প্রশ্ন:
আরও সবসময় ভাল হয় না। লক্ষ্যযুক্ত, সঠিক বিশ্লেষণগুলি অর্জন করতে সংস্থাগুলি কীভাবে তাদের উপাত্তের শব্দকে হ্রাস করতে পারে?
উত্তর:বড় ডেটা সিস্টেমের সাহায্যে সংস্থাগুলির কাছে অন্যতম বড় প্রশ্ন হ'ল কীভাবে এই প্রকল্পগুলি ভাল-লক্ষ্যবস্তু এবং দক্ষ রাখা যায়। বড় ডেটার জন্য নির্মিত অনেকগুলি সরঞ্জাম এবং সংস্থান একটি বিস্তৃত জালের মাধ্যমে প্রচুর পরিমাণে তথ্য সন্ধান করতে নির্মিত। তারা ডেটা পরিশ্রুত করার এবং এটি সহজ রাখার প্রতি সর্বদা মনোযোগী হয় না। যাইহোক, আরও লক্ষ্যবস্তু এবং দরকারী বড় ডেটা প্রকল্প তৈরি করার জন্য শিল্পে কিছু সেরা অভ্যাস উত্থিত হচ্ছে।
লক্ষ্যযুক্ত বড় ডেটা পদ্ধতির এক স্তম্ভটি হ'ল সঠিক সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম এবং সংস্থানগুলি ব্যবহার করা। সমস্ত বিশ্লেষণ এবং বড় ডেটা সিস্টেম এক নয়। কিছু আরও বেশি কার্যকরভাবে অতিরিক্ত বা অপ্রাসঙ্গিক ডেটা ফিল্টার করতে পারে এবং ব্যবসাকে কেবল তাদের মূল প্রক্রিয়া এবং পরিচালনা নির্ধারণ করবে এমন প্রয়োজনীয় তথ্যগুলিতে মনোনিবেশ করার অনুমতি দেয়।
এর আরও একটি বড় অংশে মানুষ জড়িত। একটি বড় ডেটা প্রকল্পে জড়িত হওয়ার আগে, এবং বিক্রেতাকে সফ্টওয়্যার উত্সাহ দেওয়ার সময়, বাস্তবায়ন এবং অন্যদের প্রশিক্ষণের জন্য, একটি কেন্দ্রীয় গোষ্ঠীর লোকদের এই প্রক্রিয়াটির দায়িত্বে থাকা এবং পাশাপাশি গবেষণা এবং বুদ্ধিদীপ্ত কাজগুলিও অর্পণ করা দরকার। এটি একটি সুনির্দিষ্ট, শল্যচিকিত্সার পদ্ধতিতে একটি বড় ডেটা পন্থা তৈরি করতে পারে যা খুব বেশি ভারী হয়ে ওঠা এবং দিনের-প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপকে ব্যাহত না করেই ব্যবসায়কে বাড়িয়ে তুলবে।
উদাহরণস্বরূপ, টাস্ক ফোর্স বা অন্যান্য মূল গোষ্ঠীগুলি বসতে পারে এবং প্রয়োগগুলি কীভাবে কার্যকর হবে, কীভাবে ব্যবসায় ডেটা সেটগুলি মূল্যায়ন করতে শুরু করবে, কীভাবে তারা ক্রস-ইনডেক্স অ্যাকাউন্টগুলি করবে, কী ধরণের কাগজ বা ডিজিটাল উপস্থাপনাগুলি তারা সেই তথ্যটি ছড়িয়ে দিতে, কীভাবে তারা দরকারী প্রতিবেদন তৈরি করবে ইত্যাদি ব্যবহার করবে These এই বিবরণগুলি ব্যবসায়টিকে বড় ডেটা ফোলা থেকে রক্ষা করবে।
এছাড়াও, যেহেতু সংস্থাগুলি আরও বিক্রেতার পরিষেবা অর্জন করতে শুরু করে, আরও বড় ডেটা ক্রাঞ্চিং করে এবং আইটি আর্কিটেকচারকে আরও জটিল করে তোলে, তারা অন্য সমস্ত কিছুর থেকে সর্বাধিক সংবেদনশীল ডেটা আলাদা করতে শিখেছে।
এটি করার একটি উপায় হল একটি টায়ার্ড সিস্টেম তৈরি করা। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক আইডি এবং ইতিহাসের একটি মূল ডেটা সেট কোনও নির্দিষ্ট মেঘ সুরক্ষা চুক্তির অধীনে বিশেষভাবে বজায় রাখা ডেটাবেজে রাখা যেতে পারে বা অন সাইট। ডেটাগুলির অন্যান্য সেটগুলি কম বিশেষায়িত ডেটা পরিবেশে বাস করতে পারে, কারণ ডেটা লঙ্ঘনের ক্ষেত্রে তারা সংবেদনশীল নয় বা ব্যবসায়িকভাবে করা বিশ্লেষণগুলির সাথে তারা কম সরাসরি প্রাসঙ্গিক বলে। টাইয়ারড বা মাল্টি-লেভেল সিস্টেমগুলি ব্যয়বহুল বড় ডেটা প্রয়োগের জন্য মঞ্জুরি দেয়।
ব্যবসায়িকভাবে সঠিক উপায়ে বড় ডেটা পাওয়ার বিষয়ে স্মার্ট হয়ে উঠার কয়েকটি উপায়। তারা যে কোনও ডেটা দখল করতে পারে কেবল তা শূন্য করার পরিবর্তে তারা কিছুটা ডেটা সেটকে সবচেয়ে কম গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে সর্বাধিক ব্যবসায়ের বুদ্ধি পেতে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে বিবেচনা করে।
