2013 সালের ফেব্রুয়ারিতে দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমস-এ ডেভিড ব্রুকস দ্বারা প্রাথমিকভাবে ডেটাবাদের ধারণাটি প্রবর্তিত হয়েছিল, স্টিভ লোহরের বই "ডেটা-ইজম" (2015) এবং ইউভাল নোয়া হারারির "হোমো ডিউস: এ ব্রিফ হিস্ট্রি অফ টুমরো" এর মতো কাজের মাধ্যমে গতি লাভ করে। 2016)। এই উদীয়মান প্রবণতা প্রস্তাব করে যে ডেটা সমাজ, সংস্কৃতি এবং এমনকি আধ্যাত্মিকতার ভবিষ্যত গঠনে অভূতপূর্ব তাত্পর্য রাখে। ডেভিড ব্রুকস 2013 সালের "দ্য ফিলোসফি অফ ডেটা" শিরোনামে একটি নিবন্ধে " " শব্দটি চালু করেছিলেন। ব্রুকস সমাজের বিভিন্ন ক্ষেত্রে ডেটার ক্রমবর্ধমান প্রভাব এবং এর ব্যাখ্যা নিয়ে আলোচনা করেছেন। তার ফোকাস ছিল ক্রমবর্ধমান ডেটা-চালিত বিশ্বের প্রভাব এবং মানুষের আচরণ এবং সমাজ বোঝার জন্য শুধুমাত্র ডেটার উপর নির্ভর করার সম্ভাব্য সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে চিন্তাশীল আলোচনার প্ররোচনা। ডেটাজম লোহরের কাজ হাইলাইট করে যে কীভাবে ডেটা প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করতে, ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং ব্যবসা, স্বাস্থ্যসেবা, শিক্ষা এবং আরও অনেক কিছুতে প্রক্রিয়াগুলি অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা হচ্ছে। তিনি আলোচনা করেন যে কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো ডেটা-চালিত প্রযুক্তিগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণে বিপ্লব ঘটাচ্ছে এবং জটিল সিস্টেমগুলি বোঝার জন্য নতুন সম্ভাবনার প্রস্তাব দিচ্ছে। "হোমো ডিউস"-এ হারারি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, জেনেটিক ইঞ্জিনিয়ারিং এবং বায়োটেকনোলজির উত্থানের মতো ভবিষ্যতের অন্যান্য সম্ভাব্য পরিস্থিতির পাশাপাশি ডেটাইজমের প্রভাবগুলি পরীক্ষা করে। তার লক্ষ্য হল মানব সমাজ, সংস্কৃতি এবং এমনকি আধ্যাত্মিকতার উপর এই উন্নয়নগুলির সম্ভাব্য পরিণতি সম্পর্কে চিন্তাভাবনা এবং আলোচনাকে উদ্দীপিত করা। হারারির দৃষ্টিভঙ্গি প্রেসক্রিপটিভের চেয়ে বেশি বিশ্লেষণাত্মক এবং অনুমানমূলক, পাঠকদের জন্য ডেটাবাদের যোগ্যতা এবং চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যতের জন্য এর প্রভাব সম্পর্কে তাদের নিজস্ব মতামত তৈরি করার জায়গা ছেড়ে দেয়। Dataism কি? ডেটাবাদকে একটি বিশ্বাস ব্যবস্থা হিসাবে দেখা যেতে পারে যা ডেটাকে মানুষের অগ্রগতির চালিকা শক্তি হিসাবে সবচেয়ে মৌলিক এবং শক্তিশালী বলে মনে করে। যেহেতু আমরা ডেটা থেকে আরও বেশি বুঝতে পারি, সিদ্ধান্তগুলি অভিজ্ঞতা এবং অন্তর্দৃষ্টির পরিবর্তে ডেটা বিশ্লেষণের উপর নির্ভর করবে। এর অর্থ আরও বিজ্ঞান এবং কম অভিজ্ঞতা। যদিও মনে রাখবেন, সেই অভিজ্ঞতা এবং অন্তর্দৃষ্টি মূলত আমাদের মস্তিষ্ক দ্বারা প্রক্রিয়াকৃত বিপুল পরিমাণ ডেটা। যাইহোক, যেহেতু আমাদের মস্তিষ্কের কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা মেশিনের কম্পিউটেশনাল শক্তির চেয়ে বেশি, তাই বিজ্ঞান মানুষের মস্তিষ্কের ডেটার চেয়ে মেশিনের ডেটার উপর বেশি নির্ভর করবে। ডেটাবাদ পরামর্শ দেয় যে সমগ্র মহাবিশ্বকে ডেটা প্রবাহ হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে এবং মানুষের আচরণ সহ সমস্ত ঘটনাকে ডেটা প্রক্রিয়াগুলিতে হ্রাস করা যেতে পারে। এই বিশ্বদর্শনে, মানুষের