7 টি উপায় বিগ ডেটা প্রশিক্ষণ আপনার সংস্থা পরিবর্তন করতে পারে



বড় ডেটা প্রশিক্ষণ 7 টি ডোমেন প্রবেশ করেছে। এটি ব্লগ পোস্টের মাধ্যমে কীভাবে কাজ করে তা শিখুন!

সংযুক্ত আরব আমিরাত ১৮ থেকে ৩০ বছর বয়সের সকল এমিরতী পুরুষদের জন্য সামরিক পরিষেবা বাধ্যতামূলক করার সাম্প্রতিক সংবাদ আমাকে ভাবতে উদ্বুদ্ধ করেছে যে দেশগুলি তাদের অর্থনৈতিক অবস্থান নির্বিশেষে কেন নাগরিকরা দেশকে রক্ষার জন্য প্রস্তুত থাকতে পারে তা নিশ্চিত করতে।





যে কেউ তর্ক করতে পারে যে একটি দেশে সীমিত সংখ্যক নাগরিক প্রায়ই সরকারকে সামরিক পরিষেবা বাধ্যতামূলক করতে বাধ্য করে। তবে চীন সম্পর্কে কী? এটি জনসংখ্যার দিক থেকে বৃহত্তম দেশ তবে এটি নাগরিকদের আরও শিক্ষার জন্য বাধ্যতামূলক সামরিক সময় পরিবেশন করা নিশ্চিত করে। সংক্ষেপে বলতে গেলে, সংঘাতের পরিস্থিতিতে দেশগুলি মূলত আত্মরক্ষার জন্য নিজেকে প্রস্তুত করছে এবং প্রত্যেককে অবশ্যই এর জন্য প্রস্তুত থাকতে হবে। ইলেক্ট্রিশিয়ান, ব্যবসায়ী, ছুতার, তারা সকলেই একটি সাধারণ কারণে একত্রিত হন।

উদ্ভট শোনার সাথে সাথে, এই জাতীয় দেশগুলির এবং আজকের সংস্থাগুলি যারা প্রতিযোগিতামূলক থাকতে চান তাদের মধ্যে একটি অস্বাভাবিক সমান্তরাল আঁকতে পারে। বিগ ডেটা আকারে বর্তমান হুমকি বা বরং একটি চ্যালেঞ্জ বড় এবং ছোট সংস্থাগুলিকে বিভিন্ন বিভাগ জুড়ে এর জনশক্তি একত্রিত করার জন্য এটিকে সাধারণভাবে মোকাবেলায় উত্সাহিত করেছে। এ সম্পর্কে আরও জানার জন্য, সাধারণত বাধ্যতামূলক সামরিক পরিষেবা প্রয়োগকারী দেশগুলির সর্বদা একটি যোগ্যতার মানদণ্ড থাকে, একইভাবে সংস্থাগুলি কেবলমাত্র সেই সব কর্মীদেরই বড় ডেটা প্রশিক্ষণ দেওয়ার পক্ষে যুক্তিযুক্ত বলে মনে করে যাদের বেশ কয়েকটি অংশের ডেটা সংযোগের সাথে কিছুটা ইন্টারঅ্যাকশন রয়েছে এবং এটি প্রয়োজনীয় প্রতিটি টাচ পয়েন্টে হাদুপকে নিয়োগ করুন।



সরকারের সাথে যোগাযোগ করে একজন আর্মি জেনারেল ঠিকঠাক ধরণের অস্ত্রশস্ত্র এবং প্রশিক্ষণকে অন্যথায় শিক্ষানবিশ নাগরিক-নতুন-নিয়োগের জন্য ন্যস্ত করার সিদ্ধান্ত নেন, ঠিক তেমনই কোনও সিটিও আইটি অবকাঠামো ও উত্তরাধিকারের শীর্ষস্থানীয় হিসাবে প্রত্যাশিত সিস্টেমগুলি তার / তার কর্মচারীদের আরও ভাল পারফর্ম করার জন্য নতুন প্রযুক্তি উদ্ভাবন চালাচ্ছে। বড় ডেটা মোকাবেলা করার জন্য একটি ভাগ করার উদ্দেশ্যে, আসুন আমরা বিস্তৃতভাবে বোঝার চেষ্টা করি যেখানে বড় ডেটা ব্যবহৃত হয় এবং এতে আপনার কমরেডদের প্রশিক্ষণ দেওয়া কেন গুরুত্বপূর্ণ।

1. তথ্য প্রযুক্তি: বিগ ডেটা প্রশিক্ষণের মাধ্যমে উত্পাদনশীলতা উন্নত করা

সম্ভবত বড় ডেটা প্রয়োগের ক্ষেত্রে সর্বাগ্রে, আইটি দলটি পরিবর্তনটি এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার কেন্দ্রস্থল। কোনও আইটি প্রশিক্ষণের সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী যিনি কর্মীদের কাছে বড় ডেটা প্রশিক্ষণ আনতে চান তাকে আইটি বিভাগ দিয়ে শুরু করতে হবে। কেন? কারণ যখন ক্রিয়াকলাপের প্রতিটি পর্যায়ে প্রযুক্তির সাথে ব্যস্ততার বিষয়টি আসে, তখন বেসমেন্টের গিক্স (আইটি-র জনপ্রিয় স্ল্যাং) সবচেয়ে কাছের হয়। তাহলে এটি কতটা প্রাসঙ্গিক?

জাভা মধ্যে সাজান প্রোগ্রাম সাজান

আসুন জনপ্রিয় সাইট সিআইও-র দ্বারা জমা দেওয়া একটি প্রতিবেদন দেখি, যেখানে বলা হয়েছে:



“সাম্প্রতিক ৫০০ মার্কিন ব্যবসায় ও আইটি এক্সিকিউটিভের কমপটিআইএ সমীক্ষায় দেখা গেছে, তথ্য উপাত্তে বর্ধনের তুলনায় এগিয়ে থাকা ৫০ শতাংশ সংস্থার এবং or১ শতাংশ সংস্থাগুলি যারা গড় বা ডেটা উত্তোলনে পিছিয়ে রয়েছে তাদের মনে হয় যে তাদের কর্মীরা মাঝারিভাবে বা ডেটা পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ দক্ষতার উল্লেখযোগ্যভাবে ঘাটতি '

তথ্য ব্যবস্থাপনা এবং স্টোরেজ আইটি-র মূল ফাংশনের একটি অংশ হিসাবে এই তথ্যটি প্রদান করে, বড় ডেটা প্ল্যাটফর্মের বাস্তবায়নের জন্য সমান্তরাল দৃষ্টিভঙ্গি এবং বড় ডেটার মধ্যে আইটি দক্ষতা জোরদার করার প্রয়োজন রয়েছে। সত্যকে সমর্থন করা একটি ম্যাককিন্সির প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে যে 2018 সালের মধ্যে গভীর প্রযুক্তিগত এবং বিশ্লেষণমূলক দক্ষতা সম্পন্ন 140,000-190,0000 পেশাদারের অভাব হবে! যেহেতু আরও বেশি প্রযুক্তিবিদদের বড় ডেটা প্রশিক্ষণের প্রয়োজন, সংগঠনগুলি দ্রুত আরওআই এবং প্ল্যাটফর্ম বিশেষজ্ঞ, অ্যাডমিন এবং আইটি বিভাগে কর্মরত প্রকৌশলীদের জন্য আরও প্রযুক্তিগত পেশাদারদের প্রশিক্ষণ দেওয়ার দিকে নজর রাখছে এটির শীর্ষস্থানীয়।

