কিভাবে কাস্টম ডেটা মডেল নেক্সট-জেনারেশন এমবেডেড অ্যানালিটিক্স চালায়

এমবেডেড অ্যানালিটিক্স , বিদ্যমান সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে রিপোর্টিং এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ক্ষমতার একীকরণ, শিল্প জুড়ে একটি প্রয়োজনীয়তা হয়ে উঠছে। এটি পরবর্তী প্রজন্মের ডিজিটাল অভিজ্ঞতাগুলিকে শক্তি দেয় যা ব্যবহারকারীদের আনন্দ দেয় এবং SaaS কোম্পানিগুলির জন্য প্রতিযোগিতামূলক পার্থক্য প্রদান করে, তবে কাস্টম ডেটা মডেলগুলি যে কোনও শক্তিশালী এমবেডেড বিশ্লেষণ বৈশিষ্ট্য সেটের কেন্দ্রে থাকে৷

যাইহোক, অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে প্রভাবশালী এবং উপযোগী বিশ্লেষণ প্রদান করা অনন্য ডেটা মডেলিং চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে, বিশেষত বিভিন্ন গ্রাহক বেস সহ সফ্টওয়্যার বিক্রেতাদের জন্য।

এই ব্লগ পোস্টটি নমনীয় কিন্তু সামঞ্জস্যপূর্ণ এমবেডেড অ্যানালিটিক্স সক্ষম করার ক্ষেত্রে কাস্টম ডেটা মডেলের অপরিসীম মূল্য ব্যাখ্যা করে, প্রদানকারী এবং তাদের ব্যবহারকারী উভয়ের জন্যই প্রচুর সুবিধা আনলক করে৷

একটি কাস্টম ডেটা মডেল কি?

একটি কাস্টম ডেটা মডেল হল একটি অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে প্রতিটি গ্রাহক বা ভাড়াটেকে পরিবেশন করার জন্য প্রয়োজনীয় বিভিন্ন ডেটা কাঠামো, সম্পর্ক এবং শব্দার্থের একটি বিমূর্ত, যৌক্তিক উপস্থাপনা।

মাল্টি-টেন্যান্ট সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মের মধ্যে, কাস্টম ডেটা মডেল:

• পৃথক ভাড়াটে সত্ত্বা, বৈশিষ্ট্য, মেট্রিক্স, এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রয়োজন প্রতিফলিত করুন

• স্ট্যান্ডার্ডাইজ করুন এবং একটি সমন্বিত ভিউতে পৃথক ডেটা উত্স ম্যাপ করুন

• সূক্ষ্ম নিরাপত্তা নীতির মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা কীভাবে ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তা নিয়ন্ত্রণ করে

  
  

কাস্টম ডেটা মডেলের সাহায্যে, টেন্যান্ট অ্যানালিটিক্স এক-আকার-ফিট-কোনটির পরিবর্তে সত্যিই কাস্টমাইজযোগ্য হয়ে ওঠে।

এক-আকার-ফিট-সমস্ত ডেটা মডেলের সীমা

এই সরঞ্জামগুলি তৈরি, জেনেরিক ডেটা আর্কিটেকচারের সাথে আসে যা প্রতিটি গ্রাহককে তাদের প্রয়োজনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হয়। যদিও এটির অনুমিত সরলতা এবং বাস্তবায়নের সহজতার কারণে এটি আকর্ষণীয় মনে হতে পারে, এটি একটি খরচে আসে।

উদাহরণস্বরূপ, জনপ্রিয় সমাধান যেমন Tableau এবং QuickSight , যা তাদের অভ্যন্তরীণ বিশ্লেষণ ক্ষমতার জন্য বিখ্যাত, কেন্দ্রীভূত এবং মানসম্মত স্কিমা ব্যবহার করে যা ব্যবহারকারীদের তাদের বিশ্লেষণ অভিজ্ঞতাকে উপযোগী করতে সক্ষম করার ক্ষেত্রে গুরুতর বিধিনিষেধ আরোপ করে।