চেতনা, আবেগ এবং সৃজনশীলতাকে ডেটা মিথস্ক্রিয়া থেকে উদ্ভূত জটিল অ্যালগরিদম হিসাবে দেখা হয়। মানুষের অগ্রগতি একটি একক প্রশ্ন দ্বারা নির্ধারিত হয়: আমরা কীভাবে আরও ডেটা তৈরি এবং প্রক্রিয়া করি এবং কীভাবে আমরা এর থেকে সর্বাধিক লাভ করব? উপাত্তের ভালো এবং মানবজাতির ভালো এক ও অভিন্ন হওয়ার কথা। কিন্তু কিছু ক্ষেত্রে যদি "ডেটার ভালো" গোপনীয়তা, নিরাপত্তা, সচেতনতা এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ও সম্মতির আমাদের অধিকারের বিরুদ্ধে হয়? প্রযুক্তিগত ল্যান্ডস্কেপের একটি স্ন্যাপশট ডেটা কীভাবে প্রযুক্তিকে প্রভাবিত করে এবং আরও বেশি ডেটার প্রয়োজনীয়তা কী তা বোঝার জন্য আমি তিনটি প্রযুক্তিগত ক্ষেত্র দেখাব। যে সমস্ত ডেটা কোথা থেকে আসছে তার আইওটি একটি ভাল উদাহরণ। বিগ ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স তখন প্রযুক্তিগত অগ্রগতির দিকে এক সমাবেশে বিপুল পরিমাণ ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করতে কার্যকর হয়। একটি চূড়ান্ত অ্যাপ্লিকেশন হিসাবে, ML সহ AI এছাড়াও অন্বেষণ করা হয়। ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) আন্তঃসংযুক্ত ডিভাইস, বস্তু এবং সিস্টেমের একটি নেটওয়ার্ককে বোঝায় যা সরাসরি মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই যোগাযোগ, ডেটা বিনিময় এবং ক্রিয়া সম্পাদন করতে পারে। এই ডিভাইসগুলি সেন্সর, অ্যাকচুয়েটর এবং যোগাযোগ ক্ষমতার সাথে এমবেড করা হয়, যা তাদের ইন্টারনেট বা অন্যান্য যোগাযোগ নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রেরণ করতে দেয়। IoT IoT ডিভাইসগুলি বিভিন্ন ধরণের সেন্সর দিয়ে সজ্জিত যা শারীরিক পরিবেশ বা ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। এই সেন্সরগুলি তাপমাত্রা, আর্দ্রতা, চাপ, আলোর মাত্রা, গতি, অবস্থান এবং আরও অনেক কিছুর মতো তথ্য ক্যাপচার করতে পারে। IoT ডিভাইসগুলি দ্বারা সংগৃহীত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যার জন্য কেন্দ্রীয় প্ল্যাটফর্ম বা ক্লাউড-ভিত্তিক সিস্টেমগুলিতে পাঠানো হয়। অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত, কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়: নগর পরিকল্পনা শহুরে অবকাঠামো এবং শহর পরিকল্পনা অপ্টিমাইজ করার জন্য IoT ডেটা অমূল্য। ট্র্যাফিক লাইট, পার্কিং স্পেস, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা সিস্টেম এবং পাবলিক ট্রান্সপোর্টে এম্বেড করা সেন্সরগুলি ট্রাফিক প্রবাহ, দখলের হার, শক্তি খরচ এবং পরিবেশগত অবস্থার রিয়েল-টাইম ডেটা সরবরাহ করতে পারে। নগর পরিকল্পনাবিদরা ট্র্যাফিক ব্যবস্থাপনা, বর্জ্য সংগ্রহের রুট এবং সম্পদ বরাদ্দ সম্পর্কে সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে এই ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। স্বাস্থ্যসেবা মনিটরিং আইওটি ডিভাইসগুলি দূরবর্তী স্বাস্থ্যসেবা পর্যবেক্ষণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। পরিধানযোগ্য ডিভাইস, যেমন ফিটনেস ট্র্যাকার এবং মেডিকেল সেন্সর, অবিচ্ছিন্নভাবে গুরুত্বপূর্ণ লক্ষণ, কার্যকলাপের মাত্রা এবং রোগীদের স্বাস্থ্যের অবস্থা পর্যবেক্ষণ করতে পারে। এই ডেটা স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের কাছে