সুচিপত্র:
ব্যবসায়িক জগতে ডেটা আবিষ্কার সম্পর্কে গুঞ্জন চলছে। পৃষ্ঠতলে এটি সাধারণ শব্দ হিসাবে মনে হয় তবে এই ক্যাচ বাক্যাংশটির অর্থ "জিনিস খুঁজে বের করা" এর চেয়ে বেশি। সুতরাং তথ্য আবিষ্কার কি, সত্যিই? এবং এটি কীভাবে মোবাইল, অ্যানালিটিক্স এবং বড় ডেটার আধুনিক ল্যান্ডস্কেপগুলিতে ফিট করে?
ডেটা আবিষ্কার, যা কখনও কখনও ডেটা মাইনিং হিসাবে পরিচিত, তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ জড়িত এবং তারপরে পাঠযোগ্য, ব্যবহারযোগ্য বিন্যাসে ফলাফলগুলি উপস্থাপন করে। সর্বাধিক প্রাথমিক পদগুলিতে ডেটা আবিষ্কার হ'ল ডেটাগুলির মধ্যে নিদর্শনগুলি খুঁজে পাওয়া এবং কোনও নির্দিষ্ট ব্যবসায়ের উদ্দেশ্য পূরণের জন্য সেই নিদর্শনগুলি ব্যবহার করার প্রক্রিয়া।
অবশ্যই, পয়েন্টগুলি মিলে যাওয়ার চেয়ে ডেটা আবিষ্কারের আরও অনেক কিছুই রয়েছে। সংস্থাগুলি বিভিন্ন ক্ষেত্রের বিভিন্ন উদ্দেশ্য এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ডেটা আবিষ্কার ব্যবহার করে - এবং একটি আধুনিক, ডিজিটাল বিশ্বে, আগের তুলনায় আরও বেশি ডেটা আবিষ্কার করার সুযোগ রয়েছে।
কোথা থেকে ডেটা আবিষ্কার হয়েছে?
ডিজিটাল ব্যবসায়িক পদগুলির "হট" অভিধানের জন্য ডেটা আবিষ্কার অপেক্ষাকৃত নতুন হলেও পদ্ধতি এবং কৌশলগুলি এত নতুন নয়। এই শব্দটির পূর্বসূরী, ডেটা মাইনিং ১৯৯০ এর দশকে চালু হয়েছিল, কিন্তু ব্যবসায় এবং সংস্থাগুলি বাণিজ্য শুরু হওয়ার পর থেকে কিছুটা উপাত্ত আবিষ্কারের ব্যবহার করে চলেছে।
ব্যবসায়ের কৌশল হিসাবে আধুনিক ডেটা আবিষ্কারটি বড় ডেটার উত্থানের মধ্য দিয়ে এসেছিল - এমন একটি ক্যাচ-অল টার্ম যা বৃহত, জটিল ডেটা সেটগুলির তুলনামূলকভাবে সাম্প্রতিক, তাত্পর্যপূর্ণ বর্ধনের বর্ণনা দেয় যেখানে তথ্যগুলির নিখুঁত পরিমাণটি traditionalতিহ্যবাহী ডাটাবেস এবং সাংগঠনিক সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে নিয়ন্ত্রণ করে দরকারী কিছু নিষ্কাশন।
যাইহোক, আজকের ব্যবসায়ের জন্য বড় ডেটা একটি বড় বিষয়, কারণ কাঠামোগত এবং অ-কাঠামোগত ডেটাগুলির মধ্যে অত্যন্ত কার্যকর প্যাটার্নগুলি বিপণন কৌশল, আরওআই এবং লাভকে উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটা আবিষ্কার প্ল্যাটফর্মগুলি, সুতরাং সংগঠনগুলিকে প্রাসঙ্গিক ডেটা নির্ধারণ, বিশ্লেষণ এবং নিষ্কাশন করার সহজ উপায়গুলি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
ডেটা আবিষ্কার কীভাবে কাজ করে
ডেটা আবিষ্কারের প্ল্যাটফর্মগুলিতে সাধারণত বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম থাকে যা একসাথে বান্ডিল হয়ে থাকে এবং ডেটা উত্তোলনের জন্য এবং এটি অর্থবহ উপায়ে উপস্থাপনের জন্য একত্রে কাজ করে। এই সরঞ্জামগুলি প্রাসঙ্গিক তথ্য সন্ধান এবং সনাক্ত করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে তবে তাদের বেশিরভাগটি তিনটি প্রাথমিক বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতির আশেপাশে ঘুরান:- মেটাডেটা: সমস্ত ডিজিটাল সামগ্রীতে মেটাডেটা বা "ডেটা সম্পর্কিত ডেটা" থাকে। এই তথ্যটি সাধারণত ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে লুকানো থাকে তবে পিছনের প্রান্তে দৃশ্যমান। মেটাডেটা সাধারণত টেবিল এবং কলামের বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে সংরক্ষণ করা হয় - সুতরাং মেটাডেটা ব্যবহার করে ডেটা আবিষ্কার সরঞ্জামগুলি কলামের নাম, ডেটা আকার এবং ডেটা টাইপের ম্যাচগুলির সন্ধান করবে।
- লেবেল: অনেক ক্ষেত্রে, ডেটাগুলি তৈরি করা হয় এবং লেবেলের অধীনে গ্রুপযুক্ত করা হয়, বা ট্যাগগুলি that গোষ্ঠীর মধ্যে থাকা ডেটা বর্ণনা করে। ডেটা তৈরি হওয়ার সময় এই ট্যাগগুলি তৈরি করা যেতে পারে, বা রেফারেন্স এবং অতিরিক্ত তথ্যের জন্য যুক্ত করা যেতে পারে। লেবেল বা ট্যাগগুলি মেটাডেটার অনুরূপ, যদিও কম ফর্মাল।
- সামগ্রী: এই কৌশলটি সংযুক্ত লেবেল বা মেটাডেটার চেয়ে ডেটা নিজেই বিশ্লেষণ করে।
একবার ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়ে গেলে, অন্যান্য ডেটা আবিষ্কারের সরঞ্জামগুলি আবিষ্কারকৃত সম্পর্ক, প্রবণতা বা নিদর্শনগুলি দরকারী ফর্ম্যাটে উপস্থাপন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। গ্রাফগুলি, টেবিলগুলি এবং চার্টগুলি ডেটা অনুসন্ধানে ব্যবহৃত প্রাথমিক উপকরণ সরঞ্জাম, তবে ইনফোগ্রাফিক্সের মতো আরও জটিল এখনও পঠনযোগ্য উপস্থাপনাগুলি ডেটা বিশ্লেষকদের পক্ষে সমর্থন পাচ্ছে।
ডেটা আবিষ্কার কী করতে পারে?
