5 প্রবণতা ডেটা বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টির ভবিষ্যত গঠন করে

ডেটা বিশ্লেষণের ল্যান্ডস্কেপ খুব দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে। অনেক ব্যবসার জন্য, ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং কার্যকরভাবে ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা তাদের গ্রাহকদের বুঝতে, অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলি উন্নত করতে এবং প্রতিযোগিতামূলক থাকতে সাহায্য করে। পাঁচটি প্রবণতা রয়েছে যা আমরা মনে করি ব্যবসাগুলি কীভাবে ভবিষ্যতে ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং ব্যবহার করে তা গঠন করবে। আসুন তাদের প্রত্যেকটি দেখুন এবং তারা কী তা বুঝতে পারি।

1. ডেটা উত্স - সিন্থেটিক ডেটা

যেকোনো ধরনের ডেটা অ্যানালিটিক্সের জন্য উৎস ডেটার প্রয়োজন হয় এবং আজকের বিশ্বে এটি প্রায় যেকোনো জায়গা থেকে আসতে পারে। গ্রাহক ডাটাবেস, বিক্রয় রেকর্ড এবং ওয়েবসাইট বিশ্লেষণের মতো ঐতিহ্যগত ডেটা উত্সগুলি এখন নতুন উত্সগুলির সাথে যুক্ত হয়েছে, যেমন সোশ্যাল মিডিয়া ফিড, আইওটি ডিভাইস (যেমন ড্রোন ), এবং তৃতীয় পক্ষের ডাটাবেস। কিন্তু এই সমস্ত নতুন উত্সগুলির মধ্যে, একটি বিশেষভাবে রয়েছে যা আমরা ভাবি যে ভবিষ্যতের আকার দিতে চলেছে - সিন্থেটিক ডেটা। এখানেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ('AI') বাস্তব বিশ্বের তথ্যের উপর ভিত্তি করে ডেটার সিমুলেশন তৈরি করতে ব্যবহার করা হচ্ছে। যদিও আমরা সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করার প্রাথমিক পর্যায়ে আছি, এটি এমন এলাকায় একটি ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হয়ে উঠছে যেখানে মূল ডেটা উৎস করা কঠিন।

2. ডেটা ইনফ্রাস্ট্রাকচার - ইন্টারঅপারেবিলিটি

ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ডেটা ফিড এবং উত্সের সাথে, সঠিক পরিকাঠামো বাস্তবায়ন করা অনেক ব্যবসার জন্য একটি ধ্রুবক চ্যালেঞ্জ হয়ে দাঁড়িয়েছে। এটি একটি প্রতিষ্ঠান জুড়ে ডেটা ক্যাপচার, সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করে। হার্ডওয়্যার ফ্রন্টে, একটি প্রবণতা যা গত 10 বছরে আবির্ভূত হয়েছে তা হল ক্লাউড কম্পিউটিং। এটি তৃতীয় পক্ষের ডেটা সেন্টারে ডেটা স্টোরেজ এবং প্রক্রিয়াকরণকে বোঝায়। এডাব্লুএস প্রবর্তনের মাধ্যমে অ্যামাজন এই স্পেসে প্রথম মুভার ছিল। এখনকার দিনে, ইন্ডাস্ট্রিটি মাইক্রোসফটের মতো অন্যান্য টেক জায়ান্টদের থেকে বর্ধিত প্রতিযোগিতার সাথে পরিপক্ক হয়েছে। ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের মধ্যে আরেকটি প্রবণতা সেট আপ করা হয়েছে তথ্য হ্রদ এবং গুদাম . যাইহোক, আমরা যে প্রবণতাটির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করছি তা হল সফ্টওয়্যারের চারপাশে যা বিভিন্ন উত্স থেকে একটি মানসম্মত উপায়ে ডেটা সংযোগ করতে পারে - এটিকে ডেটা ইন্টারঅপারেবিলিটি হিসাবে উল্লেখ করা হয়। গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা সিস্টেম এবং এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং সিস্টেমের ডেটার মতো বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে আন্তঃঅপারেবিলিটি থাকা তথ্যের প্রবাহের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। যদিও অনেক ব্যবসা আন্তঃপ্রক্রিয়াশীলতার সাথে লড়াই করে, যারা এটি অর্জন করে তারা গভীর অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য তাদের ডেটা ব্যবহার করতে সক্ষম হওয়ার মাধ্যমে প্রকৃত সুবিধা পাবে।