বড় তথ্য দিয়ে ট্রিনিটি কোর আইটি ফাংশনকে বিয়ে করছেন

ট্রিনিটি শব্দটি প্রায়শই আমাকে দুটি ধর্মীয় ধারণার স্মরণ করিয়ে দেয়: একটি হলেন স্রষ্টা, সংরক্ষণকারক এবং ধ্বংসকারী হিন্দু পুরাণ এবং অন্যটি পিতা, পুত্র এবং পবিত্র ভূতের খ্রিস্টান ধারণা। উভয়ই মানবজাতির উন্নতির জন্য প্রচেষ্টা করে। একইভাবে, তথ্য প্রযুক্তির ক্ষেত্রে আইটি টিমের এই তিনটি কাজ বিভিন্ন প্রয়োজনের সাথে বিভাগগুলি সহ পুরো সংস্থার উন্নতির জন্য প্রচেষ্টা করে। সুরক্ষা এবং সহায়তা কার্যকারিতা বাদে, কোনও আইটি বিভাগ এই ফাংশনগুলির সাথে সম্পর্কিত হতে পারে যখন এটি বড় ডেটা প্রয়োগের ক্ষেত্রে আসে।

পরিকল্পনা- একটি আইটি দলের মধ্যে পরিকল্পনার ক্রিয়াকলাপটি ব্যবসায়ের উদ্দেশ্যগুলির সাথে সংস্থার আইটি কৌশলটি সুসংহত করে তা নিশ্চিত করার দিকে মনোনিবেশ করে। এর মধ্যে রয়েছে সফ্টওয়্যার কাস্টমাইজ করার কাজ করা, বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম নিয়ে আসা যা বিভিন্ন ব্যবসায়িক বিভাগের প্রয়োজন মেটাতে পারে। অন্য কথায়, যে কোনও নতুন বাস্তবায়ন সবসময় আইটি থেকে শুরু হবে।

নেটওয়ার্ক- এর মধ্যে এমন বিকাশকারী নেটওয়ার্ক রয়েছে যা ভয়েস, ডেটা, ভিডিও এবং ইন্টারনেট ট্র্যাফিকের মধ্যে সমস্ত ধরণের যোগাযোগের সুবিধার্থে এবং ডেটা রেকর্ড করার জন্য বিভিন্ন চেকপয়েন্ট রয়েছে এটি গ্রাহক ইন্টারঅ্যাকশন, অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং ট্র্যাফিক আপডেট হতে পারে, তারা সমস্তই রিয়েল টাইম সংগ্রহ করে! একটি আইটি বিভাগ প্রায়শই বড় ডেটা প্রক্রিয়াকরণের লক্ষ্যে কাজ করার জন্য নেটওয়ার্কগুলির মসৃণ সংহতকরণ নিশ্চিত করে।

তথ্য- এটিকে সহজভাবে বলতে গেলে, একটি আইটি দল সংস্থার বিভিন্ন কৌশলগত সিদ্ধান্তের জন্য কর্মীদের কাছে ডেটা সংগ্রহ, সঞ্চয়, পরিচালনা, সুরক্ষিত এবং বিতরণ করার সরঞ্জাম নিয়ে আসে। বিক্রয় রেকর্ড, আর্থিক রেকর্ড, স্টক বিবরণের মতো সমস্ত ধরণের ডেটা একক ডাটা সেন্টারে সংরক্ষণ করা হয়। এটি আইটি দলের মধ্যে বড় ডেটার জন্য প্ল্যাটফর্মগুলি প্রয়োগ করার জন্য একটি দায়িত্ব তৈরি করে যা মনোনীত ব্যবহারকারীদের যে কোনও ডেটা অবস্থানের তথ্য সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করতে দেয়।

যে কোনও আইটি দলে, বিগ ডেটা বাস্তবায়নের দিকে বিভিন্ন কাজের সাথে সদস্যদের একটি বহুমুখী মিশ্রণ প্রয়োজন। শুরু করার জন্য এমন বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন রয়েছে যিনি প্রচলিত সিস্টেমগুলি থেকে বড় ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলিতে মসৃণ স্থানান্তর নিশ্চিত করে। তার জন্য একটি প্রযুক্তিবিদকে সমস্ত বিভাগ জুড়ে তার পুরো জীবন চক্রের প্ল্যাটফর্মটি বজায় রাখার দিকে মনোনিবেশ করা প্রয়োজন। তারপরে এমন কোনও সদস্যের প্রয়োজন হয় যা প্রতিটি প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন সাংগঠনিক উদ্দেশ্য অনুসারে স্থায়ী কিনা তা নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করতে হবে।

2. উত্পাদন উন্নয়ন: গবেষণা ও উন্নয়নের সমস্ত পর্যায়ে নতুনত্ব উদ্ভাবন

বিগ ডেটা প্রশিক্ষণ, পণ্য বিকাশ, প্রকৌশল

সংগঠনটিকে নতুনত্বের পরবর্তী স্তরে নিয়ে যাওয়ার ক্ষেত্রে সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিভাগগুলির মধ্যে একটি! বিগ ডেটার সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল পণ্য নকশা, উত্পাদন, গুণমান, ওয়ারেন্টি, ডায়াগনস্টিকস, যানবাহন এবং সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন থেকে পণ্য বিকাশে বিভিন্ন টাচ পয়েন্ট জুড়ে ডেটা সংহতকরণ। এই টাচ পয়েন্টগুলি থেকে উত্পন্ন ডেটা পণ্যটির উপায় এবং এটি কতটা সফল হতে পারে তা নির্ধারণ করে। এটি মূলত পণ্য বিকাশকারী, গবেষণা ও উন্নয়ন পেশাদার এবং ডিজাইনারদের ডেটা-চালিত এবং ডেটা-বিশ্লেষণ পদ্ধতির কাছে নিয়ে যায়।

বাস্তবে প্রকৌশল বিগ ডেটা

পণ্য বিকাশের ক্ষেত্রে, একটি জনপ্রিয় উদাহরণ হ'ল ড্রাইভার কম গাড়ি যা অডি বিকাশ করছে এবং ২০১ 2016 সালের মধ্যে এটি চালু করার পরিকল্পনা করছে Yes হ্যাঁ, এমন পণ্য বিকাশ দল রয়েছে যা আবিষ্কারের সিইওর দৃষ্টিভঙ্গি সম্পন্ন করেছে তা নিশ্চিত করার বিশাল কাজ রয়েছে । তবে সেই পথে, বিকাশ থেকে শুরু করে পরীক্ষার অবধি বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ এবং প্রশ্ন রয়েছে যা কেবলমাত্র বড় ডেটাই উত্তর দিতে পারে। আসুন দেখি কেন।

পয়েন্ট এ থেকে পয়েন্ট বি পর্যবেক্ষণের জন্য একটি পরীক্ষা-যাত্রাকে বিবেচনা করুন যা এখানে উত্পন্ন করা যেতে পারে যে ধরণের ডেটা রয়েছে:

