজ্ঞানী নয়, এটি আপনার ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী, আপনার বিআই বিশেষজ্ঞ, আইটি-র কেউ, ব্যাকগ্রাউন্ড আছে এমন কোনও ব্যক্তি হতে পারে তবে সম্ভবত দক্ষতার প্রয়োজন নেই। তবে এটি কী করে, এই সরঞ্জামগুলি এবং সফ্টওয়্যারটি, এটি কি আরও গভীরতর কোডিং না জানলেও তাদের স্মার্ট সমাধানগুলিতে আরও বেশি লোকের অ্যাক্সেস দেয়। আপনি যখন সবাইকে সেই বিশ্লেষণী চিন্তায় কিছুটা বেশি অ্যাক্সেস দেন তখন এটি সামগ্রিকভাবে পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়তা করে। আপনার কৌতূহলের ধরণ যা আপনার সংস্থার জন্য ভাল অন্তর্দৃষ্টি জাগ্রত করতে পারে তা প্রয়োজনীয়ভাবে প্রশিক্ষণ নিতে হবে না।

আজ আমাদের সাথে আলোচনা করে আমাদের নিজের রবিন ব্লুর, ব্লার গ্রুপের চিফ অ্যানালিস্ট, নিজেই এক অধরা তথ্য বিজ্ঞানী, ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড ফোন করছেন, এবং তারপরে আমাদের কাছে ডেল স্ট্যাটিস্টিকার ডেভিড সুইউনর আজ আমাদের একটি উপস্থাপনা দিবেন। এবং এটি দিয়ে আমি এটি রবিন ব্লুরের কাছে দিয়ে যাচ্ছি।

রবিন বুর: ঠিক আছে, এই পরিচিতির জন্য ধন্যবাদ। আমি aboutতিহাসিক প্রসঙ্গে এ সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করছি। আমরা এখানে যা দেখছি তা হ'ল লিওনার্দো দা ভিঞ্চির এক ধরণের গ্লাইডারের জন্য নকশা যা কোনও লোক তার পিঠে চাপিয়ে দিতে পারে। এটি আসলে কাজ করবে কিনা আমার ধারণা নেই। আমি এটিতে getুকব না, আমাকে বলতে হবে। যাইহোক, দা ভিঞ্চি, যখনই আমি দা ভিঞ্চি সম্পর্কে চিন্তা করি, আমি তাকে এখনও অবধি সর্বাধিক অনুসন্ধানী এবং বিশ্লেষণাত্মক ব্যক্তি হিসাবে মনে করি। এবং এটি পুরোপুরি স্পষ্ট হয় যদি আপনি কেবল সেই গ্লাইডারটি দেখেন যে এটি পাখির ডানার ভিত্তিতে নকশা করা হয়েছে এবং এটি তৈরির জন্য তিনি কোনও উপায়ে বা অন্য কোনও পাখির ফ্লাইট অধ্যয়ন করেছেন।

যদি আমরা historicalতিহাসিক দৃষ্টিকোণটি গ্রহণ করি - আমি আসলে এটি সন্ধান করেছি - বিশ্লেষণ সম্ভবত গণিতের প্রাচীনতম প্রয়োগ। সেখানে আদমশুমারি রয়েছে যেগুলি কমপক্ষে ব্যাবিলনীয় সময়ের থেকে ফিরে আসে। আমরা এটি সম্পর্কে জানি কারণ মূলত এমন কিছু কিউনিফর্ম ট্যাবলেট রয়েছে যা তাদের মতো করে have এটি আগে জানা গিয়েছিল যে এমন কোনও কিছু ছিল যা আগে ফিরে গিয়েছিল। তবে সুস্পষ্ট বিষয়টি হ'ল আপনি নিজেকে একটি বিশাল জনগোষ্ঠীর সাথে একটি সভ্যতা পেয়েছেন, এটির জন্য আসলে পরিকল্পনা প্রয়োজন এবং আপনি কী পরিকল্পনা করছেন এবং সেই ব্যক্তিদের প্রয়োজনীয়তাগুলি আসলে তা কী তা জানা দরকার worth

আর এখান থেকেই এটি শুরু হয়েছিল এবং এটিও এখানেই কম্পিউটিং শুরু হয়েছিল কারণ প্রাথমিক কম্পিউটারগুলি, আদি যান্ত্রিক কম্পিউটারগুলি আসলে ছিল বলে আমি মনে করি প্রথম হোলিরিথের দ্বারা নির্মিত প্রথম আদমশুমারি, যা আইবিএম হয়ে গেছে, আমি বিশ্বাস করি। এই সব এগিয়ে গেছে। সম্ভবত ১৯ the০-এর দশক এবং বর্তমান সময়ের মধ্যে একধরনের বিরতি রয়েছে, যেখানে প্রচুর পরিমাণে অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন এবং বিশ্লেষণ রয়েছে, আপনি বলতে পারেন, পিছনের আসনটি নিয়েছিল। হ্যাঁ, সেখানে বিশ্লেষণ চলছে - এটি বড় সংস্থাগুলি, বিশেষত ব্যাংক এবং বীমা সংস্থাগুলিতে এবং বাস্তবে জেনারেল ইলেকট্রিক এবং টেলকো এবং এর মতো জিনিসগুলিতে ঘটেছিল - তবে এটি সাধারণত ব্যবসায়ের সময়ে ব্যবহৃত হয় নি এবং এখন এটি সাধারণত সাধারণত ব্যবহৃত হতে শুরু করেছে ব্যবসা। এবং এটি সত্যিই, খেলা পরিবর্তন হয়েছে। আমি প্রথম যে বিষয়টির প্রতি আমি দৃষ্টি আকর্ষণ করেছি তা হ'ল ডেটা পিরামিড, যা আমি বিশেষত পছন্দ করি। এটির অর্থ হ'ল আমি এই 20 বছর পূর্বে একটি তৈরি করেছি - কমপক্ষে 20 বছর আগে - চেষ্টা এবং বুঝতে চেষ্টা করার জন্য, সত্যিকার অর্থে, আমি বিআই এবং প্রাথমিক তথ্য খনন যা কিছু করা হয়েছিল তা বোঝার চেষ্টা করছিলাম। আমি এখানে যা সংজ্ঞায়িত করেছি তা হ'ল ডেটা ধারণা এবং উদাহরণগুলি হ'ল সংকেত, পরিমাপ, রেকর্ডিং, ইভেন্ট, লেনদেন, গণনা, সমষ্টি, তথ্যের পৃথক পয়েন্ট। আপনি এগুলি তথ্যের অণু হিসাবে ভাবতে পারেন তবে সেগুলি পৃথক পয়েন্ট। প্রসঙ্গ পাওয়ার সাথে সাথে এটি তথ্য হয়ে যায়। লিঙ্কযুক্ত ডেটা, কাঠামোগত ডেটা, ডাটাবেসগুলি, ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন, প্লট্টর, স্কিমার এবং অনটোলজিস - এগুলি সবাই আমার মতে তথ্য হিসাবে যোগ্যতা অর্জন করে কারণ আপনি যা করেছেন তা হ'ল একত্রিত করে বিভিন্ন রকমের এবং ডেটা পয়েন্টের চেয়ে অনেক বেশি কিছু তৈরি করেছে, এমন কিছু যা আসলে একটি আকার, একটি গাণিতিক আকার।

তার উপরে আমাদের জ্ঞান আছে। আমরা, তথ্য যাচাই করে, আমরা জানতে পারি যে বিভিন্ন ধাঁচ রয়েছে এবং আমরা বিধি, নীতি, নির্দেশিকা, পদ্ধতি প্রণয়ন করে সেই নিদর্শনগুলি লাভ করতে পারি এবং তারপরে এটি জ্ঞানের রূপ নেয়। এবং চমত্কারভাবে সমস্ত কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি, তারা যাই করুক না কেন তা হ'ল এক ধরনের জ্ঞান, কারণ তারা ডেটার বিরুদ্ধে কাজ করে এবং এগুলিতে বিধি প্রয়োগ করে। আমাদের এই তিনটি স্তর রয়েছে এবং স্তরগুলির মধ্যে চলছে এমন একটি বর্ধনশীল পরিশোধন। এবং এই চিত্রের বাম দিকে আপনি নতুন তথ্য প্রবেশ করানো দেখিয়েছেন, তাই এই জিনিসগুলির অনেক কিছুই স্থির থাকে। ডেটা জমা হচ্ছে, তথ্য জমা হচ্ছে এবং জ্ঞান সম্ভাব্যভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে। শীর্ষে, আমাদের "বোঝাপড়া" রয়েছে এবং আমি বজায় রাখব, যদিও এটি একটি দার্শনিক যুক্তি, যে বোঝাপড়াটি কেবল মানুষের মধ্যেই বাস করে। আমি যদি সে সম্পর্কে ভুল হয়ে থাকি তবে আমরা আমাদের সময়ে সময়ে কোনও এক সময় কম্পিউটার দ্বারা প্রতিস্থাপন করব। তবে বিতর্ক না করে আমি পরবর্তী স্লাইডে যাব।

আমি যখন এটি তাকালাম, আকর্ষণীয় জিনিসটি, এটি সাম্প্রতিক কিছু, আকর্ষণীয় বিষয়টি ছিল বিশ্লেষণ আসলে কী ছিল তা চেষ্টা করার চেষ্টা করা। এবং শেষ পর্যন্ত বিভিন্ন চিত্রগুলি আঁকিয়ে এবং এটির মতো দেখতে একটি সমাপ্তি দিয়ে আমি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছলাম, বাস্তবে বিশ্লেষণাত্মক বিকাশ আসলে গাণিতিক সূত্রগুলির একটি ভয়াবহ পরিমাণে কেবল সফ্টওয়্যার বিকাশ। বিশ্লেষণাত্মক অন্বেষণটি সফ্টওয়্যার বিকাশের ক্ষেত্রে এই ধারণাটি থেকে একটু আলাদা যে আপনি আসলে অনেকগুলি, বিভিন্ন মডেল গ্রহণ করবেন এবং ডেটা সম্পর্কে নতুন জ্ঞান তৈরি করতে তাদের তদন্ত করবেন। তবে একবার আপনি এটি তৈরি করার পরে, এটি নিষ্ক্রিয় সিদ্ধান্ত সমর্থন হিসাবে আমি যা মনে করি তা প্রয়োগ করা হয়, যা কেবলমাত্র একজন ব্যবহারকারীকে দেওয়া তথ্য; ইন্টারেক্টিভ সিদ্ধান্ত সমর্থন, যা ওএলএপির মতো জিনিস, যেখানে ব্যবহারকারীকে উপাত্তের একটি কাঠামোগত সেট দেওয়া হয় যা তারা বিভিন্ন উপলভ্য বিভিন্ন সরঞ্জাম ব্যবহার করে তদন্ত করতে এবং জিনিসগুলি তাদের জন্য কেটে নিতে পারে। অনেকটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এরকম। এবং তারপরে আমাদের অটোমেশন রয়েছে যদি আপনি কেবল এমন কিছু বিশ্লেষণাত্মক অন্তর্দৃষ্টি চালু করতে পারেন যা আপনি প্রয়োগ করা যেতে পারে এমন নিয়মের একটি সেটে জড়িত হয়ে থাকেন তবে আপনার জড়িত হওয়ার জন্য প্রয়োজন কোনও মানুষের প্রয়োজন হয় না। আমি যখন সেগুলি করেছিলাম তখন এ জাতীয় উপায় ছিল। এবং বিভিন্ন জিনিস আমার কাছে ঘটতে শুরু করে। ক্রিয়াকলাপের ক্ষেত্র একবার, আমরা কি বলব, একবার কোনও ডাটা ডোমেন আসলেই খনি, পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে খনন করা হয়, প্রতিটি সম্ভাব্য দিক দিয়ে ভালভাবে অন্বেষণ করা হয়, শেষ পর্যন্ত এটি স্ফটিকবিহীন দ্বি হয়ে যায়। উদ্ভাবিত জ্ঞানটি এমন জ্ঞান হতে শুরু করে যা বিভিন্ন ব্যবহারকারীকে বিভিন্ন উপায়ে অবহিত করে এবং আশা করি, তারা আসলে যে কাজটি করে তা তাদের দক্ষতা বৃদ্ধি করে।

আমি যে জিনিসগুলি লক্ষ্য করেছি এবং আমি প্রায় পাঁচ বছর ধরে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি দেখেছি তার মধ্যে একটি, তবে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি দ্বি দ্বি হয়ে উঠছে, এই অর্থে যে এটি কেবলমাত্র লোকদের খাওয়ানোর জন্য দরকারী তথ্য হিসাবে পরিণত হচ্ছে এবং আমি ইতিমধ্যে উল্লেখ করেছি যে, স্বয়ংক্রিয় বিআই রিপোর্টিং, বিআই এক্সপ্লোরেশন, বিআই, এর খুব আলাদা গ্রেডেশন এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি আসলে তিনটি দিকেই চলছে। এবং আমি যেমন ইঙ্গিত করেছি বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াটি সফ্টওয়্যার বিকাশের চেয়ে আলাদা নয়, কিছুটা দক্ষতার সাথে বিভিন্ন ব্যক্তি দ্বারা সম্পন্ন হয়েছে। আমি মনে করি আমার জোর দেওয়া উচিত যে সত্যিকারের একটি ভাল ডেটা বিজ্ঞানী তৈরি করতে প্রয়োজনীয় দক্ষতা অর্জন করতে কয়েক বছর সময় লাগবে। এগুলি সহজে অর্জিত হয় না এবং বিপুল সংখ্যক লোকও এটি করতে পারে না, তবে এটি বৈধ এবং কী বৈধ নয় তা জানার জন্য এটি অত্যন্ত পরিশীলিত স্তরে গণিত বোঝার সাথে জড়িত। অ্যানালিটিক্সের বিকাশ, নতুন জ্ঞানের আবিষ্কার, বিশ্লেষণ প্রতিস্থাপন, এটি জ্ঞানকে কার্যক্ষম করে তোলার বিষয়ে। এটি এমন এক প্রকারের পটভূমি যা আমি পুরো বিশ্লেষণে দেখি। এটি একটি বিশাল অঞ্চল এবং এটিতে অনেকগুলি, অনেকগুলি মাত্রা রয়েছে তবে আমি মনে করি যে সাধারণীকরণ সমস্ত কিছুর জন্য প্রযোজ্য।

তারপরে ব্যবসায়ের ব্যাঘাত রয়েছে, যেমন আমি উল্লেখ করেছি যে এখানে বেশ কয়েকটি সংস্থা রয়েছে, ফার্মাসিউটিক্যাল সংস্থাগুলি অন্য একটি, তাদের ডিএনএতে তারা বিশ্লেষণ পেয়েছে। তবে অনেকগুলি সংস্থা রয়েছে যা সত্যই এটি তাদের ডিএনএতে নেই, এবং এখন তাদের দক্ষতা রয়েছে, এখন সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার আগের তুলনায় অনেক বেশি ব্যয়বহুল, এখন তাদের এটি কাজে লাগানোর ক্ষমতা রয়েছে। আমি অনেক কিছু বলব। প্রথম জিনিসটি হ'ল বিশ্লেষণগুলি হ'ল বহু ক্ষেত্রে এটি গবেষণা ও উন্নয়ন। আপনি সংস্থার নির্দিষ্ট কোনও ক্ষেত্রে কেবল বিশ্লেষণ প্রয়োগ করতে পারেন এবং এটি হয়ত অপ্রত্যাশিত বলে মনে হতে পারে যে আপনি কোনও উপায়ে গ্রাহক আদেশের বিশ্লেষণ করছেন আবার বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে এটি অন্য ডেটাতে যোগ দিয়ে। তবে বিশ্লেষণগুলি আসলে সংস্থাকে সম্পূর্ণরূপে দেখার এবং সংস্থার মধ্যে চলছে এমন কোনও নির্দিষ্ট ক্রিয়াকলাপ এবং ক্রিয়াকলাপের পুরো শৃঙ্খলা বিশ্লেষণের সম্ভাবনা তৈরি করে। তবে আপনি একবার সেই অঞ্চলে চলে গেলে আমি বজায় রাখব এটি গবেষণা এবং বিকাশ। এবং এমন একটি প্রশ্ন রয়েছে যা আমাকে বেশ কয়েকবার জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, যা হ'ল, "কোনও সংস্থার বিশ্লেষণে কতটা ব্যয় করা উচিত?" এবং আমি মনে করি যে এর উত্তর দেওয়ার বিষয়ে ভাবার সবচেয়ে ভাল উপায়টি বিশ্লেষণকে গবেষণা ও উন্নয়ন হিসাবে ভাবা উচিত to, এবং কেবল জিজ্ঞাসা করুন, "আচ্ছা আপনি ব্যবসায়ের দক্ষতার ক্ষেত্রে গবেষণা ও উন্নয়নে কত ব্যয় করবেন?"