এই সীমাবদ্ধতাটি স্পষ্ট হয়ে ওঠে যখন ব্যবহারকারীরা ডেটা উত্সগুলির একটি ভাণ্ডারকে একত্রিত করার এবং সংহত করার চেষ্টা করে। পূর্বনির্ধারিত ডেটা মডেলগুলির অনমনীয় প্রকৃতির কারণে, এই ব্যবহারকারীরা পথে উল্লেখযোগ্য বাধার সম্মুখীন হন। তারা বৈচিত্র্যময় এবং স্বতন্ত্র ডেটা টাইপগুলিকে বাধ্য করতে এবং কেসগুলিকে সীমাবদ্ধ এবং কঠোরভাবে সংজ্ঞায়িত টেমপ্লেট বা কাঠামোতে ব্যবহার করতে বাধ্য হয়। জুতার হর্নিংয়ের এই কাজটি প্রায়শই অদক্ষ এবং কম অনুকূল ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

নমনীয়তার এই অভাব দ্বারা নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত আরেকটি ক্ষেত্র মূল সিস্টেমগুলিকে জড়িত করে - বিশেষ করে ভূমিকা এবং অনুমতি সম্পর্কিত ফাংশনগুলি। একটি বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের এই প্রয়োজনীয় উপাদানগুলি প্রায়শই সিস্টেমের কোডে প্রবেশ করানো হয়। ভূমিকার সংজ্ঞা এবং অনুমতি বরাদ্দের ক্ষেত্রে এই ধরনের অনমনীয়তা সাংগঠনিক কর্মপ্রবাহকে স্ট্রিমলাইন করার পরিবর্তে দমিয়ে দিতে পারে।

মাল্টি-টেন্যান্ট, কাস্টমাইজযোগ্য ডেটা মডেলের জন্য প্রচলিত ডেটা গুদামজাতকরণের সীমাবদ্ধতা

প্রথাগত ডেটা গুদাম প্রযুক্তি, যা সফ্টওয়্যারের মধ্যে একটি পরিষেবা (SaaS) অ্যাপ্লিকেশন হিসাবে এমবেডেড বিশ্লেষণের জন্য মেরুদণ্ড গঠন করে, প্রায়শই অনেক সীমাবদ্ধতা উপস্থাপন করে। এই সিস্টেমগুলি মূলত বহু-ভাড়াটে পরিবেশে উদ্ভূত গতিশীল এবং বৈচিত্র্যময় প্রয়োজনগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়নি যেখানে প্রতিটি ভাড়াটেদের অনন্য ডেটা কাঠামো এবং প্রয়োজনীয়তা থাকতে পারে।

অনমনীয় আর্কিটেকচার

উত্তরাধিকার সমাধানগুলির একটি মূল সমস্যা হল তাদের সহজাতভাবে কঠোর স্থাপত্য। এটি প্রায়শই ডেটা ম্যানেজমেন্টের জন্য একটি বিচ্ছিন্ন এবং বিভক্ত পদ্ধতির ফলাফল করে, যেখানে ডেটা পৃথক সাইলোতে সংরক্ষণ করা হয়, যা গ্রাহকদের বা ভাড়াটেদের মধ্যে একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি অর্জন করাকে চ্যালেঞ্জ করে তোলে। ফলস্বরূপ, যখন বিশ্লেষণগুলি এই SaaS অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এমবেড করা হয়, তখন এই গুদাম সমাধানগুলির অনমনীয় প্রকৃতির কারণে তারা যথেষ্ট কাস্টমাইজেশন বাধাগুলির সাথে পূরণ হয়৷

কঠিন রক্ষণাবেক্ষণ

SaaS ইঞ্জিনিয়ারিং টিমগুলি পণ্য টিমের নির্দিষ্ট বিশ্লেষণাত্মক প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য টেলারিং স্টোরেজ সলিউশন, ETL (এক্সট্র্যাক্ট, ট্রান্সফর্ম, লোড) প্রক্রিয়া এবং হার্ডওয়্যার পরিকাঠামোর ক্রমবর্ধমান জটিলতার সাথে লড়াই করার কারণে বাধাগুলি বাড়তে থাকে। তাদের অবশ্যই অনেক নির্দেশনা ছাড়াই কনফিগারেশনের গোলকধাঁধায় নেভিগেট করতে হবে, যা জটিলতা এবং সংস্থান প্রতিশ্রুতিতে একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্ধনের দিকে পরিচালিত করে।