ক। সেন্সর ডেটা - গাড়ির অভ্যন্তরে সেন্সরগুলি তার পিছনে এবং এর সামনে এবং তার সামনের গাড়ীর মধ্যে যে দূরত্বটি পরিমাপ করেছিল এবং যাত্রায় যে যানবাহনগুলির মুখোমুখি হয়েছিল সেগুলি সম্পর্কে সেগুলি বিশদ সংরক্ষণ করতে পারে।

খ। ড্রাইভারের ডেটা - বিভিন্ন বয়সের সাথে একাধিক পরীক্ষা করা যেতে পারে এবং স্বাচ্ছন্দ্যের স্তর, কর্মক্ষমতা এবং স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিংকে ওভাররাইড করার জন্য ড্রাইভারের কতবার প্রয়োজনীয় বিশদ বিশ্লেষণের জন্য সারি এবং কলামের বড় সেটগুলিতে সংকুচিত হবে।

গ। ডেমোগ্রাফিক ডেটা - ভারতে এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে একটি পরীক্ষা করা হতে পারে। স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিংয়ের মধ্যে থাকা এআই দুটি পৃথক দেশে গাড়ি চালানোর ক্ষেত্রে যে প্রতিবন্ধকতার মুখোমুখি হয় তা বিশ্লেষণ করতে পারে। কোন দেশটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে গাড়ি চালনার পক্ষে আরও কার্যকর এবং কোনটি কাউন্টি নয়?

d। বাজারের পারফরম্যান্স ডেটা - পণ্যটি চালু হওয়ার পরে এবং এটি রাস্তায় আসার পরে, ইঞ্জিনিয়াররা গাড়ি প্রোগ্রাম দ্বারা 24 × 7 সরবরাহ করা ফিড সহ লাইভ ডেটা বিশ্লেষণ করে এর সাফল্য পর্যবেক্ষণ করতে পারে যদি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ড্রাইভিংয়ের ভূমিকা রাখতে সহায়তা করে তবে রাস্তা নিরাপদ?

প্রোডাক্ট ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে এমন অনেকগুলি সম্ভাব্য ডেটা মন্থন করা যায়। আমরা সবেমাত্র অটো-ইন্ডাস্ট্রি থেকে OEM এক্সপ্লোর করতে শুরু করি। ওষুধ, স্বাস্থ্যসেবা, ইলেকট্রনিক্স এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিভিন্ন খাত জুড়ে বড় ডেটার সম্ভাবনাগুলি নিয়ে ভাবুন। কে জানে?

মজার ব্যাপার: আপনি কি জানতেন যে 2000 এর দশকে ফোর্ডের বিগ ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স গ্রহণ করা এটিকে নিকট-মৃত্যুর অভিজ্ঞতা থেকে বাঁচিয়েছিল যখন ইউরোপীয় এবং এশিয়ান অটো প্রস্তুতকারকদের কাছ থেকে প্রতিযোগিতা ছিল কঠোর!

3. ফিনান্স: আর্থিক মডেলিং পরিচালনা করতে বড় ডেটা প্ল্যাটফর্মে কর্মীদের প্রশিক্ষণ দেওয়া

আমরা প্রায়শই শব্দটি শুনে থাকি যে অর্থ ব্যবসায়ের রক্ত। সেই অর্থের যত্ন নেওয়া অর্থ বিভাগের একটি দায়িত্ব। ব্যবসায়িক জগৎ অর্থ বিভাগের কার্যকারিতা সংজ্ঞায়িত করে সাধারণত ‘পরিকল্পনা, সংগঠিত, নিরীক্ষণ, অ্যাকাউন্টিং এবং কোম্পানির আর্থিক উত্পাদন করার সাথে সাথে তার কোম্পানির আর্থিক সংস্থান নিয়ন্ত্রণে জড়িত।

অর্থ হ্যান্ডেল করার ক্ষেত্রে সাধারণত ফিনান্স বিভাগ প্রায়শই মস্তিষ্কে পরিণত হয় এবং নগদ প্রবাহ বিবরণী উত্পন্নকরণ, ব্যয় মডেলিং, পুরষ্কার আদায় এবং কয়েকটি নাম মেনে চলার মতো ভূমিকা বিভিন্ন ক্রিয়ায় প্রসারিত হয়। কয়েক দশক আগে সীমাবদ্ধ সিস্টেম এবং প্ল্যাটফর্ম সহ এই সমস্ত কার্যক্রম সম্পাদন করা বেশ সম্ভাব্য ছিল, তবে বড় ডেটার যুগে প্রতিটি চূড়ান্ত বিভাগের মুখোমুখি দুটি চ্যালেঞ্জ পরিবর্তনের দৃশ্যে নিয়মিত ফিনান্স ফাংশন সম্পাদন করে এবং ভবিষ্যতের জন্য অন্তর্দৃষ্টি জোগায়। আসুন আমরা এটিকে গভীর দৃষ্টিকোণ থেকে দেখি।

বিভিন্ন সার্ভারে ছড়িয়ে থাকা তথ্যের সাথে, সংস্থাগুলি প্রায়শই সেই ডেটাটি একীকরণের চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয় এবং ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তা অনুসারে ক্রিয়া সম্পাদন করে। এর মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ হল অভ্যন্তরীণ নিরীক্ষণ যা সংস্থার শাসনব্যবস্থা, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং পরিচালনা নিয়ন্ত্রণ এবং জালিয়াতিমূলক কাজগুলি চিহ্নিত করার জন্য প্ররোচক জালিয়াতি অডিট পরিচালনা করাতে একটি ট্যাব রাখে। বিশ্লেষণের উত্থানের সাথে সাথে অভ্যন্তরীণ নিরীক্ষণও একীভূত করা দরকার। এটি অডিট ডেটা বিশ্লেষণের মতো নতুন পদ্ধতির সূত্রপাত করেছে যা ঝুঁকি নির্ধারণে, আর্থিক মডেলগুলি তৈরি করতে এবং একটি সংস্থার মধ্যে অর্থের সামগ্রিক চিত্র দেয়।

মূল্য মডেলিং এবং মূল্য উপলব্ধি

সম্পদের কার্যকর ব্যবহারের জন্য ব্যয় মডেলিং একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। সংস্থাগুলিকে অবশ্যই সেই ক্রিয়াকলাপগুলি সনাক্ত করতে হবে যাগুলি ব্যয় পরিচালনা করে, টাস্ক সমাপ্তির জন্য প্রয়োজনীয় প্রত্যক্ষ উপকরণ এবং শ্রম প্রয়োজনীয়। ব্যয় মডেলিং সংস্থাগুলির মধ্যে সমস্ত ক্রিয়াকলাপ জুড়ে পণ্যগুলির সামগ্রিক উত্পাদন ব্যয়কে সঠিকভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করে। বড় ডেটার যুগে এটি একটি সংস্থার মধ্যে বিভিন্ন বিভাগে প্রতিটি আর্থিক ক্রিয়াকলাপের ট্র্যাক রাখা গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে যে একটি আদর্শ ব্যয়ের মডেল তৈরির জন্য সেই তথ্যকে একীভূত করে। ক্রয় থেকে বিক্রয় পর্যন্ত সমস্ত ডেটা ফিনান্সের ইতিহাসে সঞ্চিত হয় এবং ব্যয় মডেল বিকাশের মৌলিক বিষয়গুলি হল বিশাল পরিমাণে তথ্য আনা এবং ভবিষ্যতের জন্য আবেদন করতে পারে এমন একটি মডেল তৈরি করা।