এবং যে ব্যবসায়গুলি অ্যানালিটিক্স সহ নয়, সেখানে প্রচুর জিনিস রয়েছে যা তারা জানেন না। প্রথমত, তারা এটি কীভাবে করবেন তা জানেন না। সাধারণত যদি তারা প্রতিষ্ঠানের অভ্যন্তরে কোনও উপায়ে বা অন্য কোনও অ্যানালিটিকস গ্রহণ করে চলেছে - তবে তাদের কাছে সত্যিই পরামর্শদাতাদের কাছে যাওয়ার কোনও বিকল্প নেই যা তাদের পক্ষে এটি করতে সহায়তা করতে পারে কারণ এটি বেশিরভাগের পক্ষে অসম্ভব বা সত্যিই খুব কঠিন হবে ব্যবসায়ের প্রকৃতপক্ষে কোনও ডেটা বিজ্ঞানী নিয়োগের জন্য, এটির সন্ধান করা, একটির জন্য অর্থ প্রদান এবং আপনি তাদের যা করতে চান তা করার জন্য তাদের উপর নির্ভর করে। খুব কঠিন. বেশিরভাগ ব্যবসায়গুলি কীভাবে প্রকৃতপক্ষে এই কাজটি করার জন্য কর্মীদের নিয়োগ বা শিক্ষিত করতে জানে না, এবং এর কারণটি কেবল এটি তাদের ডিএনএ তে এখনও নেই, তাই এটি তাদের প্রাকৃতিক ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার অংশ নয়। এটি পরবর্তী পয়েন্টে ফিড দেয়। কীভাবে এটি একটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া করা যায় তা তারা জানে না। এটি করার সর্বোত্তম উপায় হ'ল, ফার্মাসিউটিক্যাল সংস্থাগুলি এবং বীমা সংস্থাগুলি কী দেখায়, কেবল দেখায় এবং স্বাস্থ্যসেবা কেন্দ্রের কিছু সংস্থাগুলি কেবল কীভাবে তারা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে তা অনুলিপি করে তা অনুলিপি করা। কারণ এটি একটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া। কীভাবে এটি পুলিশ করবেন বা এটি নিরীক্ষণ করবেন তা জানেন না। এটি সত্যই, বিশেষত এখন একটি ভয়াবহ সফ্টওয়্যার সংস্থাগুলি এমন পণ্য তৈরি করেছে যা একটি বিশ্লেষণাত্মক বিশ্লেষণ স্বয়ংক্রিয় করে তোলে। নিরীক্ষণের বিষয়টিটি গুরুত্বপূর্ণ, যখন আপনার কাছে কোনও পরামর্শদাতা বা কোনও সাইট রয়েছে যা কোনও বিশ্লেষণী গণনার ফলাফল কী তা বোঝার জন্য বিশ্বাস করা যেতে পারে, এটি আপনাকে এক ধরণের পছন্দ করতে হবে তবে আপনি যদি সত্যই শক্তিশালী বিশ্লেষণমূলক সরঞ্জাম রাখেন তবে যে লোকেরা বিশ্লেষণগুলি সঠিকভাবে বুঝতে পারে না তাদের হাত, তারা সম্ভবত এই সিদ্ধান্তে ঝাঁপিয়ে পড়বে যে সঠিক হতে পারে না। এবং আমি যেমন বলেছি, সংস্থাগুলি কীভাবে এটির জন্য বাজেট করবেন তা জানে না।

এগুলি বিশ্লেষণগুলির স্বাদ, আমি কেবল তাদের মাধ্যমে চলব। পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং পরিসংখ্যানগত মডেলিং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক, যার বেশিরভাগ উপায় হ'ল বাঁক-ফিটিং। মেশিন লার্নিং সেই জিনিসগুলির থেকে পৃথক, পথ বিশ্লেষণ এবং সময় সিরিজ, যা মূলত স্ট্যাটাস স্ট্রিমগুলিতে করা হয় তা আবার আলাদা। গ্রাফ বিশ্লেষণগুলি আবার আলাদা এবং পাঠ্য বিশ্লেষণ এবং শব্দার্থ বিশ্লেষণ আবার আলাদা। এটি কেবল এটিই দেখিয়ে দিচ্ছে যে এটি একটি খুব বহু-জেনার জিনিস। এটি এমন নয়, আপনি বিশ্লেষণ করা শুরু করবেন না, আপনার নিজের সমস্যাগুলি দেখা শুরু করবেন এবং বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং বিশ্লেষণের বিভিন্ন স্বাদগুলি সন্ধান করুন যা সেগুলির জন্য উপযুক্ত। এবং অবশেষে, নেট নেট। হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার বিবর্তনের কারণে, আমার মতে বিশ্লেষণগুলি শৈশবকালীন। এখনও আসার মতো আরও অনেক কিছুই রয়েছে এবং আমরা আসন্ন বছরগুলিতে এটি প্রকাশ পাবে। আমি মনে করি আমি এখন বল ডিজে যেতে পারি।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: হ্যাঁ, রবিন অনুসরণ করার জন্য একটি কঠিন কাজ সম্পর্কে কথা বলুন। আমি আমার প্রিয় কোণগুলির একটি থেকে সংক্ষিপ্তভাবে এই বিষয়টি দেখতে যাচ্ছি, যা মানুষের কোণ। আমাদের প্রতিদিনের জীবনে অনেক পরিবর্তন হচ্ছে। আমাদের প্রতিদিনের জীবনের সবচেয়ে বড় বাধাগুলির মধ্যে একটি, বর্তমানে আমার দৃষ্টিতে, কেবল প্রতিদিনের কাজ। কাজের দিকে ঝুঁকছেন এবং আপনি যে কাজটি নিযুক্ত করেছেন সেই কাজটি করার চেষ্টা করছেন এবং আপনি প্রতিদিনের একজন ব্যক্তির কাছ থেকে একটি সুপারহিরোতে যাচ্ছেন এবং ক্রমবর্ধমান প্রত্যাশা যে সংস্থাগুলির চারপাশে প্রবাহিত হচ্ছে এবং খুব তাড়াতাড়ি নির্গমন করছে, এটি একটি তাত্পর্যপূর্ণ চ্যালেঞ্জ এবং আরও অনেক বেশি আমাদের জ্ঞান ও তথ্যের প্রবাহকে চেষ্টা করার জন্য লোকদের আরও ভাল এবং উন্নত সরঞ্জাম সরবরাহ করতে হচ্ছে এবং তাই আমি ভেবেছিলাম যে আমি চেষ্টা করব এবং কিছুটা মজার কোণ থেকে এলাম । তবে, এটি সর্বদা আমাকে আঘাত করে যে আমরা কীভাবে এই উচ্চ মন বা ফ্ল্যাশ মুব এবং আরও অনেক কিছু পেয়েছি, যা বিশ্লেষণ হিসাবে আমরা যা বলি তা সম্পর্কে আমাদের চালিত করে তবে সত্যই আমরা যা বলছি সেগুলি মানুষের কাছে তথ্য সরবরাহ করে, এবং তাদের সাথে এটির সাথে যোগাযোগ করার এবং এটি এমনভাবে করার অনুমতি দেয় যাতে এটি প্রাকৃতিক এবং এটি স্বাভাবিক বোধ করে।

এবং প্রকৃতপক্ষে, এটি আমাকে একটি ছোট্ট বাচ্চা, ছোট্ট বাচ্চা, মেঝেতে বসে একটি ইউটিউব ভিডিও মনে করিয়ে দেয় এবং এটি সেখানে একটি আইপ্যাড নিয়ে খেলছে এবং এটি চারপাশে উল্টাপাল্টা, ছিঁচকে চকচকে এবং চিত্রগুলি সরিয়ে নিয়ে পর্দার সাথে খেলছে, সেখানে তথ্য। এবং তারপরে অভিভাবকরা আইপ্যাডটি নিয়ে যান এবং একটি ম্যাগাজিন, সন্তানের কোলে একটি মুদ্রিত ম্যাগাজিন রাখেন। এবং এই সন্তানের সম্ভবত দুই বছরের বেশি বয়সী নয়। শিশুটি ম্যাগাজিনের স্ক্রিনটি দিয়ে চেষ্টা করতে এবং সোয়াইপ করতে শুরু করে এবং চিমটি মেরে এবং চেপে ধরে এবং ম্যাগাজিন কোনও প্রতিক্রিয়া জানায় না। শিশুটি তার আঙ্গুলটি উপরে তুলে তার দিকে তাকিয়ে চিন্তা করে, "হুম, আমি আমার আঙুলটি কাজ করছে বলে মনে করি না, " এবং এটি নিজেকে বাহুতে টান দেয় এবং বলে, "না না, আমার আঙুলের কাজটি আমি আমার বাহু অনুভব করতে পারি এবং এটি দেখতে দুর্দান্ত দেখাচ্ছে, "এবং এটি আঙুলটি কৃপণ করে এবং আঙুলটি কুঁচকে যায় এবং প্রতিক্রিয়া জানায়। হ্যাঁ. তারপরে এটি আবার ম্যাগাজিনের সাথে কথোপকথনের চেষ্টা করে, এবং কম এবং দেখুন এটি চিমটি করে না এবং চেপে ও স্ক্রোল করে না। তারপরে তারা ম্যাগাজিনটি সরিয়ে নিয়ে আইপ্যাডটিকে আবার কোলে putুকিয়ে দেয় এবং হঠাৎ করেই জিনিসটি কার্যকর হয়। এবং তাই এখানে এমন একটি শিশু যিনি এগিয়ে এসেছেন এবং বিনোদনের জন্য বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জাম বা লাইভ স্ট্রিমিং সরঞ্জাম ব্যবহার করার প্রশিক্ষণ পেয়েছেন এবং কোনও পত্রিকা কীভাবে কাজ করা উচিত এবং কীভাবে পৃষ্ঠাগুলি ফ্লিপ করতে হয় তা কার্যকর করতে পারে না।

এবং এটি নিজের মধ্যে একটি আকর্ষণীয় ধারণা। কিন্তু যখন আমি জ্ঞানকে সংগঠনগুলির চারদিকে ঘোরাফেরা, এবং যেভাবে ডেটা প্রবাহিত হয় এবং লোকেরা যেভাবে আচরণ করে সে সম্পর্কে আমি যখন চিন্তা করি তখন আমি প্রায়শই এই ধারণাটি সম্পর্কে চিন্তা করি যে লোকেরা কী ফ্ল্যাশ ভিড় হতে শিখেছে, যা একটি ইভেন্ট যেখানে এবং কোন সামাজিক মিডিয়া তোলে এটি করা আরও সহজ, একটি ধারণা যা এই স্থানে এই সময় এবং তারিখ এবং কর্ম এবং এই ভিডিওগুলিতে যায় এবং এই নৃত্যগুলি শিখতে, বা এই রঙিন টুপি পরে এবং একটার দিকে উত্তর দিকে নির্দেশ করে। এবং আপনি এটি আপনার নেটওয়ার্কের মাধ্যমে এগিয়ে যান এবং অবিচ্ছিন্নভাবে একটি সম্পূর্ণ লোড, তাদের মধ্যে শত শত একই সময়ে একই জায়গায় একই জিনিসটি করেন এবং এই বাহ বাহক রয়েছে, যেমন, "পবিত্র গরু, সে ছিল সত্যিই চিত্তাকর্ষক! "তবে আসলে এটি একটি সত্যই সহজ ধারণা এবং একটি সাধারণ ধারণা আমাদের নেটওয়ার্কগুলির মাধ্যমে সরিয়ে আনা হয়েছে এবং আমরা এই ফলাফলটি পেয়েছি যা একটি দর্শনীয়ভাবে চমকপ্রদ এবং শ্রুতিমধুরভাবে চিত্তাকর্ষক জিনিস। এবং যখন আপনি কোনও সংস্থার কথা ভাবেন, আমরা যেভাবে লোকেরা আচরণ করতে চাই এবং তথ্য সিস্টেম এবং গ্রাহকদের সাথে আমরা যেভাবে আচরণ করতে চাই, এটি প্রায়শই সহজ, এটি একটি ধারণা বা ধারণা বা সাংস্কৃতিক বা আচরণগত বৈশিষ্ট্য যা আমরা পাশ করার চেষ্টা করি সরঞ্জাম এবং তথ্য দিয়ে মাধ্যমে এবং ক্ষমতায়ন।

এবং আড়াই দশক ধরে আমার যে মন্ত্রটি ছিল তা হ'ল এবং এটি হ'ল, যদি আপনার কর্মীরা তাদের কাজটি করার জন্য প্রয়োজনীয় জিনিসগুলি যদি না খুঁজে পান তবে এটি সরঞ্জাম বা তথ্য হোক, তারা চক্রটিকে পুনরায় উদ্ভাবন করবে। এবং তাই এটি এখন একটি ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জ, যেখানে আমরা প্রচুর জ্ঞান পেয়েছি এবং প্রচুর তথ্য এবং জিনিসগুলি খুব দ্রুত গতিতে চলেছে, আমরা চাকা পুনরায় উদ্ভাবন করা লোকদের থামাতে চাই। এবং যখন আমরা আমাদের কাজের পরিবেশ সম্পর্কে চিন্তা করি, জনগণের কাছে ফিরে আসি যা আমার পছন্দের একটি, আমি যখন আশ্চর্য হয়ে গিয়েছিলাম যে কিউবিকেলগুলি ভাল ফলাফলের জন্য অনুকূল পরিবেশ নয়, বা আমরা এই ভয়াবহর মতো বিষয়গুলিকে সাজিয়ে রেখেছি amaz চিত্রগুলি এখানে, এবং এটি খুব বেশি পরিবর্তন হয়নি, কেবলমাত্র দেয়ালগুলি নীচে নামিয়েছে এবং এগুলিকে ওপেন ওয়ার্কিং স্পেস বলে। তবে তাদের চারপাশে হলুদ লুপের মাঝখানে, জ্ঞানের আদান-প্রদান দু'জন রয়েছে। এবং তবুও, যদি আপনি বাকী ঘরটির দিকে তাকান তবে তারা সকলেই সেখানে ডিউটিলিটি সেখানে বসে সুরক্ষিতভাবে বসে থাকে, তথ্যগুলিকে একটি স্ক্রিনে রাখে। এবং প্রায়শই না, সত্যই জ্ঞান এবং ডেটা বিনিময় না করে এবং এর জন্য বিভিন্ন কারণ রয়েছে। তবে সেখানে হলুদ বৃত্তের বাম দিকে মেঝেটির মাঝখানে মিথস্ক্রিয়া, সেখানে দু'জন লোক আড্ডা দিচ্ছে, জ্ঞান অদলবদল করছে এবং সম্ভবত কিছু খুঁজে পাওয়ার চেষ্টা করছে, বলার চেষ্টা করছে, "আপনি কি জানেন যে এই প্রতিবেদনটি কোথায়, আমি কোথায় আছি? এই ডেটাটি আবিষ্কার করতে, আমি এই সরঞ্জামটি করার জন্য কোন সরঞ্জামটি ব্যবহার করব? "এবং সম্ভবত এটি কার্যকর হয়নি তাই তারা কিছুই না পেয়ে, এবং মেঝে জুড়ে ঘুরে বেড়ান, ঘনক্ষেত্রের অফিস স্পেসের নিয়মটি ভেঙে এবং ব্যক্তিগতভাবে এটি করেছিলেন।

এবং অফিসের চারপাশে আমাদের এমন পরিবেশ ছিল যা আমরা মজা করে মজা করতাম তবে বাস্তবতা হ'ল তারা বেশ শক্তিশালী এবং কার্যকর। এবং আমার প্রিয়গুলির মধ্যে একটি হ'ল ওয়াটার কুলার নামক মোবাইল বা ফিক্সড অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম, যেখানে লোকেরা সেখানে উঠে চারপাশে চিট-চ্যাট করে এবং জ্ঞান অদলবদল করে এবং জলকুলারে দাঁড়িয়ে, ধারণাগুলিকে অদলবদল করার সময় ধারণাগুলির তুলনা করে এবং বিশ্লেষণ করে। আপনি সেগুলি সম্পর্কে ভাবলে এগুলি খুব শক্তিশালী ধারণা। এবং যদি আপনি সেগুলি আপনার সিস্টেম এবং সরঞ্জামগুলিতে অনুবাদ করতে পারেন তবে আপনি একটি আশ্চর্যজনক ফলাফল পাবেন। এবং আমরা সর্বকালের প্রিয়টি পেয়েছি যা মূলত অফিসের সবচেয়ে শক্তিশালী ডেটা বিতরণের হাব, অন্যথায় অভ্যর্থনা ডেস্ক হিসাবে পরিচিত। এবং যদি আপনি কিছু না খুঁজে পান তবে আপনি কোথায় যাবেন? ঠিক আছে আপনি অফিসের সামনের দিকে যান এবং আপনি সংবর্ধনা করতে যান এবং বলবেন, "আপনি কি জানেন যে এক্স, ওয়াই, জেড কোথায়?" এবং আমি কারও কাছে সাহস করে বলি যে তারা কমপক্ষে একবার নতুন করে এটি করেন নি কাজ বা এক পর্যায়ে যখন তারা কেবল কিছু খুঁজে পায় না। এবং আপনি নিজেকে জিজ্ঞাসা করতে হবে, তারা কেন এটি হয়? এটি কোথাও ইন্ট্রানেট বা কোনও সরঞ্জাম বা যে কোনও কিছুতে থাকা উচিত। এটি সন্ধান করা সহজ হওয়া উচিত।