অনেকগুলো সংস্করণ

পরিস্থিতিকে আরও বাড়িয়ে তোলা হচ্ছে "সংস্করণ ছড়িয়ে পড়ার" সমস্যা। যেহেতু ডেটা গুদাম সরবরাহকারীরা তাদের প্ল্যাটফর্মগুলি আপডেট করে এবং উন্নত করে, পুরানো সংস্করণগুলি ব্যবহার করে গ্রাহকরা এই অগ্রগতিগুলি থেকে নিজেদেরকে লক আউট করে।

তারা পুরানো সিস্টেমগুলির সাথে কাজ করে যা আর নতুন রিলিজের দ্বারা প্রদত্ত বিকশিত কার্যকারিতার সাথে সারিবদ্ধ নয়। পশ্চাদগামী সামঞ্জস্যতা বা মসৃণ স্থানান্তর পথের অভাবের অর্থ হল তারা এই পুরানো প্ল্যাটফর্মগুলিতে আটকে আছে, নতুন প্রযুক্তির দ্বারা প্রদত্ত উদ্ভাবন এবং বর্ধিতকরণগুলিকে কাজে লাগাতে অক্ষম৷

শব্দার্থিক মডেলগুলিতে ফোকাসের অভাব

ঐতিহ্যবাহী গুদাম প্রযুক্তির আরেকটি গুরুতর ত্রুটি হল শব্দার্থিক মডেলিং এর উপর নগণ্য ফোকাস। শব্দার্থিক স্তরগুলি কাঁচা ডেটাতে ব্যবসার প্রসঙ্গ যোগ করার অনুমতি দেয়, ব্যবহারকারীদের এটির সাথে আরও স্বজ্ঞাত এবং অর্থপূর্ণ উপায়ে যোগাযোগ করতে সক্ষম করে৷

যাইহোক, বেশিরভাগ লিগ্যাসি ডেটা গুদামগুলি শব্দার্থিক স্তর ক্ষমতাগুলির জন্য নেটিভ সমর্থন অন্তর্ভুক্ত করে না, যা সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ বাস্তবায়ন, ডেটা শাসন নিশ্চিত করতে এবং কার্যকরভাবে মেটাডেটা পরিচালনার জন্য অপরিহার্য।

মাল্টি-টেন্যান্ট সফ্টওয়্যারের জন্য, যেখানে এই দিকগুলি প্রতিটি ভাড়াটেদের ডেটা পরিবেশের স্বতন্ত্রতা এবং নিরাপত্তা বজায় রাখার জন্য সর্বোত্তম, এই ধরনের বৈশিষ্ট্যগুলির অনুপস্থিতি একটি বড় ঘাটতি।

ফলস্বরূপ, SaaS প্রদানকারী এবং তাদের গ্রাহকদের এমবেডেড বিশ্লেষণের প্রয়োজন এই উত্তরাধিকার সিস্টেমগুলির ত্রুটিগুলির কারণে যথেষ্ট চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়৷

কাস্টম ডেটা মডেলিং বাধ্যতামূলক

কাস্টম ডেটা মডেল ব্যতীত, এমনকি সবচেয়ে উন্নত বিশ্লেষণগুলিও মান সরবরাহ করতে ব্যর্থ হয়, যা ব্যবহারকারীদের প্ল্যাটফর্ম ত্যাগ করতে পরিচালিত করে।

সৌভাগ্যবশত, উত্তরাধিকার সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে উদ্দেশ্য-নির্মিত সমাধানগুলি আবির্ভূত হয়েছে, একত্রিত করে:

• মেঘের স্থিতিস্থাপকতা এবং মাপযোগ্যতা

• শেয়ার করা মেটাডেটা ক্যাটালগ

• ভাড়াটে-স্তরের এবং ব্যবহারকারী-স্তরের ডেটা নিরাপত্তা নিয়ন্ত্রণ

• ইন্টিগ্রেটেড গভর্নেন্স গার্ডেল

• অটোমেশন স্ট্রিমলাইনিং এক্সেস

• নমনীয় স্থাপনার মডেল

  
  