প্রেরণ করা হয়, স্বাস্থ্য সমস্যাগুলির প্রাথমিক সনাক্তকরণ সক্ষম করে এবং সময়মত হস্তক্ষেপের অনুমতি দেয়। শক্তি খরচ অপ্টিমাইজেশান আইওটি-সক্ষম স্মার্ট মিটার এবং সেন্সরগুলি বাড়ি, বিল্ডিং এবং শিল্প সুবিধাগুলিতে শক্তি খরচের ধরণ নিরীক্ষণ করতে পারে। এই তথ্য শক্তি দক্ষতা উন্নতির জন্য সুযোগ সনাক্ত করতে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে. স্মার্ট থার্মোস্ট্যাট, লাইটিং সিস্টেম এবং অ্যাপ্লায়েন্সগুলি রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে সামঞ্জস্য করতে পারে, শক্তির অপচয় কমাতে পারে। কৃষি এবং পরিবেশ পর্যবেক্ষণ কৃষি সেটিংসে স্থাপন করা IoT ডিভাইসগুলি মাটির আর্দ্রতা, তাপমাত্রা এবং পুষ্টির মাত্রা নিরীক্ষণ করতে পারে। এই তথ্য কৃষকদের সেচ ও নিষিক্তকরণ প্রক্রিয়া অনুকূল করতে সাহায্য করে, যার ফলে ফসলের ভালো ফলন হয়। অতিরিক্তভাবে, IoT সেন্সরগুলি পরিবেশগত পর্যবেক্ষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন রিয়েল-টাইমে বায়ু এবং জলের গুণমান ট্র্যাক করা। শিল্প স্বয়ংক্রিয়তা IoT ইন্ডাস্ট্রিয়াল IoT (IIoT) এর মাধ্যমে শিল্প প্রক্রিয়ায় বিপ্লব ঘটাচ্ছে। উত্পাদন পরিবেশে সংযুক্ত সেন্সর এবং ডিভাইসগুলি পরিধান এবং ছিঁড়ে যাওয়ার লক্ষণগুলির জন্য যন্ত্রপাতি এবং সরঞ্জামগুলি পর্যবেক্ষণ করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ সক্ষম করে। এটি ডাউনটাইম কমিয়ে দেয় এবং রক্ষণাবেক্ষণের খরচ কমায়। খুচরা এবং সরবরাহ চেইন ব্যবস্থাপনা খুচরা পরিবেশে IoT ডিভাইস, যেমন RFID ট্যাগ এবং বীকন, ইনভেন্টরি ট্র্যাকিং এবং পরিচালনা সক্ষম করে। খুচরা বিক্রেতারা স্টক লেভেল নিরীক্ষণ করতে পারে, আইটেমের মুভমেন্ট ট্র্যাক করতে পারে এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে এবং সাপ্লাই চেইন স্ট্রিমলাইন করতে শেল্ফ প্লেসমেন্ট অপ্টিমাইজ করতে পারে। স্মার্ট হোমস স্মার্ট হোমের IoT ডিভাইসগুলি বাসিন্দাদের তাদের থাকার জায়গার বিভিন্ন দিক দূর থেকে নিয়ন্ত্রণ এবং নিরীক্ষণ করতে দেয়। স্মার্ট থার্মোস্ট্যাট, দরজার তালা, আলো এবং বিনোদন ব্যবস্থা স্মার্টফোনের মাধ্যমে পরিচালনা করা যেতে পারে, সুবিধা এবং শক্তি দক্ষতা বাড়ায়। বিগ ডেটা এবং বিশ্লেষণ বিভিন্ন শিল্পে ব্যক্তি, ব্যবসা, ডিভাইস বা সেন্সর দ্বারা উত্পন্ন ডেটার সূচকীয় বৃদ্ধি বড় ডেটা বিশ্লেষণের পথ তৈরি করেছে। এটি ভোক্তাদের আচরণ, সামাজিক প্রবণতা এবং বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের অন্তর্দৃষ্টি সক্ষম করে যা পূর্বে অপ্রাপ্য ছিল। বিগ ডেটা অত্যন্ত বড় এবং জটিল ডেটাসেটগুলিকে বোঝায় যা কার্যকরভাবে পরিচালনা, সঞ্চয় এবং বিশ্লেষণ করার জন্য ঐতিহ্যগত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ সরঞ্জামগুলির ক্ষমতার বাইরে। এই ডেটাসেটগুলি তিনটি বনাম দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে: টেরাবাইট থেকে পেটাবাইট বা তারও বেশি পরিমাণে ডেটা জেনারেট এবং সংগ্রহ করা হয়। আয়তন। যে গতিতে ডেটা তৈরি হয়, সংগ্রহ করা হয় এবং রিয়েল-টাইম বা কাছাকাছি-রিয়েল-টাইমে প্রক্রিয়া করা হয়। বেগ। স্ট্রাকচার্ড, সেমি-স্ট্রাকচার্ড, এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা সহ ডেটা প্রকার এবং উৎসের বিভিন্ন পরিসর। বৈচিত্র্য। বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স