মাল্টি-টেন্যান্ট SaaS-এ এমবেডেড অ্যানালিটিক্সের জন্য ডেটা লেকের পাওয়ার আনলক করা

অ্যানালিটিক্স সর্বোচ্চ অন্তর্দৃষ্টি অধিকার বের করা উচিত? ঠিক আছে, এটি করতে, আপনাকে সমস্ত প্রাসঙ্গিক ডেটাতে সম্পূর্ণ অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হবে৷

বিশ্লেষণ হল তথ্যকে অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া। ব্যবসায়িকদের তাদের লক্ষ্য অর্জনের জন্য আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার জন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে কোন অভাব নেই। এই উদ্দেশ্যগুলির মধ্যে প্রায়ই গ্রাহকের সন্তুষ্টির উন্নতি, রাজস্ব বৃদ্ধি এবং খরচ কমানো অন্তর্ভুক্ত থাকে।

যখন SaaS প্রদানকারীরা তাদের অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে বিশ্লেষণগুলি এম্বেড করে, তখন তারা ব্যবহারকারীদের যে মান প্রদান করে তা কেবল বৃদ্ধি পায়। সর্বোপরি, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়ানো এবং গ্রাহক সন্তুষ্টি বজায় রাখার চাবিকাঠি।

কিন্তু কেন আরও SaaS কোম্পানি ডেটা লেক ব্যবহার করে না?

কেন অনেকে প্রথাগত ডেটা গুদামগুলি ব্যবহার করার উপর জোর দেয় যা অত্যন্ত ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে?

আসুন এটি বের করা যাক।

একটি ডাটা লেক কি?

একটি ডেটা লেক হল একটি কেন্দ্রীয় স্টোরেজ যা সমস্ত ধরণের ডেটার মূল, অসংগঠিত আকারে।

ঐতিহ্যগত ডেটা গুদামগুলির বিপরীতে ডেটা লেকগুলি কাঠামোগত, আধা-কাঠামোগত, এবং অসংগঠিত ডেটা গ্রহণ, সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়া করতে পারে।

AWS এর মতে, "একটি ডেটা গুদাম একটি কাঠামোগত বিন্যাসে ডেটা সঞ্চয় করে৷ এটি বিশ্লেষণ এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার জন্য প্রি-প্রসেসড ডেটার একটি কেন্দ্রীয় ভান্ডার। অন্যদিকে, একটি ডেটা লেক হল কাঁচা ডেটা এবং অসংগঠিত ডেটার জন্য একটি কেন্দ্রীয় ভান্ডার। আপনি প্রথমে ডেটা সংরক্ষণ করতে পারেন এবং পরে এটি প্রক্রিয়া করতে পারেন।"

একটি ডেটা লেকের সুবিধা

একটি ডেটা লেক হল অপারেশনাল সিস্টেম থেকে প্রাথমিকভাবে কাঁচা ডেটার ভান্ডার। ডেটা লেক তার কাঁচা বিন্যাসের কাছাকাছি ডেটার ভলিউম রাখে। তারপর, আমরা একটি বিন্যাসে সস্তায় ডেটা ক্যাটালগ এবং সঞ্চয় করি যা অন্য সিস্টেমগুলি সহজেই ব্যবহার করতে পারে।

AWS লিখেছেন যে একটি ডেটা লেক নিম্নলিখিত বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত:

• মেশিন লার্নিং / এআই প্রশিক্ষণ
• তথ্য বিজ্ঞানী এবং বিশ্লেষক
• অনুসন্ধানমূলক বিশ্লেষণ
• তথ্য আবিষ্কার
• স্ট্রিমিং
• অপারেশনাল/উন্নত বিশ্লেষণ
• বড় তথ্য বিশ্লেষণ
• ডেটা প্রোফাইলিং

ডেটা লেক কি মাপযোগ্য?