যদিও কেউ বিতর্ক করতে পারে যে প্রাইস রিয়েলাইজেশন প্রচেষ্টা মুনাফার উন্নতির জন্য বিক্রয়ের দিকে আরও বেশি দিকনির্দেশিত, তবে মূল্য আদায় থেকে উপকৃত হওয়ার বিষয়টি যখন আসে তখন ফিনান্স ডিপার্টমেন্টের আরও বেশি ভূমিকা থাকে। এটিকে সহজ শর্তে ভাঙতে, এমন খুচরা বিক্রয় কেন্দ্র বিবেচনা করুন যা বিক্রয়কে ধাক্কা দেওয়ার জন্য ছাড় দেওয়ার পরিকল্পনা করে। মূল উদ্দেশ্য হ'ল দামের ফাঁস হ্রাস এবং পকেটের দাম উন্নতি করা।

মূল্য ফাঁস তখন ঘটে যখন কোনও পণ্যের দাম এত কম ছাড় হয় (বিক্রয় করার জন্য) যে তারা লাভজনকতার সাথে আপস করে এবং পকেটের দাম বিক্রয় বিক্রয় মূল্য ছাড়ের হয়। লাভজনক দাম উপলব্ধির প্রচেষ্টা অর্জন করতে, বিক্রয় দল প্রতিটি পৃথক পণ্যের জন্য ব্যয়ের কাঠামো বুঝতে এবং যেখানে ছাড় দেওয়া যেতে পারে তা বুঝতে অর্থ বিভাগের সাথে সহযোগিতা করে। এর পরিবর্তে অর্থ বিভাগের ভবিষ্যতের জন্য মূল্য আদায় মডেলগুলির জন্য একটি কাঠামো তৈরি করা এবং বিপণনের এই ক্রিয়াকলাপগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ করা প্রয়োজন। এই কার্যক্রমে সংগ্রহের তথ্য, গুদামের ব্যয়, শেল্ফ লাইফ এবং তারপরে বিক্রি হওয়া সামগ্রীর দাম নির্ধারণের (সিজিএস) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

F-12 এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ

আর্থিক বিভাগের মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্রিয়াকলাপ হ'ল সংস্থার আর্থিক স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ করা। ডাক্তার যেমন রোগীর জীবিত বা মৃত কিনা তা বিচারের জন্য নাড়ির হার, শরীরের উষ্ণতা বা উদ্দীপনাজনিত প্রতিক্রিয়ার মতো বিভিন্ন মেট্রিক ব্যবহার করে, একইভাবে আর্থিক জগটি 12 মেট্রিকগুলি পর্যবেক্ষণ করে যে সংস্থাটি আর্থিকভাবে পরিচালিত হচ্ছে এবং এর বাইরে কী রয়েছে তা জানার জন্য । বাস্তব আয় থেকে বৃদ্ধি, টেকসই রাজস্ব বৃদ্ধি, প্রাইসিং নীতি ও মূল্য নির্ধারণ সূচক, অপারেটিং ব্যয় নিয়ন্ত্রণ, তুলনামূলক ইবিআইটিডিএ বনাম নগদ প্রবাহ, Freeণমুক্ত নগদ প্রবাহ, অতিরিক্ত নগদ অর্থ, সম্পত্তির উপর রিটার্ন, কার্যকরী মূলধন, tণ অর্থায়নের ব্যবহার, নেট বাণিজ্যচক্র এবং খরচ মূলধন একটি সংস্থার আর্থিক প্রতিবেদনে গুরুত্বপূর্ণ উপাদান গঠন করে যাতে উচ্চতর ব্যবস্থাপনায় সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

বড় ডেটা ওয়ার্ল্ডের চ্যালেঞ্জের অংশ হিসাবে, এই অনুপাতগুলি বোঝার জন্য বিশ্লেষণের জন্য এটি একটি স্ট্যান্ডার্ড ফর্ম্যাটে তৈরি করার জন্য সংগঠন জুড়ে বিস্তৃত তথ্যগুলির বিশাল অংশগুলি প্রক্রিয়াজাতকরণের প্রয়োজন। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি কার্যকর হয় যখন এই তথ্যটি অতীতের ইতিহাস থেকে প্রক্রিয়া করা হয়, বর্তমানের একই উপাদানগুলির সাথে তুলনা করে যেমন ভবিষ্যতের জন্য সঠিক অনুমান করা হয়। সেরা অংশটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম এবং পদ্ধতিগুলি অর্থ বিভাগের কাজটি সহজ করার মাধ্যমে বড় ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য তৈরি করা হয়।

মজার ব্যাপার: আপনি কি জানেন যে সিঙ্গাপুরে অবস্থিত ওভার্সিয়া-ব্যাংকিং কর্পোরেশন (ওসিবিসি) গ্রাহক অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য বড় ডেটা ব্যবহার করতে সক্ষম হয়েছিল যা নতুন গ্রাহক অর্জনে 40% বৃদ্ধির জন্য সরাসরি দায়ী ছিল!

মডেল ভিউ নিয়ন্ত্রক জাভা উদাহরণ

৪.মানুষ সম্পদ: এইচআর কর্মচারীদের ক্ষমতা পুনরায় সংজ্ঞায়িত করা

মানব সম্পদগুলিতে বিগ ডেটা কল্পনা করার ফলে পাঠকদের প্রায়শই হুম্বগ হিসাবে বরখাস্ত করার আহ্বান হতে পারে, যেহেতু কোনও সংস্থা সাধারণত এইচআর বিভাগে বিগ ডেটা প্রযুক্তি বাস্তবায়নে তেমন অগ্রাধিকার দেয় না কারণ এটি বিপণন, অপারেশন বা ফিনান্সকে ফোকাস করে। কিন্তু বাস্তবে, সঠিক প্রতিভা অন্যান্য ক্রিয়াকলাপের মধ্যে প্রতিষ্ঠানে প্রবেশ করে তা নিশ্চিত করার জন্য মানব সম্পদ বিভাগ গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

এইচআরটিতে আরও দাঁত যুক্ত করা

বিগ ডেটা প্রয়োগের ক্ষেত্রে সম্ভবত সমস্ত বিভাগের মধ্যে সর্বাধিক অবহেলিত, তবে আজকের দ্রুত পরিবর্তিত বিশ্বে, এইচআর বিভাগ যেভাবে কাজ করে তা কোনও সংস্থার সাফল্যকে সংজ্ঞায়িত করে।