এবং তাই যখন ডেটা এবং বিশ্লেষণগুলি এবং সরঞ্জামগুলির ক্ষেত্রে আমরা আমাদের কর্মীদের তাদের কাজটি করার জন্য এবং যেভাবে লোকেরা কাজের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তার উপায় সরবরাহ করেছি, আমি বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এবং বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলির সাম্প্রতিক উত্থানের আগে আমার দৃষ্টিভঙ্গি পেয়ে গেছে, বা "ডেটা প্রসেসিং" পাশাপাশি এটি পুরাতন স্কুলে ডেকে আনা, রিপোর্টিং এবং জ্ঞান ভাগ করে নেওয়া গতিশীল বা সহযোগী বা উন্মুক্ত থেকে অনেক দূরে ছিল এবং আপনি যে ধরণের সিস্টেমের সাথে লোকেরা তাদের কাজের জন্য প্রত্যাশা করেন সে সম্পর্কে আপনি যখন ভাবেন তখন আমাদের ক্লাসিকাল ছিল, কী লোকেরা এখন উত্তরাধিকার বলে, কিন্তু বাস্তবতা হ'ল এটি কেবলমাত্র উত্তরাধিকার হিসাবে চলেছে এবং এটি আজও এখানে রয়েছে এবং তাই এটি সত্যিকারের উত্তরাধিকার নয়। তবে traditionalতিহ্যবাহী এইচআর সিস্টেম এবং ইআরপি সিস্টেমগুলি - হিউম্যান রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট, এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং, এন্টারপ্রাইজ ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং সিস্টেমগুলি যা আমরা কোনও সংস্থা চালানোর জন্য তথ্য পরিচালনা করতে ব্যবহার করি। এটি অবিচ্ছিন্নভাবে চাইল এবং উপরের প্রান্ত থেকে বিভাগীয় ইন্ট্রনেটগুলির মতো সহজ প্ল্যাটফর্মগুলি, জিনিসগুলি কোথায় রয়েছে এবং কীভাবে সেগুলি পাওয়া যায় এবং কীভাবে স্থানের চারপাশের জ্ঞানের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে হয় তা যোগাযোগ করার চেষ্টা করে। আমরা আমাদের ইন্ট্রানেটে এটি পপ করি। এটি কেবল সেই ব্যক্তিদের মতোই ভাল যারা এটি সময় লাগিয়ে দেওয়ার জন্য সময় এবং প্রচেষ্টা করে, অন্যথায় এটি কেবল আপনার মাথায় রেখে যায়। অথবা আপনার কাছে খাদ্য শৃঙ্খলের নীচে, কর্পোরেট এসএএন এবং এর মধ্যে থাকা সমস্ত কিছুতে উপাত্ত বসা ডেটা পাওয়া গেছে, সুতরাং এটির স্টোরেজ এরিয়া নেটওয়ার্কগুলি ফাইল এবং ডেটা পূর্ণ, তবে কোথায় এটি খুঁজে পেতে হবে কে জানে।

প্রায়শই না করা যায় না, আমরা এই বদ্ধ ডেটা প্ল্যাটফর্ম বা বদ্ধ সিস্টেমগুলি তৈরি করেছি এবং সুতরাং লোকেরা স্প্রেডশিট এবং পাওয়ারপয়েন্টগুলিতে পছন্দ করে জায়গাটি কাছাকাছি তথ্য প্রেরণে ফিরে গেছে। তবে সম্প্রতি একটি মজার জিনিস ঘটেছিল যা আমার মনে মনে হয়েছিল, এবং এটি ছিল মোবাইল ডিভাইস এবং ইন্টারনেট সাধারণভাবে কাজ করে এই ধারণাটির জন্য যে জিনিসগুলি আসলে আরও ভাল হতে পারে। এবং প্রধানত গ্রাহক স্থান। এবং এটি একটি আকর্ষণীয় বিষয় যা প্রতিদিনের জীবন আমাদের ইন্টারনেট ব্যাংকিংয়ের মতো জিনিস হতে শুরু করে। তাদের সাথে যোগাযোগ করার জন্য আমাদের কোনও শারীরিকভাবে কোনও ব্যাঙ্কে যেতে হয়নি, আমরা ফোনে এটি করতে পারতাম। মূলত এটি ছিল clunky কিন্তু তারপরেই ইন্টারনেট এসেছিল এবং আমাদের একটি ওয়েবসাইট ছিল। আপনি জানেন, এবং ইদানীং আপনি কতবার আপনার ব্যাঙ্কে এসেছেন? আমি আসলে পারি না, অন্য দিনটি সম্পর্কে আমার সাথে একটি কথোপকথন হয়েছিল, এবং আমি আমার ব্যাঙ্কে যাওয়ার শেষ সময়টি সত্যিই মনে করতে পারি না, যা দেখে আমি বেশ হতবাক হয়েছিলাম, আমি ভেবেছিলাম এটি অবশ্যই স্মরণ করতে সক্ষম হব, তবে এটি এত দীর্ঘ ছিল আগে আমি যখন সেখানে গিয়েছিলাম আসলে আমি মনে করতে পারি না। এবং তাই এখন আমাদের হাতে এই গ্যাজেটগুলি মোবাইল এবং ফোন, ট্যাবলেট এবং ল্যাপটপের আকারে রয়েছে, আমরা নেটওয়ার্ক পেয়েছি এবং সরঞ্জাম এবং সিস্টেমে অ্যাক্সেস পেয়েছি এবং ভোক্তাদের যে জায়গাগুলি আমরা শিখেছি যে জিনিসগুলি আরও ভাল হতে পারে because গ্রাহক স্পেসে দ্রুত পরিবর্তন সম্পর্কে যা এন্টারপ্রাইজ এবং পরিবেশের অভ্যন্তরে আরও অলস এবং হিমবাহী পরিবর্তন হয়েছে, আমরা সবসময় সেই পরিবর্তনকে প্রতিদিনের কর্মজীবনে নিয়ে নি।

এবং আপনি মজাদার মজাদার পক্ষে এই সত্যটি পছন্দ করেন যে আপনি স্ট্রিম ডেটা হার্ডকপিতে লাইভ করতে পারবেন না। এই চিত্রটিতে এখানে একজন ব্যক্তি বসে আছেন যাঁরা কিছু বিশ্লেষণ করেছেন যা সম্পাদিত হয়েছে at এবং এমন একটি সুন্দর গ্রাফ রয়েছে যা এমন কেউ তৈরি করেছেন যার সম্ভবত স্ট্যাটিস্টিশিয়ান বা অ্যাক্টুরিয়ার হিসাবে প্রচুর অর্থ প্রদান করা হচ্ছে এবং তারা সেখানে বসে চেষ্টা করার চেষ্টা করছে একটি হার্ডকপি সম্পর্কিত বিশ্লেষণ এবং এটি ঝুঁকিপূর্ণ। তবে এখানে আমার জন্য ভীতিজনক বিষয়টি রয়েছে: উদাহরণস্বরূপ, এই সভাকক্ষে এই লোকগুলি এবং আমি এটি একটি উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করব, তারা এখন historicalতিহাসিক ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করছে। এবং যখন জিনিসটি প্রস্তুত করা হয়েছিল এবং এটি মুদ্রিত হয়েছিল তখন থেকেই এটি পুরানো so তাই সম্ভবত এটি এক সপ্তাহ পুরানো প্রতিবেদন। এখন তারা এত বেশি খারাপ ডেটা নয় বরং পুরানো ডেটা নিয়ে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে, যা অদৃশ্যভাবে খারাপ ডেটা হতে পারে। Historicalতিহাসিক এমন কোনও কিছুর উপর ভিত্তি করে তারা আজ সিদ্ধান্ত নিচ্ছে যা সত্যই খারাপ জায়গা। আমরা সেই হার্ডকপিটি ট্যাবলেট এবং ফোনের পছন্দগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করতে পেরেছিলাম কারণ আমরা ভোক্তাদের স্পেসে খুব দ্রুত কাজ করেছি এবং এখন আমরা এন্টারপ্রাইজ স্পেসে এটি কাজ করেছি, আসল সময়টি অন্তর্দৃষ্টিই আসল সময় মূল্য।

এবং আমরা এটি আরও ভাল এবং ভাল হচ্ছে। এবং এটি আমাকে সেই পয়েন্টে নিয়ে আসে যে রবিন আগে উত্থাপন করেছিল, এটি ছিল নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানের ধারণা এবং এই ধারণার চালনা। আমার কাছে, একজন নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানী হলেন একজন আইপ্যাডের পছন্দ মতো সঠিক সরঞ্জাম এবং তথ্য সহ কেবল নিয়মিত লোক। তাদের গণিত করতে হবে না, তাদের অ্যালগোরিদমগুলি জানতে হবে না, তাদের কীভাবে অ্যালগোরিদমগুলি এবং নিয়ম ডেটা প্রয়োগ করতে হবে তা জানতে হবে না, তাদের কেবল ইন্টারফেসটি কীভাবে ব্যবহার করতে হবে তা জানতে হবে। এবং এটি আমাকে আমার পরিচিতি এবং সেখানে আইড্যাডের সাথে আইপ্যাড বনাম একটি ম্যাগাজিন বনাম একটি আইপ্যাডের সাথে বসে থাকা বাচ্চাদের ধারণার দিকে ফিরে আসে। বাচ্চা খুব দ্রুত, স্বজ্ঞাতভাবে কোনও আইপ্যাডের ইন্টারফেসটি কীভাবে তথ্যতে ডুব দিতে এবং এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে তা শিখতে পারে, যদিও এটি কোনও গেম বা স্ট্রিমিং মিডিয়া বা কোনও ভিডিও। তবে এটি কোনও ম্যাগাজিন বার থেকে এবং পৃষ্ঠার পরে কেবল ফ্ল্যাশিং পৃষ্ঠা থেকে একই প্রতিক্রিয়া বা মিথস্ক্রিয়া পেতে পারে নি, যা খুব আকর্ষণীয় নয়, বিশেষত যদি আপনি কোনও আইডল বা আইপ্যাডের সাথে বেড়ে ওঠেন। অবিচ্ছিন্নভাবে, মানুষ কীভাবে সরঞ্জামগুলি এবং জিনিসগুলি চালনা করতে পারে তা খুব দ্রুত দেখতে এবং শিখতে পারে যা আমরা যদি কেবল তাদের সরবরাহ করি এবং যদি আমরা তাদের মোবাইল ডিভাইস এবং বিশেষত ট্যাবলেট এবং স্মার্টফোনের মতো একটি ইন্টারফেস সরবরাহ করি তবে বিশেষত আপনি যদি ইন্টারেক্ট করতে পারেন তাদের স্পর্শে, আঙুলের গতিগুলির সাথে হঠাৎ করেই আপনি নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানের এই ধারণাটি পেয়ে যান।

এমন কেউ যিনি সঠিক সরঞ্জামের সাহায্যে ডেটা বিজ্ঞান প্রয়োগ করতে পারেন তবে বাস্তবে এটি কীভাবে করবেন তা না জেনে। এবং আমার মনে এই অনেক কিছুই, যেমন আমি বলেছিলাম, ভোক্তাদের প্রভাব দ্বারা পরিচালিত হয়েছিল, যা সরানো এবং চাহিদা এবং উদ্যোগে পরিবর্তিত হয়েছিল। সত্যিই দ্রুত উদাহরণগুলির একটি দম্পতি। আমরা, আমাদের অনেকগুলি আমাদের ব্লগ এবং ওয়েবসাইটগুলি দিয়ে কাজ করা শুরু করব যেমন ছোট বিজ্ঞাপন দেওয়া বা ট্র্যাকিং এবং চলাচলের দিকে নজর দেওয়া, আমরা গুগল অ্যানালিটিক্সের মতো সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করি এবং আমরা আমাদের ব্লগ এবং ছোট ওয়েবসাইটগুলিতে এই বিষয়টি জাগিয়ে তুলি যে, আমরা সেখানে কোডের সামান্য বিট রাখতে পারি এবং গুগল আমাদের ওয়েবসাইটটি কবে, কখন এবং কোথায় এবং কীভাবে পরিদর্শন করেছে তা রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি দেবে। এবং রিয়েল টাইমে আমরা দেখতে পাচ্ছিলাম যে লোকেরা ওয়েবসাইটটিকে হিট করে, পৃষ্ঠাগুলি দিয়ে যায় এবং তারপরে বিলুপ্ত হয়। এবং এটি ছিল বেশ অবাক। আমি এখনও এটি করতে পছন্দ করি, যখন আমি লোকদের কাছে রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিকাগুলি ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করি তখন আমি তাদের কেবল গুগল অ্যানালিটিক্স প্লাগইন করে একটি ওয়েবসাইট দেখানোর জন্য এটি বন্ধ করে দিয়েছিলাম এবং ওয়েবসাইটগুলিতে আঘাতকারী ব্যক্তিদের সাথে সরাসরি যোগাযোগ করি এবং তাদের জিজ্ঞাসা করি, "কল্পনা করুন যদি আপনার রিয়েল টাইমে আপনার ব্যবসায়ের মধ্যে এই ধরণের অন্তর্দৃষ্টি ছিল ”"

খুচরা উদাহরণ নিন, এবং হতে পারে একটি ফার্মাসিউটিক্যাল, আমি মনে করি আপনি এটি আমেরিকাতে একটি ড্রাগ স্টোর বলেছিলেন, এমন একটি ফার্মাসি যেখানে আপনি হাঁটেন এবং মাথা ব্যথার ট্যাবলেট থেকে শুরু করে সান ক্রিম এবং টুপি পর্যন্ত সমস্ত কিছু কিনে রাখেন। রিয়েল-টাইম তথ্য ছাড়াই সেই সংস্থাটি চালানোর চেষ্টা করা একটি ভীতিজনক ধারণা এখন আমরা জানি যা আমরা জানি। উদাহরণস্বরূপ, আপনি পাদদেশের ট্র্যাফিক পরিমাপ করতে পারেন, আপনি পর্দার একপাশে স্মাইলি মুখের সাথে স্টোরের চারপাশে ডিভাইসগুলি রাখতে পারেন কারণ আপনি খুশি এবং একেবারে ডানদিকে একটি অসন্তুষ্ট লাল এবং মাঝখানে কিছু ভিন্ন শেড। এবং আজকাল "হ্যাপি বা নট" নামে একটি প্ল্যাটফর্ম রয়েছে, যেখানে আপনি কোনও দোকানে যান এবং আপনার লাইভ গ্রাহকের সংবেদন প্রতিক্রিয়ার উপর নির্ভর করে আপনি একটি সুখী মুখ বা একটি দু: খিত মুখটি বেঁধতে পারেন। এবং এটি বাস্তব সময়ের সাথে ইন্টারেক্টিভ হতে পারে। আপনি লাইভ চাহিদা-চালিত মূল্য পেতে পারেন। যদি সেখানে প্রচুর লোক থাকে তবে আপনি দামগুলি কিছুটা বাড়িয়ে দিতে পারেন, এবং আপনি স্টক প্রাপ্যতা করতে পারেন এবং লোকদের বলতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ - এয়ারলাইনস, উদাহরণস্বরূপ, লোকেদের বলবে যে আপনি এখন ওয়েবসাইটে কতগুলি আসন উপলব্ধ রয়েছে তা বলবেন একটি ফ্লাইট বুকিং করছি, আপনি কেবল এলোমেলোভাবে ডায়াল করবেন না এবং আশা করি আপনি পরিণত হয়ে একটি ফ্লাইট পেতে পারেন। লাইভ এইচআর ডেটা, আপনি বলতে পারবেন কখন লোকেরা কবে ক্লকিং থাকে এবং ক্লক অফ হয়। সংগ্রহ, আপনি যদি সংগ্রহের ক্ষেত্রে থাকেন এবং আপনার লাইভ ডেটা পাওয়া যায় তবে আপনি আপনার পরবর্তী স্টক কেনার জন্য মার্কিন ডলারের দামের বিরুদ্ধে এক ঘন্টা অপেক্ষা করে হেজ করার মতো জিনিসগুলি করতে পারেন এবং জিনিসগুলির একটি ট্রাক বোঝা আপ করতে পারেন।