হ্যাঁ. AWS নোট করে যে একটি ডেটা লেক, "আপনাকে যে কোনও স্কেলে যে কোনও ডেটা সংরক্ষণ করতে দেয়৷"

ডেটা হ্রদ বিভিন্ন ধরনের ডেটা পরিচালনা করতে পারে, যেমন স্ট্রাকচার্ড, সেমি-স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড। এগুলি প্রায়শই থেকে উদ্ভূত হয়:

• ডাটাবেস
• নথি পত্র
• লগ
• সামাজিক মাধ্যম

ডেটা লেক স্টোরেজ কতটা নমনীয়?

OvalEdge, একটি গভর্নেন্স স্যুট এবং ডেটা ক্যাটালগ প্রদানকারী, ডেটা লেকের বহুমুখিতা বর্ণনা করে । “একটি ডেটা লেক বিভিন্ন উত্স থেকে বহু-কাঠামোগত ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে।

একটি ডেটা লেক সংরক্ষণ করতে পারে:

• লগ

• এক্সএমএল

• মাল্টি মিডিয়া

• সেন্সর ডেটা

• বাইনারি

• সামাজিক তথ্য

• চ্যাট

• মানুষের তথ্য

  
  

OvalEdge বিশ্লেষণের জন্য এটি প্রসারিত করে। তারা বলে যে ডেটা একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে থাকা প্রয়োজন একটি বাধা। “Hadoop ডেটা লেক আপনাকে স্কিমা-মুক্ত হতে দেয়, অথবা আপনি একই ডেটার জন্য একাধিক স্কিমা সংজ্ঞায়িত করতে পারেন। সংক্ষেপে, এটি আপনাকে ডেটা থেকে স্কিমা ডিকপল করতে সক্ষম করে, যা বিশ্লেষণের জন্য চমৎকার।

একটি ডেটা লেক ব্যবহার করার জন্য কী খরচ হয়?

এম্বেডেড অ্যানালিটিক্স ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা গুদামগুলির তুলনায় ডেটা লেকগুলি সাধারণত বেশি সাশ্রয়ী হয়৷

ডেটা গুদাম খরচ, যেমন স্নোফ্লেক, প্রায়ই সমসাময়িক অনুসন্ধানের কারণে নিয়ন্ত্রণের বাইরে চলে যায়। একটি SaaS প্ল্যাটফর্মে গণনার চাহিদাগুলি একটি অভ্যন্তরীণ বিশ্লেষণ ফাংশনের চেয়ে আলাদা।

খরচও কম কারণ:

• ডেটা হ্রদ নির্মাণের জন্য কম প্রচেষ্টা প্রয়োজন

• খুব কম বিলম্ব আছে

• ডেটা বিশ্লেষণ সমর্থন করতে পারে

  
  

একটি স্কিমা এবং ফিল্টারিং প্রয়োজন ছাড়া, স্টোরেজ খরচ ডেটা গুদামজাতকরণের তুলনায় কম হতে পারে।

একটি ডেটা গুদাম কি?

একটি ডেটা গুদাম হল আপস্ট্রিম সিস্টেম থেকে প্রাথমিকভাবে রূপান্তরিত, কিউরেট করা এবং মডেল করা ডেটার একটি ডেটা স্টোর। ডেটা গুদামগুলি একটি স্ট্রাকচার্ড ডেটা ফর্ম্যাট ব্যবহার করে।

আমাদের ব্লগে, আমরা মাল্টি-টেন্যান্ট বিশ্লেষণের জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের মধ্যে পার্থক্য নিয়ে আলোচনা করেছি। ডেটা প্রকৌশলীর ভূমিকার মধ্যে রয়েছে ডেটা লেককে ডেটা গুদামে রূপান্তরিত করা। এই প্রক্রিয়াটি একটি সাঁতার কাটা ক্যাপিবারা কীভাবে তার পরিবেশের সাথে খাপ খায় তার অনুরূপ। শিশু ক্যাপিবার ডেটা বিজ্ঞানী তখন বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে পারেন।