ফোর্বসের মতে, একটি বড় বড় সংস্থার 10 টিরও বেশি আলাদা এইচআর অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে এবং তাদের মূল এইচআর সিস্টেমটি 6 বছরেরও বেশি পুরানো। এই প্রবণতাটি এই তথ্যটিকে হাইলাইট করে যে কোনও সংস্থাকে এই ডেটা একত্রিত করার জন্য সঠিক সংস্থান দরকার। বিগ ডেটা অ্যান্ড অ্যানালিটিক্সের প্রশিক্ষণ কার্যকরভাবে রিপোর্টিং থেকে কৌশলগত বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে ডেটা বিশ্লেষণ, দৃশ্যায়ন এবং সমস্যা সমাধানের মতো দক্ষতা নিয়ে আসে।

ডিফল্টরূপে এইচআর অধিদফতর বেসিক এইচআর ক্রিয়াকলাপের ক্ষেত্রে বিতরণ করবে বলে আশা করা যায়, তবে বিগ ডেটা প্রশিক্ষণ একে একে পুরো নতুন স্তরে নিয়ে যায়। এইচআর বিভাগ যেমন সরঞ্জামগুলি নিয়ে আরও বিশ্লেষণাত্মক হয়ে ওঠে, এটি আরও কৌশলগত ক্রিয়াকলাপে নিযুক্ত হওয়ার জন্য তাদের পদ্ধতির পরিবর্তন করে। প্রার্থী পাইপলাইন বিক্রয় মানের প্রভাবিত এবং প্রতিভা ফাঁক মূল্যায়ন মূল্যায়ন কিভাবে আরও কর্মচারী ধারণের কারণ হিসাবে সমালোচনামূলক প্রশ্ন সনাক্ত করা হয় এবং এর মাধ্যমে সম্পর্কিত তথ্য বিশ্লেষণের মাধ্যমে কৌশলগত পদক্ষেপ নেওয়া হয়।

শিফটটি সাধারণ হেডকাউন্ট থেকে আরও ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিশ্লেষণে চলে যাবে।

হিউম্যান রিসোর্সের মধ্যে ওরাকল

একটি মজার গল্প ছিল যা আমি এইচআর হিসাবে কাজ করা এক বন্ধুকে স্মরণ করি। প্রার্থীকে প্রাসঙ্গিক বিভাগের প্রধানের কাছে পাঠানোর আগে তাঁর মাথা খারাপ করার এক ক্লান্তিকর কাজ ছিল যিনি কেবল যাদু শব্দের কথাই বলতেন: 'ঠিক আছে, তাকে ভাড়া দিয়ে দিন।'

কিছুক্ষণের জন্য, তিনি কোম্পানিতে ভাল প্রতিভা নিয়ে আসার সাথে সাথে জিনিসগুলি ভাল হয়েছিল। সময় পার হওয়ার সাথে সাথে তিনি তার নিয়োগের দক্ষতায় আত্মবিশ্বাসী হয়ে ওঠেন উচ্চতর ব্যবস্থাপনাকে তার দলে আরও বেশি লোক যুক্ত করতে, এইচআর সিস্টেমটি বাস্তবায়নে এবং তৃতীয় পক্ষের আরও পরামর্শ সহ আরও বেশি লোককে যুক্ত করার জন্য। জটিল অংশটি হ'ল তিনি তার আত্মবিশ্বাসের সাথে উচ্চ ব্যবস্থাপনায় লম্বা প্রতিশ্রুতি দিয়েছেন।

ইতিহাস দেখিয়েছে যে ভবিষ্যতের ইভেন্টের জন্য যে প্রস্তুতি নেয় সে অতীতের গৌরব অর্জনের চেয়ে বেশি সফল। এমন একটি সময় ছিল যখন তিনি প্রত্যাশা করেছিলেন যে ডোমেনটি সংস্থাটি প্রসারিত হচ্ছে তাতে প্রচুর পরিমাণে পেশাদার নিয়োগ দেবে quality তিনি আরও একটি লক্ষ্য-চালিত পদ্ধতির গ্রহণ করেছিলেন। ফলাফল? তিনি যে পেশাদার পেশাদারদের নিয়োগ করেছিলেন তাদের বেশিরভাগই বিভিন্ন কারণ দেখিয়ে কাগজপত্র লিখে রাখেন এবং ম্যানেজমেন্ট তাকে জিজ্ঞাসাবাদ করেছিলেন। প্রায়শই আমি শুনতে পেতাম তার বিড়বিড়তা:

'আমি ১০০০ সিভি-র শিরোনাম, 100 সিভি শর্টলিস্ট, সাক্ষাত্কারের জন্য 50 জন প্রার্থীকে কল করি, আমার সাইকোমেট্রিক মূল্যায়ন থেকে 10 ফিল্টার করি, 10 এর মধ্যে আমি 5 জনকে যোগ্য করে রাখি, 5 জনকে ম্যানেজমেন্টকে পাঠাই, তারা 1 এবং শূন্যের মধ্যে যে এক ছেলে 2 মাস পরে চলে যায়। '

আমি আমার সহানুভূতি প্রকাশের পরিবর্তে তার দুর্দশাগ্রস্থ হয়ে পড়েছিলাম, কিন্তু এটি আমাকে অবাক করে দিয়েছে যে মানব সম্পদগুলি তাদের অভিজ্ঞতার সাথে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে পারে বা এই পুরো নিয়োগ প্রক্রিয়াতে আরও ডেটা-চালিত পদ্ধতির দরকার আছে? ঠিক আছে, কোন দল বিশ্বকাপ জিততে চলেছে তা খুঁজে পেয়ে আমরা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করি তবে কেন নিয়োগের প্রক্রিয়ায় একই কৌশলগুলি ব্যবহার করব না, বিশেষত যখন আমরা মানুষের মতো জটিল উপাদানগুলির সাথে কাজ করছি?

এখন, নিয়োগের কাজটি অগত্যা সহজ কাজ নয়, এতে প্রচুর প্রক্রিয়া জড়িত থাকে এবং শিল্পের অনুসারে নিয়োগের নিয়মগুলি প্রায়শই পরিবর্তিত হয় এইচআর এই সংগঠনের নিয়মগুলির জন্য তিনি যে ভূমিকা পালন করছেন তাতে ভূমিকা রাখে ইত্যাদি।

যদি কেউ এমন সফল সংস্থাগুলি পর্যবেক্ষণ করে যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি ব্যবহার করে এবং এতে স্বল্প হারের হার কম থাকে তবে প্রার্থীর মধ্যে কাঙ্ক্ষিত বৈশিষ্ট্যগুলি নিয়ে প্রথমে সিদ্ধান্ত নেওয়ার একটি প্যাটার্ন রয়েছে যা সাফল্য নিশ্চিত করে, এটি একটি 'আদর্শ' প্রোফাইলে সংহত করে এবং নিকটবর্তী প্রতিটি প্রার্থীর সাথে তুলনা করে এটিতে এবং তারপরে তাদেরকে কাস্টমাইজড মূল্যায়নের সাথে জড়িত করে যা এই প্রার্থীদের বৈশিষ্ট্যগুলি মূল্যায়ন করে।

লক্ষ্য করার মতো বিষয় হ'ল পিয়ারসন, টমাস অ্যাসেসমেন্ট এবং এসএইচএল হিসাবে শীর্ষস্থানীয় খেলোয়াড়দের সাথে পুরো সাইকোমেট্রিক মূল্যায়ন শিল্পটি এইচআর পেশাদারদের নিয়োগের প্রক্রিয়া নিখুঁত করার জন্য প্রয়োজনীয় বিশ্লেষণের প্রয়োজনীয়তার জন্য এইচআর পেশাদারদের কাছ থেকে দাবির কারণে উদ্ভূত হয়েছিল!