আমি যখন লোককে গুগল অ্যানালিটিক্স দেখি এবং আমি এই জাতীয় উপাখ্যানটি রিলে করি, এই ইউরেকার মুহূর্তটি, এই "এ-হা!" মুহুর্তে, এই লাইটবালব মনে মনে এইভাবে চলে যায়, "হুম, আমি এমন অনেকগুলি জায়গা দেখতে পাচ্ছি যেখানে আমি এটি করতে পারি could । যদি কেবল আমার কাছে সরঞ্জামগুলি ছিল এবং কেবল যদি আমার সেই জ্ঞানের অ্যাক্সেস হত ”" এবং আমরা এটি এখন সোশ্যাল মিডিয়ায় দেখছি। যে কেউ যে একজন সচেতন সোশ্যাল মিডিয়া ব্যবহারকারী তাদের প্রাতঃরাশের ছবি দেখানো ব্যতীত, তারা কতটা পছন্দ পাচ্ছেন এবং কতটা ট্র্যাফিক পাচ্ছেন এবং কত বন্ধু পাচ্ছেন তা দেখার ঝোঁক পড়েছে এবং তারা এটির সাথে তা করে বিশ্লেষণকারী সরঞ্জাম হিসাবে টুইটার পছন্দ করে, বলে। আপনি এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করতে টুইটার.কম এ যেতে পারেন, তবে আপনি গুগল টুইটার অ্যানালিটিক্স ডট কমতে টাইপ করতে পারেন, বা উপরের ডান বোতামে ক্লিক করুন এবং মেনুটি নীচে টানুন এবং এটি করুন, আপনি এই সুন্দর, লাইভ গ্রাফ পাবেন যা আপনাকে বলে আপনি নিজেরাই টুইট করছেন এবং তাদের সাথে কতগুলি ইন্টারঅ্যাকশন রয়েছে। এবং কেবলমাত্র আপনার ব্যক্তিগত সামাজিক মিডিয়াতে রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ। ভাবুন যদি আমাদের কাছে গুগল অ্যানালিটিকস এবং ফেসবুক এবং লিংকডইন এবং টুইটার, ইবে স্ট্যাটাস আপনার কাছে আসে তবে আপনার কাজের পরিবেশে if

এখন আমরা আমাদের আঙ্গুলের উপরে লাইভ সাজানো ওয়েব এবং মোবাইল পেয়েছি, এটি একটি পাওয়ার ধারণা হয়ে যায়। এবং তাই এটি আমাকে আমার উপসংহারে টেনে নিয়ে যায় এবং এটি হ'ল অবিচ্ছিন্নভাবে আমি খুঁজে পেয়েছি যে সংস্থাগুলি যে সরঞ্জামগুলি এবং প্রযুক্তিগুলি প্রাথমিকভাবে লাভ করে, তারা তাদের প্রতিযোগীদের উপর এমন একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা অর্জন করে যে প্রতিযোগীরা আসলে কখনও পেতে না পারে। এবং আমরা এখন এটি নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানের দ্বন্দ্বের সাথে দেখছি। যদি আমরা লোকদের দক্ষতা, যে জ্ঞানটি আমরা তাদের জন্য নিযুক্ত করে নিতে পারি এবং আমরা তাদেরকে সঠিক সরঞ্জামগুলি দিতে পারি, বিশেষত রিয়েল-টাইম ডেটা দেখার এবং ডেটা আবিষ্কার করার ক্ষমতা এবং ঘনক্ষেত্রের চারপাশে হাঁটা ছাড়াই এটি কোথায় তা জানতে পারি এবং উচ্চস্বরে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন, লোকদের সাথে তুলনামূলক বিশ্লেষণ করার জন্য ওয়াটার কুলারে দাঁড়িয়ে বা সন্ধানের সূত্রটি কোথায় রয়েছে তা জিজ্ঞাসা করুন। যদি তারা তাদের নখদর্পণে এটি করতে পারে এবং তারা এটি তাদের সাথে তাদের সভায় নিয়ে যেতে পারে এবং হার্ডকপির পরিবর্তে রিয়েল টাইমে স্ক্রিনগুলি নিয়ে বোর্ড বোর্ডে বসে থাকতে পারে, হঠাৎ করেই আমরা আমাদের কর্মীদের ক্ষমতায়িত করেছি যাদের সত্যই দরকার নেই need তথ্য বিজ্ঞানীরা, কিন্তু আসলে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহার করতে এবং সংস্থাগুলির জন্য আশ্চর্যজনক ফলাফল চালিত করতে। এবং আমি মনে করি যে এই টিপিং পয়েন্টটি আমরা এখন অতিবাহিত করেছি যেখানে গ্রাহক এন্টারপ্রাইজে পরিচালিত হয়, চ্যালেঞ্জটি হ'ল আমরা কীভাবে সেই উদ্যোগটি সরবরাহ করব এবং এটিই আজকের আলোচনার মূল থিম আমার ধারণা ess এবং তার সাথে, আমি আমার টুকরোটি গুটিয়ে রাখব এবং কীভাবে আমরা এটি সমাধান করতে পারি তা শুনতে হস্তান্তর করব। ডেভিড, তোমার হাতে

ডেভিড সুইউনর: ঠিক আছে, আপনাকে অনেক ধন্যবাদ ভাই, এবং রবিন আপনাকে ধন্যবাদ। আপনি জানেন, রবিন, আমি আপনার মূল মূল্যায়নের সাথে একমত বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া, এটি সত্যই সফ্টওয়্যার বিকাশের চেয়ে আলাদা নয়। আমি মনে করি যে কোনও সংস্থার মধ্যে চ্যালেঞ্জটি সত্যই, আপনি জানেন, জিনিসগুলি সম্ভবত তত ভাল সংজ্ঞাযুক্ত নয়, সম্ভবত এটির জন্য একটি অনুসন্ধানকারী উপাদান রয়েছে এবং এটির জন্য একটি সৃজনশীল উপাদান রয়েছে। এবং ডেজ, আপনি জানেন, আমি আপনার সাথে একমত, চাকাটি পুনর্বিবেচনার অনেক কিছু রয়েছে, এবং আপনি জানেন যে, আজ এমন কোনও সংস্থা নেই যা আমি intoুকি, আপনি প্রশ্ন করেন, আপনি কেন এইভাবে করছেন? ব্যবসা কেন এভাবে চলবে? এবং এটি প্রশ্ন করা সহজ, এবং আপনি যখন কোনও প্রতিষ্ঠানের মধ্যে থাকেন তখন অনেক সময় এটি পরিবর্তন করা শক্ত। আমি উপমা, জিনিসগুলির গ্রাহ্যকরণ পছন্দ করি। এবং তাই আর যখন আমি বিমানবন্দরে যাই এবং আমার আসনটি পরিবর্তন করতে চাই না - আমি আমার সেলফোনে এটি করি। আমাকে বুথের এজেন্টের কাছে যেতে হবে না, এবং সেই এজেন্টটি আমার সিটের কার্যভার পরিবর্তন করতে 15 মিনিটের জন্য একরঙা মনিটরে কিছু টাইপ করতে দেখবে। আমি কেবল আমার ফোনে এটি করতে পছন্দ করি এবং তাই এটি একটি আকর্ষণীয় বিকাশ।

আজ, আমরা সম্মিলিত বুদ্ধি সম্পর্কে কিছুটা কথা বলতে যাচ্ছি। যারা সচেতন নয় তাদের ক্ষেত্রে স্ট্যাটিস্টিকা একটি শীর্ষস্থানীয় বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম, এটি প্রায় ৩০ বছরেরও বেশি সময় ধরে। বিশ্লেষক শিল্পে যদি আপনি যে কোনও প্রকাশনা দেখে থাকেন তবে এটি সর্বদা স্বজ্ঞাত ও ব্যবহারযোগ্য সহজ উন্নত বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার প্যাকেজ হিসাবে শীর্ষে উঠে আসে। সুতরাং আমরা গত কয়েক বছর সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তা নামে একটি ধারণায় কাজ করে কাটিয়েছি এবং আমরা এটি পরবর্তী স্তরে নিয়ে যাচ্ছি। আমি এই কথোপকথনটি দিয়ে শুরু করতে চেয়েছিলাম: আপনার সংস্থায় কীভাবে কাজ হয়?

এবং এখানে দুটি চিত্র আছে। বাম দিকে থাকা একটি চিত্র 1960 এর দশকের, এবং আমি আমার কেরিয়ারটি 1960 এর দশকে শুরু করি নি, তবে ডানদিকে চিত্রটি হ'ল - এটি একটি অর্ধপরিবাহী কারখানা যেখানে আমি কাজ শুরু করেছি। এবং আমি সেই কালো বিল্ডিংয়ে কাজ করেছি, উপরের বাম দিকে কালো ছাদ পর্যন্ত। তারা অর্ধপরিবাহী স্টাফ তৈরি। এটি গুগল চিত্রগুলির একটি সাম্প্রতিক ছবি picture তবে আপনি যখন 1960 এর দশকে বাম দিকে ফিরে যান, এটি খুব আকর্ষণীয়। আপনারা এই লোকগুলিকে একটি লাইনে বসে আছেন এবং তারা তৈরি করছেন, আপনি জানেন, ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট এবং সেমিকন্ডাক্টর রয়েছে। তবে একটি মানীকরণ আছে, জিনিসগুলি করার একটি মানক উপায় আছে এবং এখানে একটি সুনির্দিষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত প্রক্রিয়া ছিল। আপনি জানেন, সম্ভবত যেহেতু এই লোকেরা সকলেই একটি মুক্ত পরিবেশে বসে আছেন, সম্ভবত কিছুটা সহযোগিতা ছিল। আমি মনে করি যে আমরা জ্ঞানের কর্মীদের মধ্যে কিছুটা হারিয়ে ফেলেছি।

আমি যখন উপরের বাম দিকের সেই বিল্ডিংয়ে বসেছিলাম, আমি যদি কারও সাথে সহযোগিতা করতে চাই, এটি খোলা ছিল না। এই অফিসগুলি ছিল, সম্ভবত দলের কিছু প্রত্যন্ত ছিল, বা সম্ভবত আমাকে এই ক্যাম্পাস জুড়ে ট্রেক করতে হয়েছিল; এটি 25 মিনিটের পথ ছিল, এবং আমাকে খুব ডানদিকে ভবনের কারও সাথে কথা বলতে হবে। আমি মনে করি আমরা পথে কিছু হারিয়েছি। এবং তাই, আপনি কি জানেন, আমারও একই চিন্তা ছিল, লোকেরা কেন - কত লোক আপনার সংস্থার মধ্যে চাকা পুনর্বিবেচনা করে চলেছে? আমি মনে করি, আপনি জানেন, সামগ্রিকভাবে সংস্থাগুলি 1990 এবং 2000 এর দশকে সিআরএম এবং ডেটা গুদামজাতকরণ এবং বিআইয়ের সাথে একটি ভাল কাজ করেছিল did কিছু কারণে বিশ্লেষণগুলি কিছুটা পিছিয়ে গেছে। ডেটা গুদামজাতকরণ, এবং মানককরণ, এবং আপনার ডেটাকে সাধারণকরণ এবং এই সমস্ত কিছু এবং সিআরএম-তে উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ ছিল তবে বিশ্লেষণ কিছু কারণে পিছিয়ে গেছে। এবং আমি ভাবছি কেন। হতে পারে একটি সৃজনশীল আছে - সম্ভবত আপনার প্রক্রিয়াটি সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত নয়, আপনি কী কী সিদ্ধান্ত বা লিভার ঘুরিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছেন তা আপনি জানেন না, আপনি জানেন যে আপনার ব্যবসায় জিনিসগুলিতে পরিবর্তন আনতে পারে। আজ যখন আমরা সংস্থাগুলিতে যাই, স্প্রেডশিটে অনেক লোক খুব ম্যানুয়ালি কাজ করে।

এবং আপনি জানেন, আমি আজ সকালে একটি স্ট্যাটাসের দিকে তাকিয়েছিলাম, আমি মনে করি এটি বলেছে যে 80, 90 শতাংশ স্প্রেডশিটের ত্রুটি রয়েছে, এবং এর কয়েকটি খুব উল্লেখযোগ্য হতে পারে। তিমির মতো একটি, যেখানে স্প্রেডশিটের ত্রুটির কারণে জেপি মরগান চেজ বিলিয়ন এবং বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার হারিয়েছে। সুতরাং আমার মনে হয় এমন ভিত্তি আমার আছে, জিনিসগুলি করার আরও ভাল উপায় থাকতে হবে। এবং যেমনটি আমরা উল্লেখ করেছি, আমাদের কাছে এই ডেটা বিজ্ঞানী রয়েছে। এই ছেলেরা ব্যয়বহুল এবং তারা খুঁজে পাওয়া শক্ত're এবং কখনও কখনও তারা কিছুটা অদ্ভুত হাঁস হয়। তবে আমি মনে করি, আপনি জানেন, যদি একটি ডেটা বিজ্ঞানী কী তা যদি আমাকে যোগ করতে হয় তবে সম্ভবত এটি এমন কেউ যিনি ডেটা বোঝে। আমি মনে করি এটি গণিত বুঝতে পারে এমন কেউ, সমস্যাটি বোঝে এমন কেউ। এবং সত্যই, কেউ যে ফলাফলগুলি যোগাযোগ করতে পারে। এবং যদি আপনি একজন ডেটা বিজ্ঞানী হন তবে আপনি এখনই খুব ভাগ্যবান, কারণ গত কয়েক বছরে আপনার বেতন সম্ভবত দ্বিগুণ হয়েছে।

তবে সত্য বলা যেতে পারে, প্রচুর সংস্থার, তাদের কাছে এই ডেটা বিজ্ঞানী নেই, তবে আপনার সংস্থার কাছে স্মার্ট লোক রয়েছে। আপনার একটি সংস্থা আছে, আপনার প্রচুর স্মার্ট লোক রয়েছে এবং তারা স্প্রেডশিট ব্যবহার করে। আপনি জানেন, পরিসংখ্যান এবং গণিত তাদের প্রাথমিক কাজ নয়, তবে তারা ব্যবসাকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার জন্য ডেটা ব্যবহার করে। সত্যই, আমরা যে চ্যালেঞ্জটি মোকাবিলা করছি তা হ'ল আপনি কীভাবে নেবেন, আপনি যদি ডেটা বিজ্ঞানী বা কোনও পরিসংখ্যানবিদ বা দু'জনকে ভাগ্যবান বলে মনে করেন তবে কীভাবে আপনি সেগুলি নিতে পারেন এবং কীভাবে আপনি এই ভাবেন এবং এর মধ্যে সহযোগিতা উন্নত করতে পারেন আপনার প্রতিষ্ঠানের অন্যান্য ব্যক্তি? আমরা যদি আমাদের সংগঠনটি কীভাবে গঠন করা হয় তার ধরণটি একবার দেখে নিই, আমি শুরু করব এবং আমি ডান থেকে বামে যাব। এবং আমি জানি এটি পিছনের দিকে, তবে আমাদের কাছে ব্যবসায়ী ব্যবহারকারীদের এই লাইন রয়েছে।

এটি আপনার জ্ঞান কর্মী সংখ্যাগরিষ্ঠ এবং এই ভাবীগুলির জন্য আপনার ব্যবসায়ের অ্যাপ্লিকেশনগুলির লাইনে আপনার বিশ্লেষণ এম্বেড করা দরকার। সম্ভবত তারা কল সেন্টার স্ক্রিনে বা কোনও কিছুর উপর বিশ্লেষণমূলক আউটপুট দেখছে এবং এটি গ্রাহককে দেওয়ার জন্য পরের সেরা অফারটি তাদের জানিয়ে দিচ্ছে। হতে পারে এটি কোনও ওয়েব পোর্টালে কোনও গ্রাহক বা সরবরাহকারী এবং এটি তাত্ক্ষণিকভাবে তাদের ক্রেডিট দেয় বা এ জাতীয় জিনিস দেয়। তবে ধারণাটি হ'ল তারা বিশ্লেষণ গ্রহণ করছে। আমরা যদি মাঝখানে যাই তবে এই জ্ঞান কর্মীরা। এই লোকেরা যারা আজ স্প্রেডশীটগুলির সাথে জিনিসগুলি করছে তবে স্প্রেডশিটগুলি ত্রুটি-ঝুঁকির সাথে রয়েছে এবং কিছু সময় তারা গ্যাসের বাইরে চলে যায়। এই নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীরা, যেমন আমরা তাদের ডাকি, আপনি জানেন, আমরা তাদের জন্য যা করার চেষ্টা করছি তা হ'ল সত্যিকার অর্থে অটোমেশনের স্তর বৃদ্ধি করা।