বড় এবং জটিল ডেটাসেটগুলি থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি এবং নিদর্শনগুলি বের করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। বেশ কয়েকটি শিল্পের উপর এর গভীর প্রভাব নিম্নলিখিত হিসাবে সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে: ব্যবসা এবং বিপণন অন্তর্দৃষ্টি বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স ব্যবসাগুলিকে ভোক্তাদের আচরণ, পছন্দ এবং প্রবণতা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে। এই তথ্য পণ্য উন্নয়ন, বিপণন কৌশল, এবং গ্রাহক জড়িত সম্পর্কে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করা যেতে পারে. স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞান স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে, বড় ডেটা বিশ্লেষণগুলি রোগের ধরণগুলি সনাক্ত করতে, প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দিতে, চিকিত্সার পরিকল্পনাগুলি ব্যক্তিগতকৃত করতে এবং সম্ভাব্য ওষুধ প্রার্থীদের আবিষ্কার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বৈজ্ঞানিক গবেষণা বিভিন্ন ক্ষেত্রের গবেষকরা পরীক্ষা, সিমুলেশন এবং পর্যবেক্ষণ দ্বারা উত্পন্ন বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করতে বড় ডেটা বিশ্লেষণের সুবিধা নিতে পারেন। এটি জিনোমিক্স, জ্যোতির্বিদ্যা এবং জলবায়ু বিজ্ঞানের মতো ক্ষেত্রে অগ্রগতির দিকে পরিচালিত করেছে। স্মার্ট শহর শহুরে অঞ্চলগুলি পরিবহন, শক্তি খরচ এবং নাগরিক আচরণ সম্পর্কিত উল্লেখযোগ্য পরিমাণে ডেটা তৈরি করে। বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স শহর পরিকল্পনাবিদদের সম্পদ বরাদ্দ অপ্টিমাইজ করতে এবং জীবনের মান উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। অর্থায়ন আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ঝুঁকি মূল্যায়ন, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এবং গ্রাহক সম্পর্ক পরিচালনার জন্য বড় ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। সামাজিক বিজ্ঞান সোশ্যাল মিডিয়া এবং অনলাইন প্ল্যাটফর্মগুলি প্রচুর ডেটা তৈরি করে যা গবেষকরা সামাজিক প্রবণতা, অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং জনমত বোঝার জন্য বিশ্লেষণ করতে পারেন। সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজেশান বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স ইনভেন্টরি লেভেল, প্রোডাকশন সিডিউল এবং ডিমান্ড প্যাটার্ন সম্পর্কিত ডেটা বিশ্লেষণ করে সাপ্লাই চেইনের দক্ষতা উন্নত করতে পারে। পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ সেন্সর এবং ডেটা সংগ্রহ ডিভাইসগুলি পরিবেশগত কারণগুলির যেমন বায়ুর গুণমান, জলের স্তর এবং জীববৈচিত্র্যের উপর ডেটা সরবরাহ করে। বড় তথ্য বিশ্লেষণ বাস্তুতন্ত্র নিরীক্ষণ এবং পরিচালনা করতে সাহায্য করতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং AI এবং মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ এবং উন্নতির জন্য ডেটার উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। এই প্রযুক্তিগুলি নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে বিশাল ডেটাসেটগুলি বিশ্লেষণ করে, প্রায়শই মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায়। AI এর পক্ষে ডেটা বোঝার এবং ম্যানিপুলেট করার সম্ভাবনা বিভিন্ন ক্ষেত্রে নতুন সাফল্যের দিকে নিয়ে যেতে পারে। ডেটা একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে এমন উপায়গুলি এখানে রয়েছে: প্রশিক্ষণ ডেটা AI সিস্টেমের নিদর্শন শেখার জন্য, তাদের প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণ ডেটার সংস্পর্শে আসতে হবে। এই ডেটা লেবেলযুক্ত, যার অর্থ এটি সঠিক উত্তর বা ফলাফলের সাথে টীকাযুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, একটি মেশিনকে বিড়াল চিনতে শেখানোর জন্য, তাদের লেবেল সহ বিড়ালের অসংখ্য চিত্র দেখতে হবে। বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন মেশিন লার্নিং-এ, বৈশিষ্ট্য হল ডেটার প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্য যা মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীকে প্রভাবিত করে। বৈশিষ্ট্যের গুণমান এবং প্রাসঙ্গিকতা মডেলের কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। AI এবং ML অ্যালগরিদম অর্থপূর্ণ উপস্থাপনা তৈরি করতে ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে। মডেল ভবন প্রশিক্ষণের ডেটা ব্যবহার করে, AI/ML অ্যালগরিদমগুলি এমন মডেল তৈরি করে যা ডেটার অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করে৷ এই মডেলগুলি সিদ্ধান্ত গাছ, নিউরাল নেটওয়ার্ক, সমর্থন ভেক্টর মেশিন এবং আরও অনেক কিছু হতে পারে। ডেটা গুণমান যত ভাল হবে, মডেলগুলি তত বেশি নির্ভুল এবং শক্তিশালী হবে৷ সাধারণীকরণ একবার প্রশিক্ষিত হলে, মডেলগুলি তাদের শেখার নতুন, অদেখা তথ্যে সাধারণীকরণ করতে পারে। এটি বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণিবিন্যাস করার জন্য একটি ভিত্তি। প্রশিক্ষণের ডেটা যত বেশি বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্ব করবে, মডেলের সাধারণীকরণ তত ভাল। মোড়ক উম্মচন একটি স্বতন্ত্র স্তরে ডেটা মানুষকে আত্ম-অন্তর্দৃষ্টি, উন্নতি এবং উন্নতি করতে সাহায্য করতে পারে। একটি সম্প্রদায় বা কোম্পানী স্তরে ডেটাও সর্বাধিক গুরুত্ব বহন করে। শক্তি, দুর্বলতা, সুযোগ এবং প্রবণতা বিশ্লেষণ করা একটি ডেটা-চালিত প্রচেষ্টা। একটি দেশের স্তরে, দেশের অভ্যন্তরীণ নীতিগুলির পাশাপাশি বহিরাগত ভূ-রাজনৈতিক সিদ্ধান্তগুলি ব্যাপকভাবে ডেটা দ্বারা চালিত হয়। ডেটার গুরুত্ব আজকাল এবং আগামী বছরগুলির জন্য বাড়াবাড়ি করা যাবে না। ডেটাবাদ শুধুমাত্র একটি চিন্তা-উদ্দীপক ধারণা হতে পারে বা এটি একটি আদর্শে বিকশিত হতে পারে। যাই হোক না কেন, ডেটা যেমন সমাজের গভীরে একীভূত হয়, ডেটার মালিকানা, গোপনীয়তা এবং সম্মতির আশেপাশে নৈতিক বিবেচনাগুলি ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। সারা বিশ্বে নিয়ন্ত্রণ করা প্রয়োজন এবং GDPR এবং CCPA-এর মতো কাঠামো একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট। গোপনীয়তা নীতি, কর্মচারী এবং নাগরিক প্রশিক্ষণ, ডেটা সুরক্ষা ব্যবস্থা, ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং সম্মতি প্রক্রিয়া, ডেটা লঙ্ঘন প্রতিক্রিয়া পরিকল্পনা, স্বচ্ছতা এবং নৈতিকতার উদ্যোগগুলি বিবেচনা করার বিষয়। সর্বোপরি, ডেটা লক্ষ্য অর্জনের হাতিয়ার হওয়া উচিত, লক্ষ্য নয়।