একটি ডেটা গুদামের সুবিধা

ডেটা গুদামগুলি স্ট্রাকচার্ড ডেটার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়

ডেটা গুদামগুলি ডেটা স্টোরেজের জন্য একটি কাঠামোগত, বা সম্পর্কযুক্ত, ডেটা বিন্যাস ব্যবহার করে।

একটি ডেটা গুদাম তৈরি করতে আরও সময় লাগে এবং কাঁচা ডেটাতে কম অ্যাক্সেস সরবরাহ করে। যাইহোক, যেহেতু ডেটার কিউরেশন প্রয়োজন, এটি সাধারণত ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি নিরাপদ, আরও উত্পাদনশীল জায়গা।

AWS বলে , “ডেটা লেক এবং গুদাম উভয়েরই সীমাহীন ডেটা উৎস থাকতে পারে। যাইহোক, ডেটা গুদামজাতকরণের জন্য আপনাকে ডেটা সংরক্ষণ করার আগে আপনার স্কিমা ডিজাইন করতে হবে। আপনি সিস্টেমে শুধুমাত্র কাঠামোগত ডেটা লোড করতে পারেন। "

AWS এর সাথে প্রসারিত করে "বিপরীতভাবে, ডেটা হ্রদের এই ধরনের কোন প্রয়োজনীয়তা নেই। তারা ওয়েব সার্ভার লগ, ক্লিকস্ট্রিম, সোশ্যাল মিডিয়া এবং সেন্সর ডেটার মতো অসংগঠিত এবং আধা-কাঠামোগত ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে।"

একক ভাড়াটে/অভ্যন্তরীণ বিশ্লেষণের জন্য ভাল

একটি গুদামে স্ট্রাকচার্ড ডেটা ব্যবহারকারীদের দ্রুত ক্যোয়ারী পারফরম্যান্সের কারণে দ্রুত রিপোর্ট তৈরি করতে সাহায্য করে। এটি ডেটার পরিমাণ এবং সম্পদ বরাদ্দের গণনার উপর নির্ভর করে।

ডেটাব্রিক্স লিখেছেন , "ডেটা গুদামগুলি অপারেশনাল সিস্টেম যেমন পয়েন্ট-অফ-সেল সিস্টেম, ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, বা মার্কেটিং বা বিক্রয় ডেটাবেস থেকে আপলোড করা ব্যবসার ডেটা দ্রুত এবং সহজে বিশ্লেষণ করা সম্ভব করে তোলে৷ ডেটা একটি অপারেশনাল ডেটা স্টোরের মধ্য দিয়ে যেতে পারে এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য ডেটা গুদামে ব্যবহার করার আগে ডেটার গুণমান নিশ্চিত করার জন্য ডেটা পরিষ্কার করার প্রয়োজন হয়।"

একটি ডেটা গুদামের চ্যালেঞ্জ

তারা মাল্টি-টেন্যান্ট প্রস্তুত নয়

বেশিরভাগ ডেটা গুদামগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা সঞ্চয় করে, তবে সাধারণত মাল্টি-টেন্যান্ট বিশ্লেষণের জন্য নয়।

আপনি যদি আপনার মাল্টি-টেন্যান্ট অ্যানালিটিক্সকে পাওয়ার জন্য একটি ডেটা গুদাম ব্যবহার করেন, তাহলে সঠিক পদ্ধতিটি অত্যাবশ্যক৷ স্নোফ্লেক এবং রেডশিফ্ট ডেটা সংগঠিত এবং সংরক্ষণের জন্য দরকারী। যাইহোক, একাধিক ভাড়াটেদের কাছ থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করার সময় তারা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।