এবং আপনি বিশ্লেষণ দিয়ে শুনেছেন যে 80 থেকে 90 শতাংশ কাজ ডেটা প্রিপ টুকরোয় রয়েছে এবং এটি আসল গণিত নয়, এটি ডেটা প্রিপ। আমরা এটি স্বয়ংক্রিয় করার চেষ্টা করছি, আপনি তা করেন কিনা এবং আমাদের উইজার্ড এবং টেম্পলেট এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্য জিনিস রয়েছে এবং আপনার পরিবেশের মধ্যে অন্তর্নিহিত অবকাঠামো সম্পর্কে সত্যই আপনার জ্ঞান থাকতে হবে না। এবং তারপরে যদি আমরা খুব বাম দিকে তাকাই তবে আমাদের কাছে এই তথ্য বিজ্ঞানী রয়েছে। এবং আমি যেমন উল্লেখ করেছি, তারা খুব কম সরবরাহে আছে। এবং আমরা তাদের আরও উত্পাদনশীল করার জন্য যা করার চেষ্টা করছি, তা হ'ল এই নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীরা করতে পারে এমন কিছু তৈরি করার অনুমতি allow এটিকে লেগো ব্লকের মতো ভাবুন, সুতরাং এই তথ্য বিজ্ঞানীরা একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য সম্পদ তৈরি করতে পারেন যা কোনও নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানী ব্যবহার করতে পারেন। এটি একবার তৈরি করুন, যাতে আমাদের চাকাটিকে পুনরায় উদ্ভাবন করতে হবে না।

এবং তারপরেও, এই ছেলেরা চিন্তিত হতে পারে যদি আমরা ডাটাবেজে জিনিসগুলি করতে পারি এবং আপনার সংস্থা যে প্রযুক্তিগত বিনিয়োগগুলি করেছে তা লাভ করতে পারে। আপনি জানেন, সারা বিশ্ব জুড়ে ডেটা স্থানান্তরিত করার জন্য এই দিন এবং বয়সের কোনও অর্থ হয় না। সুতরাং যদি আমরা স্ট্যাটিস্টিকাকে দেখি, যেমন আমি উল্লেখ করেছি, এটি এমন একটি প্ল্যাটফর্ম যা প্রায় দীর্ঘকাল ধরে ছিল। এবং এটি একটি খুব উদ্ভাবনী পণ্য। ডেটা মিশ্রণ, এমন কোনও ডেটা উত্স নেই যা আমরা অ্যাক্সেস করতে পারি না। আমাদের কাছে সমস্ত তথ্য আবিষ্কার এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জিনিস রয়েছে যা আপনি আশা করবেন; আমরা এটি রিয়েল টাইমে করতে পারি। এবং এটি সম্ভবত আছে - আমি মনে করি সফ্টওয়্যার সরঞ্জামের মধ্যে 16, 000 এর বেশি বিশ্লেষণমূলক ফাংশন রয়েছে, সুতরাং এটি আমি ব্যবহার করতে বা বুঝতে পারতাম তার চেয়ে বেশি গণিত, তবে আপনার যদি প্রয়োজন হয় তবে এটি সেখানে রয়েছে।

ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত নিতে সত্যিকার অর্থে আমাদের ব্যবসায়ের বিধি এবং বিশ্লেষণমূলক কর্মপ্রবাহ দুটি একত্রিত করার ক্ষমতা রয়েছে। আপনি ন্যায্যতার বাইরে চলে যাচ্ছেন, এখানে একটি অ্যালগরিদম রয়েছে, এখানে একটি কার্যপ্রবাহ রয়েছে তবে আপনার ব্যবসায়ের নিয়ম রয়েছে যা আপনাকে সর্বদা মোকাবেলা করতে হবে। আমরা প্রশাসনে খুব সুরক্ষিত। আমরা প্রচুর ফার্মাসিউটিক্যাল ক্লায়েন্ট ব্যবহৃত হয়, যাতে এফডিএ আমাদের উপর নির্ভর করে। আপনি জানেন, পুডিংয়ের কেবল প্রমাণ যে আমাদের কাছে তাদের দ্বারা গ্রহণ করার নিয়ন্ত্রণ এবং নিরীক্ষণের ক্ষমতা রয়েছে। এবং সর্বশেষে, আপনি জানেন, আমরা উন্মুক্ত এবং নমনীয় এবং এক্সটেনসিবল, সুতরাং আপনার এমন একটি প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা দরকার যা আপনার ডেটা বিজ্ঞানীরা উত্পাদনশীল হতে চান, আপনি চান নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীরা উত্পাদনশীল হতে চান, আপনি সক্ষম হতে চান আপনার বিশ্লেষণকারী আউটপুটটিকে আপনার সংস্থার কর্মীদের কাছে স্থাপন করতে।

আমরা যদি এটি একবার দেখে নিই, তবে এখানে কিছু দৃশ্যধারণের উদাহরণ। তবে আপনার বিশ্লেষণমূলক আউটপুটটি ব্যবসায়ের ব্যবহারকারীদের কাছে বিতরণ করতে সক্ষম হওয়ায় বামদিকে প্রথম উদাহরণ, এটি একটি নেটওয়ার্ক অ্যানালিটিক ডায়াগ্রাম। এবং সম্ভবত আপনি কোনও জালিয়াতি তদন্তকারী এবং আপনি জানেন না যে এই সংযোগগুলি কীভাবে করা হয়, এবং এগুলি মানুষ হতে পারে, এটি সত্তা হতে পারে, এগুলি চুক্তি হতে পারে, সত্যিই কিছু হতে পারে। তবে আপনি এটি আপনার মাউসের সাহায্যে চালিত করতে পারেন এবং সত্যই বুঝতে এটির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারেন - যদি আপনি কোনও জালিয়াতি তদন্তকারী হন তবে কে তদন্ত করতে হবে তার একটি অগ্রাধিকারযুক্ত তালিকাটি বুঝতে, কারণ, আপনি সবার সাথে কথা বলতে পারবেন না, তাই আপনার কাছে অগ্রাধিকারে.

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ ড্যাশবোর্ডের জন্য আমরা যদি ডানদিকে চিত্রটি দেখি তবে এটি একটি সত্যিই আকর্ষণীয় সমস্যা। সম্ভবত আপনি কোনও বিমানবন্দরের মালিক এবং আপনার সেখানে এই বডি স্ক্যানার রয়েছে। এই বডি স্ক্যানারগুলি, আপনি যদি কোনও বিমানবন্দরে যান তবে সেখানে কিছু উপাদান রয়েছে যা প্রায় নয় মাসের শেল্ফের জীবন ধারণ করে। এবং এই জিনিসগুলি সত্যিই, ব্যয়বহুল। আমার বিমানবন্দরে যদি আমার একাধিক এন্ট্রি পয়েন্ট থাকে, একাধিক স্ক্যানার থাকে তবে আমি প্রথমে নিশ্চিত হতে চাই যে আমি প্রতিটি গেটে যথাযথভাবে কর্মী রয়েছি এবং স্ক্যানারে থাকা অংশগুলির জন্য আমি তাদেরও অর্ডার করতে চাই না তাড়াতাড়ি, এবং এটি ভেঙে যাওয়ার আগে আমি তাদের রাখতে চাই। আমাদের সক্ষমতা আছে, সম্ভবত আপনি যদি কোনও বিমানবন্দর মালিক হন তবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হবেন যে এই জিনিসগুলি কখন ভাঙ্গবে এবং কর্মীদের স্তরের পূর্বাভাস দেবে।

আমরা যদি নীচের ডানদিকে তাকান, এটি হ'ল যদি আপনি কোনও উত্পাদন পরিবেশে থাকেন তবে এটি উত্পাদন প্রবাহের কেবল একটি গ্রাফিকাল উপস্থাপনা। এবং এটি দেখতে কিছুটা শক্ত, তবে এই বিভিন্ন প্রক্রিয়া খাতে লাল এবং সবুজ ট্র্যাফিক লাইট রয়েছে, এবং তাই আমি যদি প্রকৌশলী হয়ে থাকি তবে সেখানে খুব পরিশীলিত গণিত সেখানে চলে আসবে, তবে আমি সেই নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া খাতে নিচে নামতে পারি এবং দেখতে পারি পরামিতি এবং ইনপুট যা সম্ভবত নিয়ন্ত্রণের বাইরে চলে যায়। আমরা যদি আমাদের নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীর দিকে নজর রাখি তবে আমাদের লক্ষ্যটি নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীর পক্ষে এটি সহজ করা। আমাদের কাছে উইজার্ড এবং টেম্পলেট রয়েছে এবং একটি জিনিস যা আমি সত্যিই আকর্ষণীয় বলে মনে করি, তা কি আমাদের কাছে এই স্বয়ংক্রিয় ডেটা স্বাস্থ্য চেক নোড রয়েছে? এবং সত্যিই এটি কি করে, এটি অন্তর্নির্মিত স্মার্টগুলি রয়েছে।

আমি ডেটা প্রিপ উল্লেখ করেছি - এটি একটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণ সময় নেয়, এটি উভয়ই ডেটা একীকরণ এবং এটি প্রস্তুত করার ক্ষেত্রে। তবে ধরা যাক আমার কাছে আমার ডেটা রয়েছে, আমি এটি এই ডেটা স্বাস্থ্য পরীক্ষা নোডের মাধ্যমে চালাতে পারি এবং এটি হতাশাগুলি, স্বচ্ছলতা, এবং বহিরাগতদের এবং এই সমস্ত কিছুর জন্য অনুসন্ধান করে, এটি অনুপস্থিত মানগুলিতে পূরণ করে এবং এটি গণিতের অনেক কিছুই করে না বুঝতে পারছি না, তাই আমি হয় ডিফল্ট গ্রহণ করতে পারি, অথবা আমি যদি আরও কিছু চালাক হয়ে থাকি তবে আমি সেগুলি পরিবর্তন করতে পারি। তবে মুল বক্তব্যটি হ'ল আমরা সেই প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করতে চাই। এই জিনিসটি প্রায় 15 টি পৃথক চেক এবং বিশুদ্ধ ডেটা সেটটিতে ফলাফল করে। আমরা যা করছি তা এই কার্যপ্রবাহগুলি তৈরি করা মানুষের পক্ষে সহজতর করে তুলছে।

এখানে আমরা তথ্য বিজ্ঞানী এবং নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীদের মধ্যে সহযোগিতার কথা বলছি। যদি আমরা ডানদিকে এই চিত্রগুলি তাকান, আমরা এই ডেটা প্রস্তুতি কর্মপ্রবাহ দেখতে পাই। এবং এটি সম্ভবত অত্যন্ত পরিশীলিত, সম্ভবত এটি আপনার সংস্থার গোপন সস, আমি জানি না, তবে আমরা জানি যে আপনার সংস্থার মধ্যে কেউ আমাদের কাছে থাকা এই ডেটা সিলোগুলির একটি বা একাধিক অ্যাক্সেস করতে পারে। আমাদের এক নম্বর উপায়, তাদের ধরুন এবং তাদের একসাথে সেলাই করুন এবং দ্বিতীয় নম্বরে যাওয়ার দরকার আছে, সম্ভবত আমরা বিশেষ প্রক্রিয়াকরণ করতে চাই, এটি আমাদের ডেটা স্বাস্থ্য পরীক্ষার বাইরে, এবং এটি আপনার সংস্থার গোপন সস। আমি আমাদের সংস্থার মধ্যে এই কর্মপ্রবাহ তৈরি করতে পারি এবং এটি নোড হিসাবে ধসে যায়। আপনি নীচের দিকে তীরটি দেখছেন, এটি কেবল একটি নোড এবং একটি সংস্থার মধ্যে আমাদের এই শত শত জিনিস থাকতে পারে। ধারণাটি হ'ল, আমাদের এমন লোক রয়েছে যা একটি নির্দিষ্ট স্থান সম্পর্কে কিছু জানে, তারা একটি কর্মপ্রবাহ তৈরি করতে পারে এবং অন্য কেউ এটিকে পুনরায় ব্যবহার করতে পারেন। আমরা চাকাটির পুনর্বিন্যাস হ্রাস করার চেষ্টা করছি।

এবং আমরা বিশ্লেষণাত্মক মডেলিংয়ের কার্যপ্রবাহগুলি একই জিনিসটি করতে পারি। ডানদিকে এই কার্যপ্রবাহে সম্ভবত 15 টি পৃথক অ্যালগরিদম রয়েছে এবং আমি এই কাজের জন্য সেরাটি বেছে নিতে চাই। এবং সেখানে নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী হিসাবে বুঝতে হবে না যে সেখানে sp স্পাইডার ওয়েবের জগাখিচলে কী চলছে, তবে এটি কেবল একটি নোডের মধ্যে পড়ে এবং সম্ভবত সেই নোডটি কেবল বলে, "ক্রেডিট ঝুঁকি স্কোর গণনা করুন।" "সুযোগটি গণনা করুন একটি অস্ত্রোপচার সাইট সংক্রমণ, "আপনার কি আছে। "প্রতারণামূলক লেনদেন হওয়ার কোনও কিছুর সম্ভাবনা গণনা করুন।" নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী হিসাবে, আমি এই অতি সূক্ষ্ম গণিতটি ব্যবহার করতে পারি যা অন্য কেউ তৈরি করেছেন, সম্ভবত এই সংস্থাগুলির মধ্যে একটি বিজ্ঞানী আমার সংস্থার মধ্যে তৈরি করেছে।

একটি তথ্য বিজ্ঞানের দৃষ্টিকোণ থেকে, আপনি জানেন, আমি ডেটা বিজ্ঞানীদের সাথে কথা বলেছি যারা কোড লিখতে পছন্দ করে, এবং আমি ডেটা বিজ্ঞানীদের সাথে কথা বলেছি যারা কোড লিখতে অপছন্দ করে। এবং এটি ঠিক আছে, সুতরাং আমাদের কাছে একটি খুব চাক্ষুষ, গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস রয়েছে। আমরা আমাদের ডেটা ধরতে পারি, আমরা আমাদের স্বয়ংক্রিয় ডেটা স্বাস্থ্য পরীক্ষা করতে পারি এবং সম্ভবত আমি কোড লিখতে চাই। আমি পাইথন পছন্দ করি, আমি আর পছন্দ করি, তবে ধারণাটি হ'ল এই তথ্য বিজ্ঞানীরা, তারা স্বল্প সরবরাহ করছেন এবং তারা একটি নির্দিষ্ট ভাষায় কোড পছন্দ করেন। আপনি কোন ভাষায় কোড করতে চান তার জন্য আমাদের বিশেষ পছন্দ নেই, সুতরাং আপনি যদি আর করতে চান তবে আর করুন; আপনি যদি পাইথন করতে চান, পাইথন করুন। দারুণ. আপনি যদি নিজের বিশ্লেষণটি অ্যাজুরে করতে চান তবে আপনার বিশ্লেষণটিকে মেঘে ফাটিয়ে দিন। এবং তাই এখানে লক্ষ্যটি হ'ল আপনার ডেটা বিজ্ঞানীদের যতটা সম্ভব উত্পাদনশীল করার জন্য নমনীয়তা এবং বিকল্পগুলি সরবরাহ করা।

এখন ডেটা বিজ্ঞানীরা, তারা বেশ স্মার্ট মানুষ, তবে তারা কোনও কিছুর বিশেষজ্ঞ নন এবং সম্ভবত তারা যা করতে পারে তার কিছু ফাঁক রয়েছে। এবং যদি আপনি শিল্পের মধ্যে সন্ধান করেন তবে সেখানে বিভিন্ন অ্যানালিটিক বাজার রয়েছে that এটি একটি উদাহরণ, সম্ভবত আমাকে চিত্রের স্বীকৃতি দেওয়া দরকার এবং আমার কাছে সেই দক্ষতা নেই, তবে সম্ভবত আমি অ্যালগরিদমিয়াতে গিয়ে একটি চিত্র স্বীকৃতি অ্যালগরিদম পেতে পারি। হতে পারে আমি অ্যাপারভিটার বাইরে গিয়ে খুব বিশেষ একটি স্বাস্থ্যসেবা অ্যালগরিদম পেয়েছি। আমি আজুর মেশিন লার্নিং লাইব্রেরিতে কিছু ব্যবহার করতে চাই। সম্ভবত আমি দেশীয় স্ট্যাটিস্টিক প্ল্যাটফর্মে কিছু ব্যবহার করতে চাই।