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে ফিরে আসার সাথে সাথে এটি বাস্তবায়নের অংশ হিসাবে, এইচআর কর্মীদের প্রথমে সংস্থার মতে 'সফল প্রার্থী' কে অবশ্যই নির্ধারণ করতে হবে, তারপরে তাকে / তাকে নিয়োগের কার্যকারিতা চালিয়ে যেতে পারে এমন কারণগুলি নির্ধারণ করতে হবে এবং অবশ্যই এটি পর্যবেক্ষণ করতে হবে প্রয়োজনে কিছু হাইপোপিসিস সহ অন্যদের তুলনায় কেন কিছু ভাড়া আরও ভাল কাজ করে। তার উপর ভিত্তি করে, সে / তিনি এটি সফল কর্মীদের তথ্যের সাথে তুলনা করতে পারেন যারা এই প্রতিষ্ঠানের সাথে দীর্ঘকাল অবস্থান করেছেন এবং তৃতীয়ত কিছু লোক কেন বেশি দিন অবস্থান করেন তা পরিমাপ করার জন্য পরিসংখ্যান কৌশলগুলি ব্যবহার করে।

পদ্ধতির শুরু করার জন্য ভাল, তবে এইচআর এর মধ্যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি প্রয়োগ করাতে এমন অনেক কৌশল রয়েছে যা এইচআরটি অন্বেষণে মুক্ত। এই প্রক্রিয়াটির সর্বোত্তম অংশ হ'ল কোনও কর্মচারীকে নতুন করে প্রতিস্থাপনের ব্যয় হ্রাস করা এবং সম্ভবত পুরোনোটির চেয়ে আরও বেশি আরওআই অর্জন করা।

দিনের শেষে, স্বজ্ঞাততা, অভিজ্ঞতা এবং একটি সাউন্ড ডেটা-চালিত পদ্ধতির সংমিশ্রণটি প্রায়শই কেবল এইচআর এর রায়কেই নয়, আমাদেরকেও পরিমার্জন করে।

মজার ব্যাপার: আপনি কি জানেন যে আমেরিকান জায়ান্ট জেরক্স তার কল সেন্টার টার্নওভারটি সম্ভাব্য প্রার্থীদের জন্য বিশ্লেষণ প্রয়োগ করে এটি সন্ধান করেছেন যে সৃজনশীল লোকেরা তাদের প্রশিক্ষণের 6,000 ডলার ব্যয় পুনরুদ্ধারের জন্য 6 মাস প্রয়োজনীয় সংস্থার সাথে থাকতে পারে finding মানুষ?

সাপ্লাই চেইন এবং লজিস্টিকস: বড় ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে প্রশিক্ষণ বিতরণ দল

সাপ্লাই চেইন এবং লজিস্টিক্স মূলত সাংগঠনিক কৌশল এবং লক্ষ্যগুলির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান গঠন করে। সাপ্লাই চেইন এবং লজিস্টিকসের উদ্দেশ্য হ'ল ব্যয় সাশ্রয় করা এবং কর্মক্ষমতা, গতি এবং তত্পরতা বৃদ্ধি করা। যখন লজিস্টিকের বিষয়টি আসে, তারা গ্রাহকের অভিজ্ঞতা এবং নতুন ব্যবসায়িক মডেলগুলিকে উন্নত করে অপারেশনাল দক্ষতা উন্নত করতে বিভিন্ন ধরণের ডেটা ক্যাপচার এবং ট্র্যাক করে। এই কারণগুলি প্রায়শই সংস্থাগুলিকে সম্পদ সংরক্ষণ, আরও ভাল ব্র্যান্ডের নাম তৈরি করতে এবং সরবরাহ চেইন এবং লজিস্টিক্সের জন্য একটি নিয়মতান্ত্রিক প্রক্রিয়া তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে।

বিশ্বজুড়ে বিগ ডেটা অনুসরণ করা

আসুন আমরা একটি ই-কমার্স জায়ান্টের উদাহরণ নিই যা এটির গ্রাহকদের প্রসবের জন্য বিগ ডেটা ব্যবহার করে। কোনও পণ্য কোনও অবস্থান থেকে গ্রাহকের ঠিকানায় প্রেরণ করা হয়। জিপিএস ট্র্যাকার, মাইক, সেন্সর হিসাবে পরিবহণ যানবাহনের মধ্যে থাকা ডিভাইসগুলিতে কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা রয়েছে যা রিয়েল-টাইম আপডেটের জন্য পর্যবেক্ষণ কেন্দ্রে ফিরে পাঠানো হয়। এর সাথে সাথে ডেলিভারি সময়, সংক্ষিপ্ততম পথ এবং এই জাতীয় লক্ষ লক্ষ লেনদেনের তালিকায় একটি বিতরণ ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনের জন্য ব্যবহৃত সংস্থানসমূহের দক্ষতা বিশ্লেষণ করতেও সহায়তা করে। বিভিন্ন বাজার জুড়ে এই সোনার খনিটিকে সংস্থাগুলি একীভূত করে এবং তারপরে প্রক্রিয়াটির আরও উন্নতি করতে বা পুরো নতুন স্তরের নতুনত্ব আনতে বিশ্লেষণ করে!

মজার ব্যাপার : আপনি কি জানেন যে অ্যামাজন দ্বারা গ্রাহক পৃষ্ঠাগুলি ট্র্যাকিং আকারে বিগ ডেটা সরবরাহের গতি এবং দক্ষতা উন্নত করতে গ্রাহকের নিকটতম গুদামে এর পণ্যগুলি স্থাপন করতে সহায়তা করেছে?

O. অপারেশন, সহায়তা এবং গ্রাহক পরিষেবা: প্রতিটি গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়ায় বড় ডেটা সম্পর্কে কর্মচারী প্রশিক্ষণ

যে কোনও পণ্য বা পরিষেবার সাফল্য কোনও গ্রাহক প্রাপ্ত বিক্রয়োত্তর সাপোর্টের উপর ভিত্তি করে এবং প্রায়শই বিক্রেতাকে তার কাছে সর্বদা সেখানে থাকার শপথ নেন। এটি এই সত্য থেকে আসে যে কোনও গ্রাহক যখন কোনও পণ্য বা পরিষেবা গ্রহণ করেন, তখন তিনি এই আশায় একটি 'লাফ-অফ-বিশ্বাস' তৈরি করেন যে বিক্রেতা তাকে পণ্য / পরিষেবার আজীবন হতাশ করতে দেয় না। এই দৃষ্টিকোণ থেকে বিতরণ সাংগঠনিক সাফল্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