মাল্টি-টেন্যান্ট অ্যানালিটিক্সের জন্য ডেটা গুদামগুলির সামনে উল্লেখযোগ্য মডেলিং এবং ইঞ্জিনিয়ারিং প্রয়োজন, যার ফলে যথেষ্ট বেশি খরচ হয় ৷ ব্যবহারকারীর অনুমতি বাস্তবায়নের জন্য একটি শব্দার্থিক স্তরের সম্পূর্ণ অভাব উল্লেখ না করা।

মাল্টি-টেন্যান্ট সিকিউরিটি লজিকের অভাব

মাল্টি-টেন্যান্ট SaaS অ্যাপে ডেটা সুরক্ষিত করা কঠিন হতে পারে। বিশেষ করে ডাটা গুদামে সরাসরি চার্ট সংযুক্ত করার সময়।

ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং গভর্নেন্সের জন্য কাস্টম-ডেভেলপড মিডলওয়্যার প্রয়োজন। এটি মেটাটেবল টেবিল, ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং একটি শব্দার্থিক স্তরের আকারে বিদ্যমান যা ডেটা নিরাপত্তাকে অর্কেস্ট্রেট করে।

আপনার ডেটা গুদামের সাথে সংযোগ করার জন্য আরেকটি শব্দার্থিক স্তর তৈরি করা প্রয়োজন। এই উপাদানটি আপনার ফ্রন্ট-এন্ড ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন মাল্টি-টেন্যান্ট লজিককে ডেটা গুদাম লজিকে আবার অনুবাদ করবে। দুর্ভাগ্যবশত, এই প্রক্রিয়া বিশেষভাবে কষ্টকর হতে পারে।

স্নোফ্লেক মাল্টি-টেন্যান্ট বিশ্লেষণের জন্য একটি ডেটা গুদাম ডিজাইন করার জন্য তিনটি প্যাটার্ন বর্ণনা করে। তারা বলে , “মাল্টি-টেন্যান্ট টেবিল (এমটিটি) হল সবচেয়ে মাপযোগ্য ডিজাইন প্যাটার্ন যা একটি আবেদন সমর্থন করতে পারে এমন ভাড়াটেদের সংখ্যার পরিপ্রেক্ষিতে।

এই পদ্ধতি লক্ষ লক্ষ ভাড়াটেদের সাথে অ্যাপগুলিকে সমর্থন করে৷ স্নোফ্লেকের মধ্যে এটির একটি সহজ স্থাপত্য রয়েছে। সরলতা গুরুত্বপূর্ণ কারণ বস্তুর বিস্তার সময়ের সাথে সাথে অগণিত বস্তু পরিচালনা করা কঠিন করে তোলে।"

ব্যয়বহুল কম্পিউট খরচ

যখন একটি ডেটা গুদাম আপনার মাল্টি-টেন্যান্ট বিশ্লেষণকে ক্ষমতা দেয়, তখন চলমান খরচও বেশি হতে পারে।

একটি মাল্টি-টেন্যান্ট প্ল্যাটফর্মের সাথে প্রতি-কোয়েরি ফিগুলির গণনা ব্যয় দ্রুতগতিতে বৃদ্ধি পায়।

এটি বিশেষত স্নোফ্লেক ডেটা ক্লাউডের সাথে একটি সমস্যা। পাবলিক ক্লাউড অবকাঠামোর মতোই, বর্ধিত ব্যবহারের সাথে খরচ বৃদ্ধির জন্য এটি যৌক্তিক। দুর্ভাগ্যবশত, স্নোফ্লেক খরচ লাফ প্রায়ই সূচকীয় হয়, আপনার যোগ করা মূল্যের সঠিক অনুপাতে না। [আমাদের স্নোফ্লেক খরচ অপ্টিমাইজেশান ক্যালকুলেটর ব্যবহার করে দেখুন]

