বড় ডেটা উদ্যোগে অটোমেশন কেন নতুন বাস্তবতা

স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যারটি কিছু সময়ের জন্য সফ্টওয়্যার বিকাশে একটি প্রবণতা ছিল। ধারণাগতভাবে, এটি সম্পর্কে তেমন অভিনবত্ব নেই, যদিও - একটি ধারণা হিসাবে স্ব-পরিষেবাটি ইতিমধ্যে ফাস্ট ফুড জয়েন্টস, আর্থিক পরিষেবা এবং অন্যান্য শিল্পগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে, এবং সফ্টওয়্যার ডোমেনটি তার অনন্য চাহিদা অনুযায়ী কেবল এটি কাস্টমাইজ করছে।

স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণগুলি বিশেষত এমন ব্যবসায়ী ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করে থাকে যাদের প্রযুক্তিবিদ হিসাবে ডেটা বিজ্ঞানীদের মতো প্রযুক্তিগতভাবে যোগ্য ডেটা কর্মীদের উপর নির্ভর না করে সহজেই ডেটা ম্যানিপুলেট করা এবং বিশ্লেষণ তৈরি করতে হবে। একটি বিশ্বাস আছে যে স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণগুলি ডেটা বিজ্ঞানীদের উপর নির্ভরতা হ্রাস করতে চলেছে। এমন একদল বিশেষজ্ঞ রয়েছেন যারা বিশ্বাস করেন যে ব্যবসায়ীদের হাতে বিশ্লেষণের নিখুঁতভাবে উত্তরণ প্রশাসনের সাথে আপস করতে পারে এবং ব্যবসায় ব্যবহারকারীদের মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয়। উভয় মতামতের উপাদান রয়েছে have স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ বাজারে পূর্বাভাস ইতিবাচক হলেও ব্যবহারকারীদের সফ্টওয়্যারটি সঠিকভাবে ব্যবহার করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া জরুরী। ব্যবসায়ীদের জন্য এই জাতীয় সফটওয়্যার সরঞ্জাম শেখার অনেক সুযোগ রয়েছে। (ব্যবসায়ের বুদ্ধি এবং বিশ্লেষণ সম্পর্কে আরও জানতে, বিগ ডেটা অ্যানালিটিকস কী ব্যবসায় বুদ্ধি গ্যাপ বন্ধ করতে পারে?)

বিগ ডেটা এবং বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (বিআই) এর প্রসঙ্গে স্ব-পরিষেবা

এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে চিন্তা করুন: কোনও সংস্থায় গ্রাহক বা বাজারমুখী কর্মীরা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডেটার উপর প্রচুর নির্ভর করে। এখন, কাস্টমাইজ করা বিশ্লেষণগুলি পাওয়া সহজ নয় কারণ ডেটা ভলিউম বিশাল এবং একাধিক উত্স থেকে আসে; এটি ডেটা ম্যানিপুলেট করতে এবং বোধগম্য ফর্ম্যাটে বিশ্লেষণগুলি তৈরি করতে নির্দিষ্ট দক্ষতা নেয়। সুতরাং, ডেটা বিজ্ঞানী এবং অন্যান্য প্রযুক্তিবিদদের জড়িত হওয়া দরকার। এটি প্রচুর সমস্যা তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, প্রযুক্তিগত কর্মী এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের ব্যান্ডউইথ বিভক্ত এবং প্রযুক্তিগত কর্মীদের উপর অত্যধিক নির্ভরতা বিশ্লেষণগুলি অর্জনে বিলম্ব করতে পারে, যা সিদ্ধান্ত গ্রহণে বাধা সৃষ্টি করতে পারে।