আবার, এখানে ধারণাটি হ'ল আমরা গ্লোবাল অ্যানালিটিক্স সম্প্রদায়কে উপকৃত করতে চাই। কারণ আপনার চার দেয়ালের মধ্যে আপনার সমস্ত দক্ষতা নেই, তাই আমরা কীভাবে সফ্টওয়্যার তৈরি করতে পারি - এবং এটি আমরা যা করছি - যা আপনার ডেটা বিজ্ঞানীদের বিভিন্ন মার্কেটপ্লেস থেকে অ্যালগরিদম ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। আমরা এটি দীর্ঘকাল ধরে আর এবং পাইথনের সাথে করে আসছি, তবে এটি বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশনগুলির বাজারগুলিতে এটি প্রসারিত করছে। এবং আপনি এখানে এটি শীর্ষে দেখতে পাচ্ছেন, আমরা স্পার্কে H2O ব্যবহার করছি, সুতরাং সেখানে বিশ্লেষণী অ্যালগরিদম রয়েছে ms এগুলি আপনাকে স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করার দিকে মনোনিবেশ করতে হবে না, আসুন ওপেন সোর্স সম্প্রদায়ে বসবাসকারীদের এগুলি পুনরায় ব্যবহার করুন এবং আমরা চাই এই লোকেরা যতটা সম্ভব উত্পাদনশীল হোক।

পরবর্তী পদক্ষেপ, আমাদের নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানী এবং আমাদের ডেটা বিজ্ঞানীরা রাখার পরে, কীভাবে আপনি এই সেরা অনুশীলনগুলি প্রচার করেন এবং আপনি বিতরণ করেন? আমাদের সফ্টওয়্যারটির মধ্যে এমন প্রযুক্তি রয়েছে যা আপনাকে কোথাও বিশ্লেষণ বিতরণ করতে দেয়। এটি মডেল পরিচালনার দৃশ্যের বেশি, তবে আমি আর চারটি দেয়াল বা তুলসা বা তাইওয়ান বা ক্যালিফোর্নিয়ার কোনও নির্দিষ্ট ইনস্টলেশন দ্বারা আবদ্ধ নই বা আপনার কী আছে। এটি একটি বিশ্বব্যাপী প্ল্যাটফর্ম, এবং আমাদের অনেক, অনেক গ্রাহক রয়েছে যা এটি একাধিক সাইট দ্বারা এটির ব্যবহারে স্থাপন করা হয়।

এবং তাই সত্যিই, মূল বিষয়গুলি হ'ল যদি আপনি তাইওয়ানে কিছু করছেন এবং আপনি এটি ব্রাজিলের প্রতিলিপি করতে চান, এটি দুর্দান্ত। সেখানে যান, পুনরায় ব্যবহারযোগ্য টেমপ্লেটগুলি ধরুন, আপনি যে ওয়ার্কফ্লোগুলি চান তা ধরুন। এটি এই মানদণ্ডগুলি তৈরি করার চেষ্টা করছে এবং জিনিসগুলি করার সাধারণ উপায়, তাই আমরা কোথাও জিনিসগুলি সম্পূর্ণ আলাদাভাবে করছি না। এবং এর অন্যান্য মূল উপাদানটি হ'ল আমরা কি গণিতটি যেখানে ডেটা বাস করি সেখানে নিয়ে যেতে চাই। ক্যালিফোর্নিয়া এবং তুলসা এবং তাইওয়ান এবং ব্রাজিলের মধ্যে আপনাকে ডেটা বদল করতে হবে না। আমাদের কাছে এমন প্রযুক্তি রয়েছে যা আমাদের গাণিতিকগুলিকে ডেটাতে নিয়ে যাওয়ার অনুমতি দেয় এবং আমাদের সেই বিষয়ে আরও একটি হট টেকনোলজি ওয়েবকাস্ট থাকবে।

তবে আমরা এই আর্কিটেকচারটি বলি এবং এখানে একটি ঝলক উঁকি, নেটিভ ডিস্ট্রিবিউট অ্যানালিটিক্স আর্কিটেকচার। এর পেছনের মূল ধারণাটি হ'ল আমাদের কাছে একটি প্ল্যাটফর্ম, স্ট্যাটিস্টিকা এবং আমি একটি অণু হিসাবে একটি বিশ্লেষণমূলক কর্মপ্রবাহ রফতানি করতে পারি। এবং আমি একটি মডেল বা একটি সম্পূর্ণ ওয়ার্কফ্লো করতে পারি, যাতে এটি কোনও ব্যাপার না। তবে আমি এটি তৈরি করতে এবং লক্ষ্য প্ল্যাটফর্মের উপযুক্ত ভাষায় এটি রফতানি করতে পারি। এর বাম দিকে, প্রচুর লোক এটি করে তবে তারা উত্স সিস্টেমে স্কোরিং করে। এটি ঠিক আছে, আমরা স্কোরিং করতে পারি এবং আমরা ডাটাবেসে মডেল বিল্ডিং করতে পারি, তাই এটি আকর্ষণীয়।

এবং তারপরে ডানদিকে, আমাদের বুমি আছে। এটি একটি সহযোগী প্রযুক্তি, আমরা এই সবগুলি নিয়ে কাজ করি। তবে আমরা এই কর্মপ্রবাহগুলিও নিতে পারি এবং এটি প্রয়োজনীয়ভাবে বিশ্বের যে কোনও জায়গায় নিয়ে যেতে পারি। আইপি ঠিকানা রয়েছে এমন যে কোনও কিছু। এবং আমার কাছে সরকারী বা ব্যক্তিগত মেঘে স্ট্যাটিস্টিকা ইনস্টল করার দরকার নেই। একটি জেভিএম চালাতে পারে এমন যে কোনও কিছুই, আমরা এই বিশ্লেষণমূলক কর্মপ্রবাহগুলি, ডেটা প্রস্তুতি কর্মপ্রবাহগুলি, বা এই টার্গেট প্ল্যাটফর্মগুলির যে কোনওটিতে কেবল মডেলগুলি চালাতে পারি। এটি আমার পাবলিক বা প্রাইভেট ক্লাউডে হোক, তা আমার ট্র্যাক্টারে, আমার গাড়ি, আমার বাড়ি, আমার লাইটবাল্ব, আমার ইন্টারনেটের ইন্টারনেট, আমাদের কাছে প্রযুক্তি রয়েছে যা আপনাকে সেই ওয়ার্কফ্লোগুলি বিশ্বের যে কোনও জায়গায় স্থানান্তর করতে দেয়।

এর পর্যালোচনা করা যাক. আপনারা জানেন যে আমাদের ব্যবসায়ের ব্যবহারকারীর লাইন রয়েছে, তাই এই লোকেরা, আমাদের কাছে প্রযুক্তি রয়েছে যাতে তারা স্বাচ্ছন্দ্যযুক্ত এমন ফর্ম্যাটে আউটপুট গ্রাস করতে দেয়। আমাদের নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী রয়েছে এবং আমরা যা করার চেষ্টা করছি তা হচ্ছে সহযোগিতা উন্নতি করা, তাদের একটি দলের অংশ করা, তাই না? এবং তাই আমরা চাই যে লোকেরা চাকাটি পুনরায় উদ্ভাবন বন্ধ করবে। এবং আমাদের কাছে এই ডেটা বিজ্ঞানী রয়েছে, সেখানে দক্ষতার ব্যবধান থাকতে পারে তবে তারা যে ভাষায় চান তাদের কোড করতে পারেন, তারা বিশ্লেষণকারী বাজারগুলিতে যেতে পারেন এবং সেখানে অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারেন। এবং এর সাথে, আপনি কীভাবে ভাবতে পারবেন না যে এটির সাথে সবকিছু দুর্দান্ত? এটি নিখুঁত, এটি আমরা যা করছি। আমরা পুনরায় ব্যবহারযোগ্য ওয়ার্কফ্লো তৈরি করছি, আমরা লোকদের নির্দেশনা দিচ্ছি, আমরা তাদের লেগো ব্লক দিচ্ছি যাতে তারা এই শক্তিশালী দুর্গগুলি তৈরি করতে পারে এবং তারা যা করতে চায় তা তৈরি করতে পারে। এটি সংক্ষেপে বলতে গেলে, আমাদের কাছে এমন একটি প্ল্যাটফর্ম রয়েছে যা ব্যবসায়ী ব্যবহারকারীদের, নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীদের, প্রোগ্রামার ডেটা বিজ্ঞানীদের ক্ষমতায়িত করতে পারে - আমরা যে কোনও আইওটি প্রান্ত বিশ্লেষণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে মোকাবেলা করতে পারি, এবং আমরা সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তার এই ধারণাটি সক্ষম করছি। এটি দিয়ে, আমি মনে করি আমরা সম্ভবত এটি প্রশ্নের জন্য উন্মুক্ত করব।

রবিন ব্লুর: আচ্ছা ঠিক আছে। আমি মনে করি প্রথম - আমি সত্য বলতে চাই, এর অর্থ আমার আগে ডেল স্ট্যাটিস্টিকার দ্বারা ব্রিফ করা হয়েছিল, এবং সত্য বলতে সত্যই আমি যে বিষয়গুলিতে জানিনা যে আপনি উপস্থাপনায় আনেন তা সম্পর্কে আমি বেশ অবাক হয়েছি । এবং আমি বলতে চাই যে একটি জিনিস, এটি এমন কিছু যা বিশ্লেষণ গ্রহণের মধ্যে আমার জন্য বাগব্বার হয়ে দাঁড়িয়েছিল, তা কি আপনি জানেন, সরঞ্জামগুলি পাওয়া কি তাই না, আপনি জানেন? সেখানে প্রচুর সরঞ্জাম রয়েছে, ওপেন সোর্স সরঞ্জাম রয়েছে, এবং আরও অনেক কিছু, এবং বিভিন্ন আছে, আমি যা কল করব সেমি-প্ল্যাটফর্মগুলি। তবে আমি মনে করি আপনার যে পার্থক্য রয়েছে, আমি বিশেষত ওয়ার্কফ্লোতে কিছুটা মুগ্ধ হয়েছি।

তবে পার্থক্যটি আপনি শেষ অবধি উপলব্ধ বলে মনে করছেন। এটি বিশ্লেষণগুলির মতো এটি একটি পরিশীলিত ব্যবসায়ের প্রক্রিয়া যা ডেটা অর্জনের সাথে শুরু হয় এবং তারপরে এটি ডেটাটি কতটা স্বস্তিযুক্ত তার উপর নির্ভর করে এক ধাপের পুরো সিরিজটি পেরিয়ে যায় এবং তারপরে এটি বিভিন্ন গাণিতিক আক্রমণগুলির একটি সম্পূর্ণ সিরিজের বাইরে বেরিয়ে আসতে পারে the ডেটা। এবং তারপরে ফলাফলগুলি এক উপায়ে বা অন্যভাবে উদ্ভূত হয় এবং সেগুলি ক্রিয়া হওয়া দরকার। অসাধারণ পরিমাণ বিশ্লেষণ রয়েছে যেখানে আমি এসেছি যেখানে প্রচুর দুর্দান্ত কাজ করা হয়েছিল তবে এটি কার্যকর করার কোন দরকার নেই। এবং আপনার যা প্রয়োজন তা ভয়াবহ পরিমাণে আছে বলে মনে হচ্ছে। আমি জানি না এটি কতটা বিস্তৃত, তবে এটি আমার প্রত্যাশার চেয়ে আরও ব্যাপক। আমি এটি দিয়ে অবিশ্বাস্যভাবে মুগ্ধ।

আমি আপনাকে স্প্রেডশীটগুলিতে মন্তব্য করতে চাই। আপনি ইতিমধ্যে কিছু বলেছিলেন, কিন্তু আমি যে জিনিসগুলি লক্ষ্য করেছি তার মধ্যে একটি এবং আমি বছরের পর বছরগুলিতে নোট করেছি, তবে এটি কেবল আরও এবং আরও স্পষ্ট হয়ে উঠেছে, এটি হ'ল ছায়াছবি এমন একটি প্রচুর স্প্রেডশিট রয়েছে যা সত্যই আমি মনে করি স্প্রেডশিট, আমি বলতে চাইছি যে এটি একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম ছিল যখন এটি প্রচলিত হয়েছিল এবং এটি তখন থেকেই অনেকগুলি বিভিন্ন উপায়ে দুর্দান্ত ছিল, তবে এটি একটি সাধারণ সরঞ্জাম, এটি আসলে উদ্দেশ্যটির জন্য উপযুক্ত নয়। বিআই প্রসঙ্গে এটি অবশ্যই খুব ভাল নয় এবং আমি মনে করি এটি বিশ্লেষণ প্রসঙ্গে ভয়াবহ। এবং আমি অবাক হয়েছি যে আপনি যদি কিছু মন্তব্য করেন তবে আসুন বলুন, উদাহরণস্বরূপ, যেখানে আপনি জানেন, স্ট্যাটিস্টিকাকে বের করে দেওয়া হয়েছে, অতিরিক্ত স্প্রেডশিট ব্যবহার করা হয়েছে, বা আপনি যে সম্পর্কে কোনও মন্তব্য করতে চান?

ডেভিড সুইউনর: হ্যাঁ আমি মনে করি, আপনি জানেন, আপনি বিখ্যাত স্প্রেডশিট ভুলগুলি সন্ধান করতে পারেন। গুগল বা আপনি যে কোনও সার্চ ইঞ্জিন ব্যবহার করছেন তা ফলাফলের লিটানি দিয়ে ফিরে আসবে। আমি মনে করি না, আপনি জানেন, আমরা কখনই স্প্রেডশিটগুলি প্রতিস্থাপন করব। এটি আমাদের উদ্দেশ্য নয়, তবে আমি প্রচুর সংস্থাগুলিতে যাচ্ছি, সেখানে বেশ কয়েকটি এই স্প্রেডশিট উইজার্ড বা নিনজা আছে বা আপনি তাদের যে কিছু বলতে চান, কিন্তু তাদের কাছে এই অত্যন্ত পরিশীলিত স্প্রেডশিট রয়েছে এবং আপনি ভাবতে হবে, যখন এইগুলি ঘটে তখন কি হয় লোকেরা লোটো জিতেছে এবং তারা ফিরে আসে না? এবং তাই আমরা যা করার চেষ্টা করছি তা হ'ল, আমরা জানি স্প্রেডশিটগুলি উপস্থিত থাকবে যাতে আমরা সেগুলি গ্রাস করতে পারি তবে আমি মনে করি আমরা যা করার চেষ্টা করছি তা আপনার কাজের প্রবাহের একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা বিকাশ করা যাতে এটি অন্য ব্যক্তির সাথে বোঝা যায় এবং ভাগ করা যায় । স্প্রেডশীটগুলি বেশ শক্ত, ভাগ করা বেশ শক্ত। এবং আপনি আপনার স্প্রেডশিটটি আমার কাছে দেওয়ার সাথে সাথেই আমি এটি পরিবর্তন করেছি এবং এখন আমরা সিঙ্কের বাইরে চলে এসেছি এবং আমরা বিভিন্ন উত্তর পাচ্ছি। আমরা যা করার চেষ্টা করছি তা হ'ল এটির চারপাশে কিছু রক্ষণশীলতা রাখা এবং জিনিসগুলি কিছুটা দক্ষ করে তোলা। এবং স্প্রেডশিটগুলি একাধিক ডেটা সেট একসাথে একত্রিত করতে সত্যই ভয়ঙ্কর, আপনি কি জানেন? তারা সেখানে পড়ে। তবে আমরা সেগুলি প্রতিস্থাপন করতে যাচ্ছি না, আমরা সেগুলি নিই এবং আমাদের এমন লোক আছে যা বদলানো শুরু করছে কারণ আমাদের যদি এমন নোড থাকে যা বলে যে "ঝুঁকির গণনা" বলছে যে স্প্রেডশিটটি ব্যবহার করছে সে ব্যক্তি এটি করার চেষ্টা করছে। সুতরাং তারা চলে গেছে।

রবিন ব্লার: হ্যাঁ, আমি বলতে চাই, আমি এটিকে বলতে চাই, আপনি জানেন যে আমি যে বিষয়গুলিকে দেখি সেগুলির মধ্যে একটি থেকে আমি বলব যে তথ্য তৈরির জন্য স্প্রেডশিট দুর্দান্ত। তারা জ্ঞানের দ্বীপ তৈরির জন্যও দুর্দান্ত, তবে জ্ঞান ভাগ করে নেওয়ার জন্য এগুলি সত্যই খারাপ। তাদের যা করার তা করার কোনও ব্যবস্থা নেই এবং আপনি যদি কোনও স্প্রেডশিট কারও কাছে দিয়ে দেন তবে এমনটি নয় যে আপনি এটি পড়তে পারেন যেমন এটি একটি নিবন্ধ যা তারা যা করছে ঠিক তা ব্যাখ্যা করেছে। এটা ঠিক সেখানে নেই। আমি মনে করি, আপনি জানেন, উপস্থাপনা এবং স্ট্যাটাস্তিকার দক্ষতা সম্পর্কে যে জিনিসটি আমাকে সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত করেছিল, এটি অবিশ্বাস্যরূপে অজ্ঞাতসৃষ্টিক বলে মনে হয়। কিন্তু এটি এই থ্রেডটি ওয়ার্কফ্লো দিয়ে চলছে running আমি কি ঠিক ধরে নিচ্ছি যে আপনি ঠিক শেষ অবধি শেষের দিকে একটি ওয়ার্কফ্লো দেখতে পেয়েছেন, আপনি কি জানেন, তথ্য অধিগ্রহণ থেকে শুরু করে নির্দিষ্ট বিআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এম্বেডিং ফলাফল এমনকি এমনকি চলমান অ্যাপ্লিকেশনগুলি পর্যন্ত?