ব্যবহারিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে, ডেটা আবিষ্কার প্ল্যাটফর্ম এবং সরঞ্জামগুলির জন্য প্রায় সীমাহীন ব্যবহার রয়েছে। এই পদ্ধতিগুলি এবং কৌশলগুলি প্রায়শই খুচরা, আর্থিক, যোগাযোগ ও বিপণন সহ প্রায় প্রতিটি শিল্পে ভোক্তা-মুখোমুখি সংস্থাগুলি দ্বারা ব্যবহৃত হয়, যদিও লাভের জন্য নয়, ব্যবসায়িক থেকে ব্যবসায়িক সংস্থাগুলি এবং সরকারী সংস্থাগুলিও এই প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
ডেটা আবিষ্কার কোনও সংস্থাকে অভ্যন্তরীণ কারণগুলির মধ্যে (যেমন দাম, পণ্যের অবস্থান এবং কর্মচারী কর্মক্ষমতা) এবং বাহ্যিক কারণগুলির (যেমন প্রতিযোগিতার ডেটা, অর্থনৈতিক সূচক এবং গ্রাহকের জনসংখ্যার চিত্র) মধ্যে সম্পর্ক সন্ধান করতে সক্ষম করে। এই সম্পর্কগুলি ব্যবসাগুলি বিক্রয়, গ্রাহক নিযুক্তা এবং লাভের উপর এক বা একাধিক কারণের পরিবর্তনের প্রভাবগুলি চিত্রিত করতে এবং সংজ্ঞায়িত করতে সহায়তা করে।
ডেটা আবিষ্কারে ব্যবহৃত সরঞ্জামগুলি প্রভাবশালী কারণগুলির আরও বিশদ চিত্র সরবরাহ করে এবং সংস্থাগুলি তাদের বিপণন কৌশলগুলি এবং উচ্চ লক্ষ্যযুক্ত তথ্যের সাথে বিজ্ঞাপন প্রচারগুলিকে সূক্ষ্ম সুরক্ষিত করতে দেয়। জনপ্রিয় স্ট্রিমিং ভিডিও পরিষেবা নেটফ্লিক্সের সুপারিশ ইঞ্জিনটি কাজ করে ডেটা আবিষ্কার প্রযুক্তির একটি ভাল উদাহরণ। পরিষেবাটি গ্রাহকদের দেখার ইতিহাস এবং তাদের ডেটাবেজে মিডিয়া সামগ্রী সম্পর্কে অভ্যন্তরীণ ডেটা ব্যবহার করে এমন নতুন ভিডিওগুলির জন্য ব্যক্তিগতকৃত পরামর্শ দেওয়ার জন্য যা তাদের গ্রাহকদের আগ্রহী হতে পারে uses
কিন্তু তথ্য আবিষ্কারের সম্ভাব্য প্রয়োগ খুচরা গ্রাহকদের ছাড়িয়ে যায়। এর উদাহরণ হ'ল অ্যাডভান্সড স্কাউট সফটওয়্যার, যা জাতীয় বাস্কেটবল বাস্কেটবল সমিতি (এনবিএ) দ্বারা ব্যবহৃত একটি প্রোগ্রাম। কোচরা কৌশল এবং অর্কেস্টেট নাটক বিকাশে সহায়তা করতে বাস্কেটবল গেমগুলির চিত্র রেকর্ডিং থেকে প্লেয়ারদের গতিবিধি বিশ্লেষণ করে।
ডেটা আবিষ্কারের প্ল্যাটফর্মগুলি যেমন অগ্রিম হয় এবং প্রযুক্তিটি আরও সাশ্রয়ী হয়, তত বেশি সংস্থাগুলি তাদের গ্রাহকদের আরও ভালভাবে বুঝতে এবং প্রত্যেকের জন্য বাণিজ্য উন্নত করার জন্য স্বতন্ত্র, কাস্টমাইজড অফার সরবরাহ করতে এই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম হবে।
