প্রচলিত বিশ্লেষণের কর্মপ্রবাহকে কীভাবে বড় ডেটা প্রভাবিত করেছে?

প্রশ্ন:

প্রচলিত বিশ্লেষণের কর্মপ্রবাহকে কীভাবে বড় ডেটা প্রভাবিত করেছে?

ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ বা অন্যান্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াগুলির অনুসরণের ক্ষেত্রে বিস্তর পরিমাণে পরিবর্তন হয় এবং কেস-কেস কেস ভিত্তিতে মূল্যায়ন করা উচিত। তবে, কিছু সাধারণ উপায় রয়েছে যে বড় ডেটা সেট ব্যবহার করে পেশাদাররা বিশ্লেষণ প্রকল্পগুলিতে কীভাবে যোগাযোগ করেন তা পরিবর্তিত হয়েছে।

সম্ভবত বিশ্লেষণকে যে বড় ডেটা প্রভাবিত করেছে সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপায়টি হ'ল ডেটা স্টোর বিশ্লেষণ করা। বড় ডেটার আগে ডেটা স্টোরগুলি সাধারণত এক-এক-এক ভিত্তিতে রৈখিক বিশ্লেষণ করা হত। কম্পিউটারের আগে এটি হাতে হাতে করা হত। তারপরে এক্সেল স্প্রেডশিট এবং অন্যান্য সরঞ্জাম বিশ্লেষণগুলির আরও দক্ষ রৈখিক বিশ্লেষণের অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্প্রেডশীট বিভিন্ন গ্রাহক এবং তাদের ক্রয়ের ইতিহাসকে ট্যাবলেট করবে এবং ব্যবহারকারীরা গড় ক্রয়ের উপর প্রতিবেদন তৈরি করে, প্রতিটি লাইনে লাইনে গিয়ে প্রতিটি রেকর্ডকে অ্যাকাউন্টে গ্রহণ করে। বড় ডেটা দৃশ্যে না আসা পর্যন্ত এটি বিশ্লেষণ করার প্রচলিত পদ্ধতি ছিল।

বড় ডেটা বিশ্বে বিশ্লেষণটি সাধারণত বিস্তৃত অ্যালগরিদম এবং নিদর্শন বাছাইয়ের মাধ্যমে করা হয়। এটি সাধারণত হাতে হাতে করা হয় না কারণ এটি খুব বেশি সময় নেয় এবং অনেক সংস্থান প্রয়োজন। এছাড়াও, কাঠামোগত সরঞ্জামগুলি যা বড় ডেটার সাথে আসে তার অর্থ বিশ্লেষণগুলি হাতে হাতে করা উচিত নয়। হিউরিস্টিকস বা সম্ভাব্যতা কাজ বলে এমন একটি উত্থানজনক ব্যবহার রয়েছে যা প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং অন্যান্য কৌশলগুলির ভিত্তিতে অনেক বেশি কার্যকর বিশ্লেষণের অনুমতি দেয় যা traditionalতিহ্যগত পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াটিকে ছাড়িয়ে যায়।

সে লক্ষ্যে আধুনিক ব্যবসায়ীরা আরও বেশি পরিশীলিত ডেটা মাইনিং পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে দ্রুত সকল ধরণের হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলিতে বিনিয়োগ করছে। বিজ্ঞান প্রকল্প থেকে শুরু করে একটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া পর্যন্ত আমরা প্রায় কোনও কিছু বিশ্লেষণ করে যে পদ্ধতিগুলিতে বিগ ডেটা বিস্তৃতভাবে প্রভাবিত করেছি। সহজ কথায় বলতে গেলে, সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলি ডেটা পরিচালনা করে এবং অটোমেশন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাছে পৌঁছানোর মতো কিছু দিয়ে এটি সাজায়।