আসুন আমরা দানাদার স্তরে সমর্থনটি দেখি। আমি সম্প্রতি ক্রিস্টোফার নোলানের ‘ইন্টারস্টেলার’ দেখার সুযোগ পেয়েছি যা মহাকাশের শেষের দিকে মহাকাশ ভ্রমণের অন্বেষণ করেছিল। এটি আমাকে ভবিষ্যতের বিমান সংস্থাগুলি সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করতে বাধ্য করেছিল যা কয়েক মিলিয়ন আলোকবর্ষ দূরের কৃমি-গর্তের মাধ্যমে বিমান পরিষেবা সরবরাহ করবে! তখন চ্যালেঞ্জগুলি কী হবে? প্রায় শেষ না হওয়া এই যাত্রায় কোন ধরণের বড় ডেটা তৈরি হতে চলেছে? যাত্রীবাহী যাত্রীটি পুরো যাত্রায় উপভোগ করছে তা কীভাবে বোর্ড বোর্ড নিশ্চিত করবে? আরম্ভ করার জন্য, পরিষেবা সরবরাহকারীকে বায়ু-সুরক্ষা নিশ্চিত করা, উড়ানের পথে নজর রাখা, গ্রাহকের প্রয়োজনীয়তা সরবরাহ করা ইত্যাদির মতো প্রাথমিক লক্ষ্যগুলিতে মনোনিবেশ করতে হবে।

চলমান বিগ ডেটা 24। 7

আন্তঃদেশীয় ভ্রমণের ধারণাটি পরবর্তী ১০০ বছরের দূরবর্তী স্বপ্ন হতে পারে (আশাবাদী হচ্ছে!) তবে বর্তমানে চলমান অনুরূপ একটি পরিষেবা দ্বারা তৈরি হওয়া ডেটা দেখতে আমাদের থামায় না যা গ্রাহক কীভাবে আরও আলোকপাত করবে on পরিষেবা ও সহায়তা 'বিক্রয়-পরে' দৃশ্যে এবং সংস্থাগুলি কীভাবে তাদের প্রচেষ্টা রিয়েল-টাইমে উন্নত করতে জড়িত থাকতে পারে তা পরিচালিত হয়।

এখন থেকে শুরু করার জন্য, সাউথ ওয়েস্ট এয়ারলাইন্স হ'ল অন্যতম জনপ্রিয় উদ্বোধনী বিমান সংস্থা যা গ্রাহকের অভিজ্ঞতার উন্নতি করার জন্য বিগ ডেটার সুবিধা নিয়েছিল। বিমানের সুরক্ষার উন্নতি করার জন্য, সাউথ ওয়েস্ট এয়ারলাইনস নাসার সাথে সামগ্রিকভাবে বিমানের অভিজ্ঞতার উন্নতির জন্য বড় ডেটা পরীক্ষায় জড়িত হয়ে সহযোগিতা করেছিল। এর মধ্যে রয়েছে নাসার উপগ্রহগুলিকে বিমানের পথ সম্পর্কিত তথ্য, পাইলটদের কাছ থেকে প্রাপ্ত প্রতিবেদন এবং অন্যান্য বিমান ট্রাফিক সম্পর্কিত তথ্য অন্তর্ভুক্ত। এই জাতীয় উদ্ভাবনী কৌশলের শিখরে, সেখানে রয়েছে ‘টেক্সট ডেটা মাইনিং’ নামক মূল বিগ ডেটা ধারণাটি যা অনঠনযুক্ত পাঠ্য তথ্যকে অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য অর্থপূর্ণ পাঠ্যে রূপান্তর করে। সুতরাং আপনি কি ভেবেছিলেন পাঠ্য ডেটা-মাইনিং শেষ হবে?

অবশ্যই এটি হয় না, এমনকি পাঠ্য ডেটা-মাইনিংয়ের মতো বড় ডেটাতে একটি সাধারণ ধারণাও এর বাইরে চলে যায়। আমরা সকলেই জানি যে গ্রাহক প্রতিক্রিয়া বোঝার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান যেখানে গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়াটির প্রতিটি পয়েন্টে কোনও সংস্থা ভুল হয়ে যায়। পাঠ্য ডেটা মাইনিং ওপেন-এন্ড জরিপ প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করে গ্রাহক-পরিষেবাতে সহায়তা করে। অপশন এ, বিকল্প বি, বিকল্প সি এর মত সাধারণ বিকল্পগুলিতে গ্রাহকদের সীমাবদ্ধ করার পরিবর্তে, উন্মুক্ত প্রশ্নগুলি আরও অন্তর্দৃষ্টি দেয় তবে তাদের শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং প্রতিক্রিয়া রেকর্ড করা একটি মূল সমস্যা হতে পারে। এটি যেখানে পাঠ্য ডেটা মাইনিং কার্যকর হয় যেখানে এটি নির্দিষ্ট কিছু শব্দকে গোষ্ঠীভুক্ত করে এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য এগুলি একীভূত করে!

এর বাইরেও, আমাদের সকলকে অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে কোনও সংস্থা নিখুঁত নয় এবং তাদের প্রত্যেকেরই গ্রাহকদের একটি ছোট সেট রয়েছে যারা এই পরিষেবাতে খুশি হতে পারে না। ফলাফল? এটিকে ইমেল, বার্তা, অভিযোগগুলি নিবন্ধভুক্ত গ্রাহকদের কাছ থেকে দেওয়া টুইটগুলি বা ‘ক্ষেত্রের উন্নতি’ টিপসটিকে আরও নরমভাবে রাখার জন্য একটি ডেটাবেস প্লাবিত হয়েছে। পাঠ্য ডেটা মাইনিং traditionalতিহ্যবাহী মেল ফিল্টারগুলি থেকে এক ধাপ এগিয়ে যায় এবং অগ্রাধিকার অনুযায়ী মেলগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে এবং এটিকে বিভাগে পুনর্বিবেচনা করতে পারে।

মজার ব্যাপার : আপনি কি জানতেন যে গ্রাহকসেবা উন্নত করার চেষ্টার অংশ হিসাবে দক্ষিণ-পশ্চিম এয়ারলাইনস 'স্পিচ-অ্যানালাইসিস' নামক বৈশিষ্ট্যটির সাথে ডেটা বিশ্লেষণ স্থাপন করেছে যা গ্রাহক এবং কর্মীদের মধ্যে অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য মিথস্ক্রিয়া রেকর্ড করে!

M. বিপণন: কর্মীদের বড় ডেটা সহ পদ্ধতিগত বিপণন পদ্ধতির প্রশিক্ষণ দেওয়া Training

ক্রিয়াকলাপ হিসাবে বিপণন আজ প্রায় সংখ্যা about ডিজিটাল বিপণনের উত্সাহের সাথে আমরা এখন বিজ্ঞাপনের প্রতিক্রিয়া, ক্লিক-মাধ্যমে-হার, ছাপ, আরওআই এবং আরও সঠিকভাবে পরিমাপ করতে পারি। একজন বিপণনবিহীন পেশাদারদের জন্য, এই জাতীয় মেট্রিকগুলি গ্রিক হতে পারে তবে এই ডেটা বিপণনে তাদের জন্য একটি সোনার খনি। পরবর্তীকালে, মেট্রিকগুলির সাথে সাথে গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়া, সামাজিক মিডিয়া এবং বিক্রয় প্রতিটি পয়েন্টে ডেটা বড় পরিমাণে উত্পন্ন হয়। এই জাতীয় ডেটা ট্র্যাক রাখা এবং এটির পণ্যগুলিকে আরও কার্যকরভাবে ঠেলে দেওয়ার জন্য এটি ব্যবহার করা বিপণন পেশাদারদের উপর নির্ভর করে। হাদুপ ও আর এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি উদ্দেশ্য পূরণে সহায়তা করার কারণে এখানে বিগ ডেটাতে প্রশিক্ষণ একটি প্রয়োজনীয় ভূমিকা পালন করে role

দ্বিতীয়ত, সময়ে সময়ে বিপণন পেশাদাররা তাদের ব্র্যান্ডের জন্য প্রায়শই পিছনের দিকে জড়িত। প্রশ্নগুলি যেমন:

আমার ব্র্যান্ড কীভাবে অন্যের চেয়ে ভাল?