3. AI এবং মেশিন লার্নিং ('ML')- প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ('NLP')

AI এবং ML 2022 সালের শেষের দিকে ChatGPT 3.5 প্রকাশের মাধ্যমে বিশ্বকে কাঁপিয়ে দিয়েছিল, যা জনসাধারণের ব্যবহারের জন্য বিনামূল্যের তথ্য চ্যাটবট ছিল। তারপর থেকে, AI এবং ML ডেটা বিশ্লেষণের সবচেয়ে শক্তিশালী টুল হয়ে উঠেছে। এটি প্রাথমিকভাবে বর্ধিত নির্ভুলতার সাথে নতুন অন্তর্দৃষ্টি এবং পূর্বাভাস পেতে কোম্পানিগুলির মধ্যে কাঠামোগত ডেটা ব্যবহার করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছিল। AI-এর ব্যবহার খুব দ্রুত গতিতে এগিয়েছে এবং এখন সব ধরনের নতুন টুল রয়েছে যা প্রতিষ্ঠানগুলিকে তাদের স্ট্রাকচার্ড ডেটা আরও ভালভাবে কাজে লাগাতে সাহায্য করতে পারে। যাইহোক, প্রবণতা যে আমরা সত্যিই মনে হয় নজর রাখা মূল্য এনএলপি , যা অসংগঠিত ডেটা থেকে বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে AI ব্যবহার করছে। এর মধ্যে রয়েছে ভিডিও, ছবি এবং অডিওর মতো ডেটা উৎস থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করা, যা ঐতিহ্যগতভাবে এখন পর্যন্ত খুবই সময়সাপেক্ষ ব্যায়াম ছিল।

4. ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন - গল্প বলা

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ঐতিহাসিকভাবে ডেটা উপস্থাপনের জন্য গ্রাফিক্স ব্যবহার করা বোঝায়। আমাদের বেশিরভাগের জন্য, এইগুলি উপস্থাপনা এবং প্রতিবেদনে ব্যবহৃত চার্ট এবং গ্রাফ। যাইহোক, আমরা মনে করি যে এটি ডেটাকে একটি গল্পে রূপান্তরিত করার বিষয়ে আরও বেশি হয়ে উঠছে যা সহজেই কাজ করা যেতে পারে। ডেটা উত্সের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে গল্পটি বলার জন্য একটি হাতিয়ার হিসাবে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করা আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। বিশেষ করে যখন এটি একটি সংস্থার মধ্যে লোকেদের জানানো এবং সময়মতো সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার কথা আসে। গল্প বলা একটি ক্রমবর্ধমান প্রবণতা যা কেবল বর্ণনার সাথে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে একত্রিত করে। এটি জটিল ডেটা থেকে অ-প্রযুক্তিগত শ্রোতাদের কাছে অনুসন্ধানগুলি ব্যাখ্যা করা সহজ করে এবং সংস্থার সমস্ত স্তরে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে চালিত করে৷

5. প্রতিভা - নতুন ভূমিকা

ব্যবসায়িক কৌশলের জন্য বিশ্লেষণগুলি আরও কেন্দ্রীয় হয়ে ওঠার কারণে ডেটা স্যাভি মেধার চাহিদা বাড়ছে৷ ডেটা সায়েন্টিস্ট থেকে শুরু করে বিশ্লেষক পর্যন্ত, সংস্থাগুলির দক্ষ পেশাদারদের প্রয়োজন যারা ডেটার বোধগম্যতা তৈরি করতে পারে এবং এটি কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে পারে। যদিও ভূমিকা জুড়ে ডেটা দক্ষতাগুলিকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করার জন্য একটি চাপ রয়েছে, সেখানে " বিশ্লেষণ অনুবাদক " এর মতো নতুন ডেটা-সম্পর্কিত ভূমিকাও তৈরি করা হচ্ছে। এই বিশেষ ভূমিকাটি প্রযুক্তিগত এবং অ-প্রযুক্তিগত দলগুলির মধ্যে ব্যবধান দূর করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই পেশাদাররা কার্যকরভাবে অন্তর্দৃষ্টি যোগাযোগ করতে সাহায্য করে, নিশ্চিত করে যে ব্যবসায়িক নেতারা শক্তিশালী প্রযুক্তিগত পটভূমির প্রয়োজন ছাড়াই ডেটা অন্তর্দৃষ্টিতে কাজ করতে পারে। ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং ইঞ্জিনিয়ারদের মতো ঐতিহ্যগত ডেটা রোলগুলির জন্য ক্রমবর্ধমান চাহিদার সমান্তরালে এটি তৈরি করা কিছু নতুন ভূমিকার একটি উদাহরণ।

উপসংহার

ডেটা বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টির বিশ্ব দ্রুত এগিয়ে চলেছে। এটি ডেটার নতুন উত্স, মজবুত পরিকাঠামো, উন্নত AI এবং ML ক্ষমতা, উন্নত ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলস এবং ডেটা-স্যাভি প্রতিভার জন্য ক্রমবর্ধমান চাহিদা দ্বারা চালিত হচ্ছে৷ যদিও ডেটা অ্যানালিটিক্স সাধারণত অভ্যন্তরীণ ডেটার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, বেঞ্চমার্কিং হল অন্য একটি টুল যা বাহ্যিক ডেটা ব্যবহার করে প্রতিযোগিতামূলক প্রবণতা এবং অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করতে পারে। যে সংস্থাগুলি এই উদীয়মান প্রবণতাগুলির শীর্ষে থাকে তারা ভবিষ্যতে বিজয়ী হওয়া চালিয়ে যাওয়ার জন্য ভাল অবস্থানে রয়েছে।