পরিমাপযোগ্যতা আরেকটি চ্যালেঞ্জ

আপনার SaaS বিশ্লেষণ প্রায় সঙ্গে সঙ্গে প্রত্যেকের কাছে উপলব্ধ হতে হবে।

এটা অসম্ভাব্য যে আপনি অলস সময় উল্লেখযোগ্য পরিমাণ থাকবে. আপনার ব্যবহারকারীরা যখন আপনার বিশ্লেষণ ব্যবহার করে তখন তারা আরও বেশি মূল্য পায়। আরও ব্যবহার বেশি রাজস্ব এবং গ্রাহক ধরে রাখার সমান হওয়া উচিত।

SaaS বিক্রেতাদের অবশ্যই কাজ করতে হবে যাতে ভাড়াটেদের সংখ্যা বৃদ্ধির সাথে একটি ডেটা গুদাম স্কেল সহজে হয় ।

মাল্টি-টেন্যান্ট সাস অ্যাপ্লিকেশনে এমবেডেড অ্যানালিটিক্সের জন্য ডেটা লেক কেন ভাল?

মাল্টি-টেন্যান্ট SaaS অ্যাপে এমবেডেড অ্যানালিটিক্সের জন্য ডেটা লেক সেরা পছন্দের কয়েকটি উপায় রয়েছে।

1) মাল্টি-টেন্যান্ট ডেটা লেক স্কেলিং অ্যাপ্লিকেশন সহজ করে

শেয়ার্ড ইনফ্রাস্ট্রাকচারে স্টোরেজ, কম্পিউট এবং প্রশাসনের ওভারহেড একত্রিত করা ব্যবহারকারীর বেস বৃদ্ধির সাথে সাথে প্রদানকারী এবং ভাড়াটে গ্রাহক উভয়ের জন্যই খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।

যাইহোক, সম্পদ ক্লাস্টার সঠিকভাবে আকার গুরুত্বপূর্ণ. একটি SaaS টেন্যান্ট বেসের মধ্যে সামঞ্জস্যের চাহিদা বাস্তব।

ডেটা লেক ভাড়াটে ডেটা বিচ্ছিন্নতার জন্যও সুবিধাজনক। ভাড়াটেদের একই উদাহরণে অ্যাক্সেস করার সাথে, কঠোর অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ অন্যান্য ভাড়াটেদের ডেটাতে দৃশ্যমানতা রোধ করে।

2) বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাট পরিচালনা করা

ডেটা টাইপ বাড়ছে। SaaS প্ল্যাটফর্মের পণ্য নেতারা আরও ভাল বিশ্লেষণ অফার করতে চান, কিন্তু তাদের ডেটা গুদাম প্রায়শই তাদের আটকে রাখে।

ডেটা লেকগুলি বিশ্লেষণের বিকল্পগুলি খুলে দেয়। যখন আধা-কাঠামোগত ডেটা খেলার মধ্যে থাকে, তখন MongoDB-এর মতো ডেটাবেসগুলি ডেটা লেকে সংরক্ষণ করা সহজ হয়ে যায়।

অসংগঠিত ডেটা বিকল্পগুলির সাথে, আপনি গ্রাহক পরিষেবা ব্যবহারের ক্ষেত্রে পাঠ্য বিশ্লেষণও অফার করতে পারেন।

3) একাধিক ভাড়াটেদের জন্য মাপযোগ্যতা

উল্লেখযোগ্য উন্নয়ন প্রচেষ্টা ছাড়া ডেটা গুদামগুলি মাল্টি-টেনেন্সির জন্য সহজে স্কেল করে না।

একটি ডেটা গুদাম সহ বহু-ভাড়াত্ব অর্জন করতে, আপনাকে অবশ্যই অতিরিক্ত পরিকাঠামো তৈরি করতে হবে। ডাটাবেস এবং ব্যবহারকারী-মুখী অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে যৌক্তিক প্রক্রিয়া বিদ্যমান যা ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলিকে নিজেদের তৈরি করতে হবে।