একত্রে, এই ক্ষমতাগুলি গ্রাহকের প্রয়োজনের সাথে সারিবদ্ধভাবে তৈরি করা বিশ্লেষণকে ক্ষমতায়ন করে – যে কোনও স্কেলে।

Qrvey: একমাত্র সম্পূর্ণ এমবেডেড বিশ্লেষণ সমাধান

Qrvey একটি ব্যাপক প্ল্যাটফর্মের সমন্বিত উপাদানগুলির মাধ্যমে SaaS প্রদানকারী এবং ভাড়াটেদের জন্য স্ব-পরিষেবা কাস্টম ডেটা মডেলিং অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

Qrvey-এ, আমরা জানি যে ডেটা স্তরে প্রথমে বিনিয়োগ না করে আপনার কাছে একটি শক্তিশালী বিশ্লেষণী বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে না। এটি একটি প্রাথমিক কারণ কেন গ্রাহকরা প্রতিযোগিতার চেয়ে Qrvey বেছে নেয় ।

মাল্টি-টেন্যান্ট ডেটা লেক

Qrvey একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স মাল্টি-টেন্যান্ট ডেটা লেকে বিভিন্ন ডেটা একত্রিত করে৷ এটি যেকোন ভলিউমে স্ট্রিমিং এবং ব্যাচ ডেটা সহ স্ট্রাকচার্ড, আধা-কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটার বিশাল বৈচিত্র্য পরিচালনা করে।

Qrvey-এর প্ল্যাটফর্মে নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্যের পাশাপাশি ভাড়াটে, ব্যবহারকারী, এবং সারি/কলাম স্তরে নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য রয়েছে যাতে প্ল্যাটফর্মটি SaaS প্ল্যাটফর্ম প্রয়োগ করে এমন যেকোনো নিরাপত্তা কাঠামোকে সমর্থন করে।

ভাড়াটেরা বিচ্ছিন্ন ভূমিকার মাধ্যমে নিরাপদে ভাগ করা ডেটা অ্যাক্সেস করে। রিয়েল-টাইম দৃশ্যমানতা এবং সরাসরি ইন্টারকানেক্টিভিটি নড়াচড়া ছাড়াই ডেটা অখণ্ডতা রক্ষা করে কারণ Qrvey AWS VPC-এর মতো ক্লাউড পরিবেশে স্থাপন করা হয়।

ক্লাউড-নেটিভ আর্কিটেকচার

সার্ভারহীন সফ্টওয়্যার বিকাশ , খরচ-ভিত্তিক স্থাপনা অসীমভাবে স্কেলিং করার সময় ব্যয়কে অপ্টিমাইজ করে। স্বজ্ঞাত ক্লাউড পরিষেবাগুলি অপারেশনাল ওভারহেডগুলি সঙ্কুচিত করে।

সার্ভার সেট আপ করার পুরানো পদ্ধতিতে, কেউ তাদের অ্যাপ ব্যবহার না করলেও বিকাশকারীরা সিস্টেমে অর্থ ব্যয় করে। এটি নগদ অপচয় করতে পারে, বিশেষ করে যখন অ্যাপটি ব্যবহার করে লোকেদের সংখ্যা অনেক উপরে এবং নিচে যায়। কিন্তু সার্ভারলেস এর সাথে, ডেভেলপারদের শুধুমাত্র তাদের অ্যাপের বৈশিষ্ট্যগুলি আসলে চলমান সময়ের জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে।

ঐতিহ্যবাহী BI সফ্টওয়্যার বিক্রেতারা এই সার্ভার-ভিত্তিক মডেলে কাজ করে যা ব্যয়বহুল এবং অযথা হোস্টিং খরচের সাথে কঠোর ডেটা মডেলগুলিকে একত্রিত করে।

অর্কেস্ট্রেশন অটোমেশন

Qrvey কাস্টম মডেল, ডেটা ইন্টিগ্রেশন, ট্রান্সফর্মেশন এবং লাইফসাইকেল ম্যানেজমেন্ট অর্কেস্ট্রেটিং স্বয়ংক্রিয় করে। Qrvey ডাটা বোঝার প্রক্রিয়া সহজ করার জন্য ইনজেশনের উপর স্বয়ংক্রিয় ডেটা প্রোফাইলিংয়ের জন্য ML ব্যবহার করে।