ডেভিড সুইউনর: হ্যাঁ, একেবারে। এবং এটিতে শেষ থেকে শেষের সক্ষমতা রয়েছে এবং কিছু সংস্থাগুলি সম্পূর্ণরূপে এটি ব্যবহার করে এবং আমি কোনও বিভ্রমের মধ্যে নেই আজকাল কোনও সংস্থা কোনও বিক্রেতার কাছ থেকে সবকিছু কিনে না everything আমাদের একটা মিশ্রণ আছে। কিছু লোক স্ট্যাটিস্টিকাকে সমস্ত কিছুর জন্য ব্যবহার করেন এবং কিছু লোক এটি মডেলিংয়ের কার্যপ্রবাহের জন্য ব্যবহার করেন, কিছু লোক এটি ডেটা প্রস্তুতি কর্মপ্রবাহের জন্য ব্যবহার করে। কিছু লোক ইঞ্জিনিয়ারদের কয়েকশত ইঞ্জিনিয়ারিং প্রতিবেদন বিতরণের জন্য এটি ব্যবহার করে। এবং তাই আমাদের মধ্যে সবকিছু আছে। এবং এটি সত্যিই শেষ থেকে শেষ এবং এটি আপনি জানেন, একটি অজ্ঞাতিক প্ল্যাটফর্ম, যদি আপনি যদি অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করেন তবে আপনি আর বা পাইথন, অ্যাজুরে, অ্যাপারভিটা, যাই হোক না কেন, আপনি জানেন, সেগুলি ব্যবহার করুন। এটি দুর্দান্ত, উত্পাদনশীল হোন, আপনি যা জানেন তা ব্যবহার করুন, আপনি কী স্বাচ্ছন্দ্যযুক্ত তা ব্যবহার করুন এবং সেগুলি নিয়ন্ত্রিত এবং নিরীক্ষণযোগ্য এবং সমস্ত ধরণের জিনিসগুলি নিশ্চিত করার জন্য আমাদের কাছে ব্যবস্থা আছে।

রবিন ব্লোর: আমি বিশেষত এর দিকটি পছন্দ করি। মানে, আমি জানি না যে আপনি সেখানে যা আছে তার সম্পদের কাছে আপনি যা বলেছেন তার বাইরে আপনি কথা বলতে পারবেন কিনা। আমার অর্থ, আমি এটি দেখেছি কিন্তু আমি এটিকে একটি বিস্তৃত উপায়ে দেখিনি এবং অবশ্যই আমাদের লাইব্রেরিতে পাইথন গ্রন্থাগারগুলির বিশাল পরিমাণ রয়েছে তবে আপনি কি ছবিতে যুক্ত করতে পারেন এমন কিছু আছে? যেহেতু আমি মনে করি এটি একটি খুব আকর্ষণীয় জিনিস, আপনি জানেন, আপনার ধারণাগুলি বিশ্বাসযোগ্য যেগুলি আপনি রাখবেন, কারণ আপনি বিভিন্ন লোককে জানেন যারা তাদের তৈরি করেছিলেন এবং আপনি ডাউনলোড করতে পারেন এমন বিভিন্ন লোক যারা তাদের ব্যবহার করেছিল। আপনি জানেন, আপনি ইতিমধ্যে এর সম্পর্কে যা বলেছেন তা সমৃদ্ধ করতে পারবেন?

ডেভিড সুইউনর: হ্যাঁ, আমি মনে করি অ্যাপটির কিছু মার্কেটপ্লেস, আপনি জানেন যে অ্যালগরিদম মার্কেটপ্লেসগুলি এখানে রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি জানেন, আইওয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের ডক্টর জন ক্রমওয়েল, তিনি এমন একটি মডেল তৈরি করেছেন যা পূর্বাভাস দেবে, এটি রিয়েল টাইমে ব্যবহৃত হয় যখন আমাদের উপর পরিচালিত হচ্ছে, আপনি যদি একটি স্কোর পেতে যাচ্ছেন তবে আপনাকে একটি স্কোর দেবে অস্ত্রোপচার সাইট সংক্রমণ। এবং যদি স্কোরটি পর্যাপ্ত পরিমাণে থাকে তবে তারা ঠিক অপারেটিং রুমে একটি হস্তক্ষেপ নেবে। এটা খুব আকর্ষণীয়। সুতরাং সম্ভবত আর একটি হাসপাতাল আছে যা এত বড় নয়। হ্যাঁ, অপর্বিটা বিশ্লেষণগুলির জন্য একটি স্বাস্থ্য অ্যাপ্লিকেশন মার্কেটপ্লেস। আপনি হয় এই অ্যাপ্লিকেশন মার্কেটপ্লেসগুলিতে প্রচুর একটি খুঁজে পেতে পারেন, আপনি একটি খুঁজে পেতে এবং সেগুলি পুনরায় ব্যবহার করতে পারেন এবং লেনদেনটি আপনার এবং যার যার মালিক তার মধ্যে রয়েছে, তবে আপনি হয় একটি পেতে পারেন বা আপনি বলতে পারেন, "এখানে আমার যা দরকার তা ”" আমি মনে করি এটি বিশ্বব্যাপী সম্প্রদায়ের সদ্ব্যবহার করছে কারণ আজকাল প্রত্যেকেই একজন বিশেষজ্ঞ, এবং আপনি সবকিছু জানেন না। আমি মনে করি আর আর পাইথন একটি জিনিস তবে এই ধারণাটি, "আমি এই ফাংশনটি করতে চাই, এই অ্যাপ্লিকেশন বাজারের যে কোনও একটিতে একটি স্পেস রেখে দিতে এবং আপনার জন্য এটির জন্য কাউকে বিকাশ করতে চাই” "এবং তারা এটিকে নগদীকরণ করতে পারে, আমার ধারণা এটি অত্যন্ত আকর্ষণীয় এবং খাঁটি ওপেন সোর্স মডেলের চেয়ে খুব আলাদা।

রবিন ব্লুর: ঠিক আছে। যাইহোক, আমি বলটি দেজের কাছে পৌঁছে দেব। আপনি ডাইজে ডুব দিতে চান?

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: একেবারে এবং আমি স্প্রেডশীটটিতে কেবল এক মুহুর্তের জন্য থাকতে চাই কারণ আমি মনে করি এটি এখানে আমরা যে বিষয়ে কথা বলছি তার সঠিক সংক্ষিপ্ত বিবরণ পেয়েছে। এবং আপনি একটি মন্তব্য করেছেন, রবিন, পুরানো স্প্রেডশিটগুলি থেকে তাদের শারীরিক আকারে বৈদ্যুতিন আকারে রূপান্তর করার জন্য with আমাদের কাছে একটি আকর্ষণীয় জিনিস হয়েছিল যেখানে আপনি জানেন যে স্প্রেডশিটগুলি যখন মূলত একটি জিনিস ছিল তখন তারা সারি এবং কলামগুলির সাথে কেবল কাগজের শীট ছিল এবং আপনি ম্যানুয়ালি জিনিস লিখে ফেলতেন, তারপরে আপনি পাওয়ার মাধ্যমে সেগুলি গণনা করতেন, হয় না করে এটি আপনার মাথার উপরের অংশ থেকে বা অন্য কোনও ডিভাইস দিয়ে। তবে আমাদের কাছে এখনও হাতের লেখার ভুল বা ডিসলেক্সিয়ার সাথে ত্রুটিগুলি পিছলে যাওয়ার সুযোগ রয়েছে এবং এখন আমরা এটিকে টাইপসের সাথে প্রতিস্থাপন করেছি। ঝুঁকিটি হ'ল স্প্রেডশিটগুলির সাহায্যে ঝুঁকি প্রোফাইলটি দ্রুত এবং বৃহত্তর হয় তবে আমার ধারণা স্ট্যাটিস্টিকার মতো সরঞ্জামগুলি ঝুঁকি পিরামিডকে উল্টে দেয়।

আমি প্রায়শই একজন মানুষ হিসাবে শীর্ষে থাকা কোনও মানুষের স্টিক ফিগারের একটি হোয়াইটবোর্ডে এই ছবিটি আঁকি, এবং তারপরে নীচে নীচে তাদের একটি সংগ্রহ করি, আসুন বলে নেওয়া যাক যে হোয়াইটবোর্ডের নীচে তাদের দশটি কল্পনা করুন এবং আমি একটি আঁকাম পিরামিড যেখানে পিরামিডের বিন্দুটি একক ব্যক্তি এবং পিরামিডের পাদদেশ লোকের সংগ্রহ। এবং আমি এই ধারণাকে ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য এটি ব্যবহার করি যে শীর্ষে থাকা কোনও ব্যক্তি যদি স্প্রেডশিটটি ভুল করে এবং এটি দশ ব্যক্তির সাথে ভাগ করে দেয় এবং এখন আমাদের ত্রুটির দশটি অনুলিপি পাওয়া গেছে। আপনার ম্যাক্রোগুলি সম্পর্কে খুব সাবধান হন এবং আপনার যদি ভিজ্যুয়াল বেসিকটির দিকে যেতে চলেছেন তবে খুব সাবধান হন। কারণ যখন আমরা স্প্রেডশিটের মতো বৈদ্যুতিন সরঞ্জামগুলি তৈরি করি তখন এটি খুব শক্তিশালী তবে এটি ভাল এবং খারাপ উপায়েও শক্তিশালী।

আমি মনে করি স্ট্যাটিস্টিকার মতো সরঞ্জামগুলি সেই ঝুঁকি প্রোফাইলটি উল্টে দেওয়ার ক্ষমতা নিয়ে আসে এবং তা হ'ল আপনি এখন সেই পয়েন্টে পৌঁছাতে পারবেন যেখানে আপনি ব্যক্তিগত সরঞ্জামের জন্য প্রচুর সরঞ্জাম পেয়েছেন এবং তারা শীর্ষে অনেকগুলি সরঞ্জাম থেকে যেতে পারেন as পিরামিড এবং তারপরে খুব নীচে যেখানে পিরামিডের বিন্দুটি এখন উল্টানো হচ্ছে তা হল আসল সরঞ্জাম, যদি আমরা এমন একটি দল পেয়েছি যারা এই সরঞ্জামগুলি এবং সেই অ্যালগরিদমগুলি তৈরি করছে। এবং ডেটা বিজ্ঞানী তাদের ডেটাতে রিগ্রেশনাল অ্যানালিটিকায় বিশেষজ্ঞ হওয়ার দরকার নেই। তারা সম্ভবত সরঞ্জামটি ব্যবহার করতে সক্ষম হতে পারে তবে আপনার কাছে পাঁচ বা ছয়টি পরিসংখ্যানবিদ এবং একটি অ্যাক্টুরিয়র এবং একটি ডেটা বিজ্ঞানী এবং কিছু গণিতবিদ সেই সরঞ্জামটিতে কাজ করতে পারে, সেই মডিউল, সেই আলগোরিদম, সেই প্লাগ-ইন এবং তাই স্প্রেডশিট পার্লেন্সে, তাই কল্পনা করুন যে আপনার প্রকাশিত প্রতিটি স্প্রেডশিট প্রকৃতপক্ষে বিশেষজ্ঞরা লিখেছিলেন যারা ম্যাক্রোগুলি পরীক্ষা করেছিলেন, ভিজ্যুয়াল বেসিক পরীক্ষা করেছিলেন, নিশ্চিত করেছিলেন যে অ্যালগরিদমগুলি কাজ করেছে, তাই আপনি যখন এটি পেয়েছেন তখন আপনি কেবল এটিতে ডেটা পপ করতে পারেন তবে আপনি আসলে এটি ভেঙে ফেলতে পারবেন না এবং তাই এটি নিয়ন্ত্রণ করা ভাল ছিল।

আমি মনে করি অনেক বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এটি করছে। আমি অনুমান করি যে এর বিন্দুতে আসছেন, আপনি কি এখন এই ক্ষেত্রের বাইরে দেখছেন, আপনি কি স্প্রেডশিটগুলি থেকে এমন রূপান্তরটি দেখছেন যা সম্ভবত ত্রুটি এবং ভুল এবং ঝুঁকিটিকে ধাক্কা দিতে পারে, যেখানে আপনি যে সরঞ্জামগুলি দিয়ে তৈরি করছেন সেটি আপনার প্ল্যাটফর্মগুলি এখন, ডেটা আবিষ্কারের সাথে রিয়েল টাইমে নির্ভুল এবং মডিউল এবং অ্যালগরিদম তৈরি করা লোকেরা সেই ঝুঁকি প্রোফাইলটি সরিয়ে ফেলছে বা হ্রাস করছে? গ্রাহক পরিষেবা কি বাস্তবে তা দেখছে বা আপনি কি মনে করেন যে এটি কেবল ঘটছে এবং তারা তা উপলব্ধি করতে পারে না?

ডেভিড সুইউনর: আপনি জানেন, আমি মনে করি এর উত্তর দেওয়ার কয়েকটি উপায় আছে। তবে আমরা যে কোনও সংস্থায় যা দেখছি তা হ'ল, এবং আমি উল্লেখ করেছি যে বিশ্লেষণগুলি আমি মনে করি কর্পোরেট বিনিয়োগের দৃষ্টিকোণ থেকে পিছিয়ে পড়েছে, ডেটা গুদাম এবং সিআরএম দিয়ে আমরা কী করেছি did তবে আমরা যা দেখছি, তাই কোনও সংগঠন পরিবর্তন করতে, সেই সাংগঠনিক জড়তা কাটিয়ে উঠতে অনেক বেশি সময় লাগে। তবে আমরা যা দেখছি তারা হ'ল লোকেরা তাদের স্প্রেডশিটগুলি নিয়ে চলেছে, তাদের কর্মপ্রবাহগুলি নিয়েছে এবং আমি সুরক্ষা এবং প্রশাসনের কথা উল্লেখ করেছি, "ভাল, সম্ভবত আমার একটি স্প্রেডশিট রয়েছে" "" ভাল, আমি এটি লক করতে পারি এবং আমি এটির সংস্করণটিকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারি ”" আমরা প্রচুর সংস্থাগুলি দেখি, তারা কেবল সেখানে শুরু করবে। এবং যদি এটি পরিবর্তিত হয়, তবে একটি কর্মপ্রবাহ রয়েছে এবং আমি শেষ পর্যন্ত যাচ্ছি, যদিও এক নম্বর, কে এটি পরিবর্তন করেছে? কেন তারা এটি পরিবর্তন করেছে। যখন তারা এটি পরিবর্তন করে। এবং আমি এমন একটি ওয়ার্কফ্লোও সেট আপ করতে পারি যে আমি এই নতুন স্প্রেডশিটটিকে উত্পাদনে রাখব না যদি না এটি এক, দুই, তিন দ্বারা যাচাই করা হয় এবং যাচাই করা না হয় তবে আপনি আপনার ওয়ার্কফ্লোতে সংজ্ঞায়িত করতে চান এমন অনেকগুলি দল। আমি মনে করি লোকেরা নিতে শুরু করেছে, এবং সংস্থাগুলি সেখানে শিশুদের পদক্ষেপ নিতে শুরু করেছে, তবে আমি সম্ভবত আমাদের আরও দীর্ঘ পথ পাড়ি দেওয়ার পরামর্শ দেব।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: প্রকৃতপক্ষে এবং আমি মনে করি আপনি সেখানে সুরক্ষা নিয়ন্ত্রণ এবং সেখানে প্রশাসন উভয় ক্ষেত্রেই নির্মাণ করছেন, তবে কাজের চাপ স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানচিত্রটি তৈরি করতে পারে এবং প্রধান ঝুঁকির আধিকারিকের কাছে সবকিছুই এখন এটি একটি বিষয়। আপনি কীভাবে সেই সরঞ্জামগুলি এবং সিস্টেমগুলিতে অ্যাক্সেস হচ্ছে এবং কারা তাদের সাথে কী করছে তা নিয়ন্ত্রণ করতে শুরু করতে পারেন, সুতরাং এটি খুব শক্তিশালী। আমি মনে করি যে অন্যান্য জিনিসগুলি এর মধ্যে আসে তা হ'ল আপনি যে ধরণের সরঞ্জামগুলি সরবরাহ করেন তা হ'ল মানব আচরণকে আমরা theতিহ্যবাহী স্প্রেডশিটগুলির তুলনায় বেশি ndণ দিচ্ছি যেগুলি সম্পর্কে আমরা কথা বলছি, যদি আমি লোকদের সাথে একটি ঘর পেয়ে থাকি একই ড্যাশবোর্ড এবং একই ডেটাতে অ্যাক্সেস সহ তারা প্রকৃতপক্ষে একটি ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি পেতে পারে এবং ফলস্বরূপ, একই তথ্য থেকে কিছুটা ভিন্ন অন্তর্দৃষ্টি পান, যা তাদের প্রয়োজন অনুসারে তারা সহযোগিতা করতে পারে। আমাদের একই ব্যবসায়িক এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটির সাথে আরও একটি মানবিক দৃষ্টিভঙ্গি এবং মিথস্ক্রিয়া রয়েছে, একই সাথে একই পাওয়ার পয়েন্ট এবং একই স্প্রেডশিটগুলি মুদ্রিত, একই স্থির সমস্ত ডেটা রয়েছে meeting