4) ডেটা বিচ্ছিন্নতা এবং নিরাপত্তা

ডেটা গুদামগুলি বহু-ভাড়াটে পরিবেশে সারি-স্তরের নিরাপত্তার সাথে লড়াই করে।

প্রতিটি ডেটা গুদাম সমাধানের জন্য ভাড়াটে-স্তরের ডেটা আলাদা করার জন্য অতিরিক্ত প্রচেষ্টার প্রয়োজন। ব্যবহারকারী-স্তরের অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের সাথে এই চ্যালেঞ্জ যৌগিক।

5) খরচ সুবিধা

ডেটা লেকগুলি আরও সহজে স্কেল করে এবং কম গণনার প্রয়োজন হয়। ইলাস্টিকসার্চের মাধ্যমে আমরা আমাদের মাল্টি-টেন্যান্ট ডেটা লেককে পাওয়ার একটি উল্লেখযোগ্য কারণ।

ডেটা স্ট্রিমিং অগ্রগামী কনফ্লুয়েন্ট লিখেছেন , "ডেটা লেকগুলি খরচের ক্ষেত্রে সবচেয়ে কার্যকর কারণ এটি তাদের কাঁচা আকারে সংরক্ষণ করা হয় যেখানে ডেটা গুদামগুলি বিশ্লেষণের জন্য ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রস্তুত করার সময় অনেক বেশি স্টোরেজ নেয়৷ "

একটি ডেটা লেক বাস্তবায়নের চ্যালেঞ্জ

1) দক্ষ সম্পদ

সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়াররা ডেটা ইঞ্জিনিয়ার নয়।

আপনি যদি নিজেকে তৈরি করছেন, মাল্টি-টেন্যান্ট অ্যানালিটিক্সের জন্য সঠিকভাবে ডেটা লেক স্কেল করার জন্য আপনাকে একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ারের প্রয়োজন হবে। স্কেলিং সফ্টওয়্যার স্কেলিং বিশ্লেষণ প্রশ্ন থেকে ভিন্ন.

ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ডেটা সংগ্রহ, সঞ্চয় এবং বিশ্লেষণ করার জন্য সিস্টেম তৈরি করা জড়িত, বিশেষত একটি বড় স্কেলে। একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ার সংস্থাগুলিকে দরকারী অন্তর্দৃষ্টি পেতে ডেটা সংগ্রহ এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করে। তারা বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ডেটাকে ফর্ম্যাটে রূপান্তর করে।

Qrvey ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের প্রয়োজনীয়তা দূর করে । এবং অবশ্যই, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের প্রয়োজনীয়তা অপসারণ করা খরচ কমায় এবং বাজারের সময়কে ত্বরান্বিত করে।

2) বিদ্যমান সিস্টেমের সাথে একীকরণ

একাধিক উত্স থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করতে, SaaS প্রদানকারীদের অবশ্যই স্বাধীন ডেটা পাইপলাইন তৈরি করতে হবে।

Qrvey ডেটা সংগ্রহের জন্য এটিকেও বাদ দেয়।

Qrvey ব্যবহার করে SaaS কোম্পানিগুলির বিশ্লেষণ তৈরি এবং চালু করতে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের সহায়তার প্রয়োজন হয় না। অন্যথায়, দলগুলি প্রতিটি উত্সের জন্য একটি পৃথক ডেটা পাইপলাইন এবং ETL প্রক্রিয়া তৈরি করে।

Qrvey একটি ইউনিফাইড ডেটা পাইপলাইন সহ একটি টার্নকি ডেটা ম্যানেজমেন্ট লেয়ার দিয়ে এই চ্যালেঞ্জটি মোকাবেলা করে যা অফার করে:

• যেকোন ডেটা টাইপ ইনজেস্ট করার জন্য একটি একক API
• সাধারণ ডাটাবেস এবং ডেটা গুদামগুলিতে পূর্ব-নির্মিত ডেটা সংযোগকারী
• একটি রূপান্তর নিয়ম ইঞ্জিন
• স্কেল এবং নিরাপত্তা প্রয়োজনীয়তার জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি ডেটা লেক যাতে প্রয়োজন হলে বহু-ভাড়াটি অন্তর্ভুক্ত থাকে