উপরন্তু, Qrvey এম্বেড করা অ্যানালিটিক্স সফ্টওয়্যার প্রদানকারীদের মধ্যে সবচেয়ে ব্যাপক কর্মপ্রবাহ অটোমেশন সমাধান অন্তর্ভুক্ত করে। একটি এমবেডযোগ্য উপাদান হিসাবে, SaaS ব্যবহারকারীরা বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদনের জন্য ব্যবহৃত একই কাস্টম ডেটা মডেলগুলি ব্যবহার করে তাদের প্রয়োজনীয়তার সাথে নির্দিষ্ট গ্রাহক অটোমেশন তৈরি করতে পারে।

এমবেডেড ডেটা ম্যানেজমেন্ট

কোম্পানিগুলি বিভিন্ন উপায়ে কাস্টম ডেটা মডেলগুলি ব্যবহার করে, কিন্তু অনেক Qrvey গ্রাহক একটি SaaS প্ল্যাটফর্মে প্রতিটি ভাড়াটেদের মধ্যে কাস্টম ডেটাসেট তৈরির প্রস্তাব দেয়। একটি এমবেডযোগ্য উইজেট হিসাবে বা প্ল্যাটফর্ম API ব্যবহার করে, পণ্য নেতারা ব্যবহারকারীদের তাদের পছন্দের নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্টগুলি নির্বাচন করতে এবং নির্দিষ্ট প্রতিবেদনের সাথে ব্যবহার করার জন্য ফ্লাইতে কাস্টম ডেটাসেট তৈরি করার অনুমতি দিতে পারে।

Qrvey-এর সাথে, SaaS প্রদানকারীরা সহজেই পৌনঃপুনিক বিশ্লেষণী আয় বৃদ্ধি করে এবং ব্যবহারকারীদের তাদের চাহিদা অনুযায়ী তৈরি করা মডেল দিয়ে আনন্দিত করে...পরিকাঠামো বা মডেলিং জটিলতা ছাড়াই।

মূল দক্ষতা ড্রাইভিং সাফল্য

উত্তরাধিকার সমাধানগুলি কাস্টম ডেটা মডেলিং ক্ষমতা প্রদান করতে ব্যর্থ হয়েছে, মাল্টি-টেন্যান্ট বিশ্লেষণকে পঙ্গু করে দিয়েছে। Qrvey ক্লাউড তত্পরতা, অটোমেশন এবং উদ্দেশ্য-নির্মিত কার্যকারিতার মাধ্যমে এই সীমাবদ্ধতাগুলি অতিক্রম করেছে যা SaaS প্ল্যাটফর্ম বিকাশের চ্যালেঞ্জগুলিকে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বোঝার সাথে আসে।

যেহেতু এম্বেড করা অন্তর্দৃষ্টিগুলি শিল্প জুড়ে কর্মপ্রবাহকে ছড়িয়ে দেয়, কাস্টম ডেটা মডেল নমনীয়তা প্রদানকারী এবং ব্যবহারকারীদের বিশ্লেষণ-সক্ষম অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে আলাদা মান খোঁজার জন্য অপার সম্ভাবনাকে আনলক করে৷

অ্যাক্সেসযোগ্য, সুরক্ষিত, এবং মাপযোগ্য কাস্টম মডেলিংয়ের মাধ্যমে, Qrvey অসীম সম্ভাবনা সহ বহু-ভাড়াটে এমবেডেড বিশ্লেষণের এই নতুন যুগের পথপ্রদর্শক।

SaaS-এর জন্য তৈরি এমবেডেড অ্যানালিটিক্স দিয়ে শুরু করুন

পূর্ববর্তী প্ল্যাটফর্মগুলি থেকে মিস করা এমবেডেড অ্যানালিটিক্স কাস্টম ডেটা মডেলিং বাধ্যতামূলকভাবে Qrvey কীভাবে বিতরণ করে তা নিজেই দেখুন৷

আপনার মাল্টি-টেন্যান্ট বিশ্লেষণের প্রয়োজন অনুসারে একটি ডেমোর অনুরোধ করুন ।