আপনি কি এমন সংস্থাগুলিতে আচরণ এবং সংস্কৃতিতে একটি রূপান্তর দেখতে পান যাঁরা এখন আপনার সরঞ্জামগুলি গ্রহণ করেন যেখানে তারা দেখছেন যে এটি ঘটছে, যেখানে রুমে পাঁচ জন একই স্প্রেডশিটটির দিকে তাকিয়ে কেবল এটিকে ভারবালাইজ করার চেষ্টা করে এবং এতে নোট তৈরি করার চেষ্টা করে না, কিন্তু এখন তারা বাস্তব সময়ে ড্যাশবোর্ড এবং সরঞ্জামগুলির সাথে তাদের আঙুলের দর্শন এবং বিশ্লেষণের সাথে কথোপকথন করছে এবং কথোপকথন এবং মিথস্ক্রিয়ায় সম্পূর্ণ ভিন্ন প্রবাহ পাচ্ছে, কেবল সভায় নয়, সংগঠনের চারপাশে কেবল সাধারণ সহযোগিতা? কারণ তারা আসল সময়ে এটি করতে পারে, কারণ তারা প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করতে এবং একটি সত্য উত্তর পেতে পারে। এই মুহূর্তে আপনি যে ট্রেন্ডটি দেখছেন বা এটি এখনও ঘটেনি?

ডেভিড সুইউনর: না, আমি মনে করি এটি অবশ্যই সেই পথ থেকেই শুরু হয়েছিল এবং আমি মনে করি খুব আকর্ষণীয় বিষয়টি হ'ল আপনি জানেন, উদাহরণস্বরূপ যদি আমরা কোনও কারখানার উদাহরণ নিই। হতে পারে যে কেউ কারখানার মধ্যে একটি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া খাতের মালিক, তারা একটি নির্দিষ্ট উপায়ে এই ডেটাটি দেখতে এবং তার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে চায়। এবং সম্ভবত আমি, সমস্ত প্রক্রিয়া উপেক্ষা করে, সম্ভবত এটি নীচে এক, সম্ভবত আমি এটি সমস্ত কিছু জুড়ে দেখতে চাই। আমি মনে করি আমরা যা দেখছি, প্রথম এক, লোকেরা তাদের সংস্থাগুলির মধ্যে একটি সাধারণ সেট ভিজ্যুয়ালাইজেশন বা স্ট্যান্ডার্ড ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করতে শুরু করেছে, তবে তারা যে ভূমিকার সাথে ভূমিকা রাখবে তাও তৈরি করা হয়েছে I'm এটি যে সরবরাহ সাপ্লাইয়ের দৃষ্টিকোণ থেকে এটি দেখছে তার চেয়ে এটি একটি ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি, এবং আমি মনে করি এটি দুর্দান্ত কারণ কারণ এটি তৈরি করা দরকার এবং এটি আপনার কাজটি সম্পন্ন করার জন্য আপনাকে লেন্সের সাহায্যে দেখতে হবে।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: আমি অনুমান করি যে সিদ্ধান্তের প্রক্রিয়াটি হ্রাস পেয়েছে, সময়জ্ঞান এবং গতি, আসলে স্মার্ট ও সঠিক সিদ্ধান্তগুলি দ্রুত বাড়ায়, তাই না? কারণ আপনি যদি রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিকাগুলি, রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ডগুলি পেয়ে থাকেন, যদি আপনি আপনার নখদর্পণে স্ট্যাটিস্টিকা সরঞ্জাম পেয়ে থাকেন তবে কোনও কিছু সম্পর্কে যেতে এবং কাউকে জিজ্ঞাসা করার জন্য আপনাকে মেঝে ছাড়তে হবে না, আপনি পেয়েছেন হার্ড কপি। আপনি ধরনের সহযোগিতা করতে পারেন, কথোপকথন করতে পারেন এবং প্রকৃতপক্ষে উড়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন এবং তত্ক্ষণাত্ ফলাফলটি পেতে পারেন। যা আমি মনে করি কিছু সংস্থাগুলি এখনও সত্যই উপলব্ধি করতে পারেনি, তবে তারা যখন এই ইউরেক মুহূর্ত হতে চলেছে যে, হ্যাঁ, আমরা এখনও আমাদের ঘনক্ষেত্রে থাকতে পারি এবং ঘরে বসে কাজ করতে পারি, তবে আমরা মিথস্ক্রিয়া ও সহযোগিতা করতে পারি এবং সেই সিদ্ধান্তগুলিই নিতে পারি আমরা তাত্ক্ষণিকভাবে ফলাফলগুলিতে পরিণত হওয়ার সাথে সাথে সহযোগিতা করি। দেখুন, আমি মনে করি আপনি এতদূর যা বলতে চেয়েছিলেন তা শুনে চমত্কার হয়েছিল এবং আমি এটি কোথায় যায় তা দেখার জন্য আমি অপেক্ষা করছি। এবং আমি জানি যে প্রশ্নোত্তর আমাদের অনেক প্রশ্ন পেয়েছে, তাই আমি কিছুটা চালাতে রেবেকার কাছে ফিরে যাচ্ছি যাতে আমরা যত তাড়াতাড়ি সম্ভব তাদের কাছে যেতে পারি। আপনাকে অনেক ধন্যবাদ.

রেবেকা জোজভিয়াক: ধন্যবাদ দেজ, এবং হ্যাঁ ডেভ, আমাদের কাছে শ্রোতাদের কাছ থেকে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। এবং আপনার অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য ডেজ এবং রবিনকেও ধন্যবাদ জানাই। আমি জানি এই বিশেষ অংশগ্রহীতাটিকে একেবারে প্রথম দিকে নামতে হয়েছিল, তবে তিনি জিজ্ঞাসা করার মতো, আপনি কি দেখেন যে তথ্য সিস্টেম বিভাগগুলি ধরণের সরঞ্জাম সরবরাহে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করার পরিবর্তে পরিশীলিত ডেটা নিয়ন্ত্রণকে আরও অগ্রাধিকার দেয় are জ্ঞান কর্মীরা? আমি বলতে চাইছি যে - এগিয়ে যান।

ডেভিড সুইউনর: হ্যাঁ, আমি মনে করি এটি সংস্থার উপর নির্ভর করে। আমি মনে করি একটি ব্যাংক, একটি বীমা সংস্থা, সম্ভবত তাদের বিভিন্ন অগ্রাধিকার এবং জিনিসগুলি করার পদ্ধতি রয়েছে, বনাম একটি বিপণন সংস্থা। আমার ধারণা আমি এটি বলতে চাই এটি কেবল শিল্প এবং ফাংশন যা আপনি দেখছেন তার উপর নির্ভর করে। বিভিন্ন শিল্পের বিভিন্ন ফোকাস এবং জোর দেওয়া হয়।

রেবেকা জোজভিয়াক: ঠিক আছে, এটা বোঝা যায়। এবং তখন অন্য একজন অংশগ্রহণকারী জানতে চাইলেন, স্ট্যাটিস্টিকার পিছনে ইঞ্জিনটি কী? এটি কি সি ++ বা আপনার নিজের জিনিস?

ডেভিড সুইউনর: ঠিক আছে, আমি জানি না যে আমি এটির সাথে নির্দিষ্টটি পেতে পারি যে এটি প্রায় 30 বছর ধরে হয়েছে এবং এটি আমার সময়ের আগেই তৈরি হয়েছিল তবে বিশ্লেষণী অ্যালগরিদমের একটি মূল গ্রন্থাগার রয়েছে যা স্ট্যাটিস্টিক্যাল অ্যালগরিদমগুলি চালিত করে। এবং আপনি এখানে দেখেছেন যে আমরা আর চালাতে পারি, পাইথন চালাতে পারি, আমরা আজুরে ফেটে যেতে পারি, আমরা স্পার্কে এইচ 2 ও তে চালাতে পারি, তাই আমার ধারণা আমি এই প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে, এটি বিভিন্ন ধরণের ইঞ্জিন। এবং আপনি কোন অ্যালগরিদম বাছাই করে তার উপর নির্ভর করে যদি এটি কোনও স্ট্যাটিস্টিকাগুলি হয় তবে এটি যদি এইচটি চালায়, আপনি যদি এইচ 2 ও স্পার্কে কোনও চয়ন করেন, এটি এটি ব্যবহার করে এবং তাই এটি বিভিন্ন of

রেবেকা জোজভিয়াক: ঠিক আছে ভাল। অন্য একজন অংশগ্রহণকারী ধরণের বিশেষভাবে এই স্লাইডটির দিকে ইঙ্গিত করে জিজ্ঞাসা করলেন, কী ধরনের, নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী কীভাবে পুনরায় ব্যবহারযোগ্য টেম্পলেটগুলি ব্যবহার করতে পারে তা জানতে পারে? এবং আমি অনুমান করি যে আমি এগুলি থেকে এক বিস্তৃত প্রশ্ন করব। যে, লাইন-অফ-বিজনেস ব্যবহারকারী বা ব্যবসায় বিশ্লেষকরা যখন এসেছেন এবং তারা এই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে চান, তখন তাদের পক্ষে বাছাই করা এবং চালনা করা কতটা সহজ?

ডেভিড সুইউনর: আমি অনুমান করি যে আমি এর উত্তর দেব এবং আপনি যদি উইন্ডোজের সাথে পরিচিত হন তবে এটি একটি উইন্ডোজ ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম, তাই আমি এই স্ক্রিনশটগুলির শীর্ষটি কেটে ফেলেছি, তবে এটি উইন্ডোজ ফিতা পেয়েছে। তবে কীভাবে তারা ব্যবহার করবে তা কীভাবে জানবে? এটি দেখতে উইন্ডোজ এক্সপ্লোরারের মতো, সুতরাং একটি গাছের কাঠামো রয়েছে এবং আপনি এটি কনফিগার করে সেট আপ করতে পারেন তবে আপনার সংস্থা এটি সেট আপ করতে চায় wants তবে এটি হতে পারে, আপনার কেবল এই ফোল্ডার থাকতে হবে এবং আপনি এই ফোল্ডারগুলির মধ্যে এই পুনরায় ব্যবহারযোগ্য টেম্পলেটগুলি রাখতে পারেন। এবং আমি মনে করি আপনার কোম্পানির সম্ভবত একটি নামকরণ গ্রহণ করতে পারে, এখানে বলুন যে "ঝুঁকি প্রোফাইল গণনা করুন" এখানে রয়েছে "এই উত্সগুলি থেকে ডেটা পান" এবং আপনি যা চান তার নাম দিন। এটি কেবল একটি নিখরচায় ফোল্ডার, আপনি ঠিক আপনার ক্যানভাসে নোটগুলি টেনে আনতে পারেন। সুতরাং, বেশ সহজ।

রেবেকা জোজভিয়াক: ঠিক আছে ভাল। পরের বার একটি ডেমো হতে পারে। তারপরে অন্য এক অংশগ্রহণকারী উপস্থিত হয়েছিল এবং এটি আপনি এবং রবিন এবং ডেজ যতটা ভুলত্রুটি সম্পর্কে কথা বলছিলেন, বিশেষত স্প্রেডশিটে, তবে আবর্জনা / আবর্জনা বাইরে রেখেছিল এবং এটি এলে এটি আরও সমালোচিত হিসাবে দেখেছে বিশ্লেষণ করতে। আপনি যে জানেন যে ডেটা অপব্যবহার সত্যিই কিছু দুর্ভাগ্যজনক সিদ্ধান্ত হতে পারে। এবং তিনি ভাবছেন যে আপনার আরও ফেইলসেফ অ্যালগরিদমের বিকাশের বিষয়ে কী মতামত রয়েছে, আমি অনুমান করি যে তিনি বিশ্লেষণ বিশ্লেষণের "অতিমাত্রায়" শব্দটি ব্যবহার করেছেন। আপনি কি জানেন যে কেউ আসে, তারা সত্যই উত্তেজিত হয়, তারা এই উন্নত বিশ্লেষণগুলি করতে চায়, তারা এই উন্নত অ্যালগরিদমগুলি চালাতে চায়, তবে তারা সম্ভবত নিশ্চিত নয়। সুতরাং আপনি কি এর বিরুদ্ধে সুরক্ষার ধরনের কি?

ডেভিড সুইউনর: হ্যাঁ, সুতরাং আমি অনুমান করি যে আমি এর যথাসাধ্য উত্তর দেব, তবে আমার মনে হয় সবকিছু, প্রক্রিয়া এবং প্রযুক্তিতে নেমে আসে। আমাদের কাছে প্রযুক্তি রয়েছে যা লোককে সক্ষম করতে সহায়তা করে এবং আপনি আপনার প্রতিষ্ঠানের মধ্যে যে কোনও প্রক্রিয়া রাখতে চান তা সক্ষম করতে সহায়তা করে। কারও কাছে কুপন প্রেরণের উদাহরণে, সম্ভবত এটি ততটা সমালোচিত নয় এবং এটি ডিজিটাল হলে এটি কোনও মূল্যই নয়, সম্ভবত এক স্তরের সুরক্ষা নিয়ন্ত্রণ রয়েছে এবং সম্ভবত আমাদের যত্ন নেই we যদি আমি সার্জিকাল সাইটের সংক্রমণের পূর্বাভাস দিই, তবে আমি সে সম্পর্কে আরও কিছুটা সতর্ক হতে চাই। বা যদি আমি ড্রাগের গুণমান এবং সুরক্ষা এবং এর মতো জিনিসগুলির পূর্বাভাস দিই, তবে আমি সে সম্পর্কে আরও কিছুটা সতর্ক হতে চাই। আপনি ঠিক বলেছেন, আবর্জনা / আবর্জনা বাইরে রয়েছে, তাই আমরা যা করার চেষ্টা করি তা হ'ল এমন একটি প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে যা আপনাকে আপনার সংস্থাটি যে কোনও প্রক্রিয়া গ্রহণ করতে চায় তা প্রযোজ্য tail

রেবেকা জোজভিয়াক: ঠিক আছে ভাল। আমার আরও কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে তবে আমি জানি যে আমরা ঘন্টা খানেক আগে চলে এসেছি এবং আমি কেবল আমাদের উপস্থাপকদের বলতে চাই, এটি দুর্দান্ত ছিল। এবং আমরা ডেল স্ট্যাটিস্টিকার কাছ থেকে ডেভ সুইউনরকে অনেক ধন্যবাদ জানাতে চাই। অবশ্যই, ডঃ রবিন ব্লার এবং ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড, আজ বিশ্লেষক হওয়ার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। ডেল স্ট্যাটিস্টিকার সাথে আমরা পরের মাসে আরও একটি ওয়েবকাস্ট করতে যাচ্ছি। আমি জানি ডেভ প্রকার বিষয়ে ইঙ্গিতযুক্ত। এটি প্রান্তে বিশ্লেষণগুলি সম্পর্কে, অন্য আকর্ষণীয় বিষয় হবে এবং আমি জানি যে কিছু খুব বাধ্যমূলক ব্যবহারের কেস সেই ওয়েবকাস্টে আলোচিত হতে চলেছে। আপনি আজ যা দেখেছেন তা যদি পছন্দ করেন তবে পরবর্তী মাসের জন্য আরও ফিরে আসুন। এবং এর সাথে, লোকেরা, আমি আপনাকে বিদায় জানাব। অনেক ধন্যবাদ. বাই বাই