একটি ডেটা লেক মাল্টি-টেন্যান্ট অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন

একটি পরিষ্কার ডেটা কৌশল সংজ্ঞায়িত করা

যে কোনো সংস্থা যে বিশ্লেষণ তৈরি করতে চায় তার একটি ডেটা কৌশল থাকতে হবে।

AWS সংজ্ঞায়িত করে , "একটি দীর্ঘমেয়াদী পরিকল্পনা যা একটি প্রতিষ্ঠানের তথ্য সম্পদ পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রযুক্তি, প্রক্রিয়া, ব্যক্তি এবং নিয়মগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে।"

এটি প্রায়শই আপনার প্রত্যাশার চেয়ে বেশি চ্যালেঞ্জ।

অনেক সংস্থা মনে করে যে তাদের ডেটা পরিষ্কার, যেমন লোকেরা কীভাবে তাদের স্মার্টফোন পরিষ্কার মনে করে। তবে দুটোই প্রায়ই জীবাণুতে পূর্ণ!

ডেটা ক্লিনিং হল ডেটাসেটের মধ্যে ডেটা ঠিক করার প্রক্রিয়া। সাধারণত দেখা সমস্যাগুলি ভুল, দূষিত, ভুল ফর্ম্যাট বা অসম্পূর্ণ ডেটা।

একাধিক ডেটা উত্স একত্রিত করার সময় ডুপ্লিকেট ডেটা একটি বিশেষ উদ্বেগের বিষয়। ভুল লেবেলিং ঘটলে, এটি বিশেষ করে সমস্যাযুক্ত। রিয়েল-টাইমে ডেটা নিয়ে আরও বড় সমস্যা।

ডাটাবেস স্কেলেবিলিটি আরেকটি ক্ষেত্র যেখানে আশাবাদ প্রায়ই ভিত্তিহীন। DesignGurus.io লিখেছেন , "আনুভূমিকভাবে এসকিউএল ডাটাবেস স্কেল করা একটি জটিল কাজ যা প্রযুক্তিগত প্রতিবন্ধকতা নিয়ে ধাঁধাঁযুক্ত।"

কে যে চায়?

ডেটা নিরাপত্তা এবং শাসন বাস্তবায়ন

SaaS প্রদানকারীরা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিতে অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণকারী ব্যবহারকারীদের অনুমতি দিতে পারে। অ্যাড-অন মডিউলগুলির জন্য অতিরিক্ত ফি চার্জ করার জন্য অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করা প্রয়োজন।

স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ ক্ষমতা অফার করার সময়, আপনার ডেটা কৌশল নিরাপত্তা নিয়ন্ত্রণ অন্তর্ভুক্ত করা আবশ্যক।

উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ SaaS অ্যাপ্লিকেশন বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য অফার করতে ব্যবহারকারীর স্তর ব্যবহার করে। ভাড়াটে "প্রশাসন" সমস্ত ডেটা দেখতে পারে৷ বিপরীতভাবে, নিম্ন স্তরের ব্যবহারকারীরা শুধুমাত্র আংশিক অ্যাক্সেস পান। এই পার্থক্য মানে সমস্ত চার্ট এবং চার্ট নির্মাতাদের এই স্তরগুলিকে সম্মান করতে হবে।

আপনার ডেটা আপনার ক্লাউড পরিবেশ ছেড়ে গেলে ডেটা সুরক্ষা বজায় রাখাও জটিল এবং চ্যালেঞ্জিং। যখন BI বিক্রেতারা তাদের ক্লাউডে আপনার ডেটা পাঠাতে চান, তখন এটি একটি অপ্রয়োজনীয় নিরাপত্তা ঝুঁকি তৈরি করে।

বিপরীতে, Qrvey-এর মতো একটি স্ব-হোস্টেড সমাধানের সাথে, আপনার ডেটা কখনই আপনার ক্লাউড পরিবেশ ছেড়ে যায় না। আপনার অ্যানালিটিক্স সম্পূর্ণরূপে আপনার পরিবেশের মধ্যে চলতে পারে, আপনার নিরাপত্তা নীতিগুলি ইতিমধ্যেই রয়েছে। এটি SaaS অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সর্বোত্তম। এটি আপনার সলিউশনকে শুধুমাত্র সুরক্ষিতই নয় বরং সহজ এবং দ্রুত ইনস্টল, ডেভেলপ, পরীক্ষা এবং স্থাপন করে।

Qrvey জানে অ্যানালিটিক্স ডেটা দিয়ে শুরু হয়

"বিশ্লেষণ" শব্দটি রঙিন ড্যাশবোর্ডের চিত্রগুলিকে সুন্দরভাবে বিভিন্ন গ্রাফ প্রদর্শন করতে পারে।

এটা শেষ খেলা, কিন্তু এটা সব তথ্য দিয়ে শুরু হয়.

কারণ আমরা বুঝতে পারি যে বিশ্লেষণগুলি সেই ডেটা দিয়ে শুরু হয় যা Qrvey ডেটা লেকের ব্যবহারের উপর ফোকাস করেছিল৷

আমরা বিশেষত SaaS কোম্পানিগুলির জন্য বহু-ভাড়াটে বিশ্লেষণের জন্য একটি এমবেডেড বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছি৷ লক্ষ্য হল সফ্টওয়্যার পণ্য দলগুলিকে অর্থ সঞ্চয় করার সময় কম সময়ে আরও ভাল বিশ্লেষণ সরবরাহ করতে সহায়তা করা।

তবে এটি ডেটা দিয়ে শুরু হয়।

Qrvey বিভিন্ন প্রয়োজন মেটাতে নমনীয় ডেটা ইন্টিগ্রেশন বিকল্প অফার করে। এটি বিদ্যমান ডাটাবেসের সাথে লাইভ সংযোগ এবং এর অন্তর্নির্মিত ডেটা লেকে ডেটা গ্রহণ করার অনুমতি দেয়।

এই ক্লাউড ডেটা লেক পদ্ধতি জটিল বিশ্লেষণের প্রশ্নের জন্য কর্মক্ষমতা এবং খরচ-দক্ষতাকে অপ্টিমাইজ করে। অতিরিক্তভাবে, ইনজেশনের সময় সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটাকে স্বাভাবিক করে তোলে তাই এটি মাল্টি-টেন্যান্ট বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য প্রস্তুত।

Qrvey রেডশিফ্ট, স্নোফ্লেক, মঙ্গোডিবি, পোস্টগ্রেস এবং আরও অনেক কিছুর মতো সাধারণ ডেটাবেস এবং ডেটা গুদামগুলির সংযোগ সমর্থন করে।

আমরা রিয়েল-টাইম ডেটা পুশ করার জন্য একটি ইনজেস্ট API প্রদান করি। এটি JSON এবং FHIR ডেটার মতো আধা-কাঠামোগত ডেটা সমর্থন করে৷

উপরন্তু, S3 বাকেটের মতো ক্লাউড স্টোরেজ থেকে ডেটা গ্রহণ করা এবং নথি, পাঠ্য এবং চিত্রগুলির মতো অসংগঠিত ডেটা সম্ভব।

Qrvey একটি অন্তর্নির্মিত বৈশিষ্ট্য হিসাবে ডেটা রূপান্তর অন্তর্ভুক্ত করে, পৃথক ETL পরিষেবার প্রয়োজনীয়তা দূর করে। Qrvey এর সাথে, ডেডিকেটেড ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের আর কোন প্রয়োজন নেই।

কম সফ্টওয়্যার তৈরি করার সময় গ্রাহকদের কাছে আরও মূল্য দেওয়ার জন্য আমরা কীভাবে আপনাকে ক্ষমতায়ন করি তা দেখান।