অন্যান্য ব্র্যান্ড কি অফার করে?

আমার প্রতিযোগী একই পণ্যটিতে কি বৈশিষ্ট্য রয়েছে?

এর চেয়ে অধ্যয়ন আরও গভীরতর হয়। 4Ps (পণ্য, দাম, স্থান, অবস্থান) এর উপর ভিত্তি করে প্রতিযোগী পণ্যের বিশ্লেষণ করা থেকে প্রতিযোগীর ওয়েবপৃষ্ঠায় কোন পণ্যটি উপস্থাপন করা হয় তার সামগ্রী বোঝার জন্য, উত্পন্ন ডেটার পরিমাণ বিশাল এবং জটিল। আগেই বলা হয়েছে, পাঠ্য-খনির সুবিধা গ্রহণ করে বিপণনকারীকে কেবল প্রতিযোগীর ওয়েবসাইট ক্রল করে প্রতিযোগী-বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করতে পারে। বড় ডেটার ডোমেনের এই সাধারণ ক্রিয়াকলাপটি প্রতিযোগী কী করছে এবং বাজারের জন্য তাদের কী পণ্য রয়েছে সে সম্পর্কে একীভূত ধারণা দিতে পারে, যার ফলে বিপণিবিতাকে যারা বড় ডেটা গ্রহণ করে, তারা তা দেয়!

ক্রিয়েটিভদের আর্মিং

উদাহরণস্বরূপ কোনও সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যম কৌশলবিদ সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলি জুড়ে তার প্রতিষ্ঠানের ব্র্যান্ড উপলব্ধি সম্পর্কে জানতে চান, তবে সম্ভবত আর অ্যান্ড হ্যাডুপের অনুভূতি বিশ্লেষণে জড়িত এই লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করবে। একইভাবে, বিগ ডেটা সরঞ্জামগুলির ব্যবহার বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ যেমন মূল্য নির্ধারণ, পণ্য অবস্থান নির্ধারণ এবং এগুলিতে বিপণনে সহায়তা করে।

আরেকটি উদাহরণ হ'ল খুচরা বিক্রয়কেন্দ্রে বিপণন ব্যবস্থাপক হতে পারে সর্বাধিক বিক্রয় সন্ধান করতে। প্রত্যেকে ওয়ালমার্টের উদাহরণটি জানতে পারে যা একটি সময়সীমার সাথে লক্ষ লক্ষ গ্রাহকদের বিস্তৃত ডেটা বিপুল পরিমাণে পুনরুদ্ধার করে অতীত গ্রাহক ক্রয়ের ইতিহাসের ভিত্তিতে আইলটিতে বিয়ার এবং দুধকে পাশাপাশি রাখতে সক্ষম হয়েছিল!

মজার ব্যাপার: আপনি কি জানতেন যে জেনারেল মোটরস তার প্রতিবছর 2 বিলিয়ন ডলার বার্ষিক বিপণন বাজেট সহ বিগ ডেটা অ্যানালিটিকাকে বিশদ গ্রাহক প্রোফাইল তৈরি করতে এবং আরও ব্যক্তিগতকৃত বিপণনের জন্য বিশিষ্ট জনসংখ্যা / গ্রাহকের তথ্যের সাথে স্থানিক ডেটা অ্যানালিটিকগুলি একত্রিত করতে ব্যবহার করে!

সংস্থাগুলি কেন বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তরিত হচ্ছে

সাধারণত, পুরানো লিগ্যাসি সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে এমন সংস্থাগুলির অনেক সিস্টেমে ডেটা ছড়িয়ে থাকে। বিভিন্ন স্থানে ডেটা ছড়িয়ে দেওয়ার কারণে, তথ্য বিশ্লেষণের যথার্থতার সাথে প্রসেসিংয়ের গতি হ্রাস পায়। এটি এন্টারপ্রাইজ ডেটা হাবের মধ্যে ডেটা একীকরণের জন্য কল করে যা গভীর বিশ্লেষণের ফলে ডেটার একটি দ্রুত অ্যাক্সেস তৈরি করে। যে কোনও সংস্থার আইটি বিভাগের একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্য হ'ল অনুরোধের ভিত্তিতে সংস্থার সমস্ত বিভাগের জন্য দ্রুত তথ্য সঠিকভাবে সরবরাহ করা to

ডেটা সংগ্রহ করার সাথে সাথে, গভীরতা বিশ্লেষণ করতে এবং মূলত ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য একটি প্ল্যাটফর্মের উপর অরক্ষিত, কাঠামোগত এবং আধা-কাঠামোগত ডেটা উত্সগুলিকে একত্রিত করা গুরুত্বপূর্ণ। হাদুপের এই বৈশিষ্ট্যটি সংস্থার মধ্যে আরও বেশি লোককে টেবিলে নিয়ে আসে কারণ সেখানে কর্মচারীরা রয়েছেন যারা প্রতিদিনের কাজকর্মের ক্ষেত্রে বিভিন্ন টাচ পয়েন্টে ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করেন। এছাড়াও, traditionalতিহ্যবাহী ইটিএল এবং ব্যাচ প্রক্রিয়াগুলি দীর্ঘ সময় নিতে পারে, যদিও হাইডোপ এর উচ্চ পরিমাণের ব্যাচ প্রসেসিং সহ এটি 10 ​​বার গতিবেগ করে।

হাদুপের তাত্পর্যটি অগত্যা এর অর্থ এই নয় যে কোনও সংস্থার মধ্যে প্রতিটি কর্মচারীকে বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্মে প্রশিক্ষণ দেওয়া দরকার যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে সম্ভব হয় না। তবে সিটিওর পক্ষে ডেটাগুলির সাথে নিয়মিত যোগাযোগের ক্ষেত্রে যারা পেশাদারদের সনাক্ত এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া কৌশলগত সুবিধা হবে।

জনপ্রিয় হডোপ প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে স্টোরেজ, প্রসেসিং, ডেটা পুনরুদ্ধারের বিষয়টি আবৃত করে রাখা, প্রাকৃতিক অগ্রগতির অংশ হ'ল আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হ'ল বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স। এটিকে আরও সহজভাবে বলতে, সংস্থাগুলির একটি সংস্থার মধ্যে বিভিন্ন পেশাদারের একাধিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রয়োজন।

অ্যারে জাভাতে সর্বাধিক সংখ্যাটি সন্ধান করুন

টেবিলের অন্য দিক থেকে ‘6’ নম্বরটি দেখতে ‘9’ হিসাবে দেখা যাবে। অন্য কথায়, ডেটা পর্যবেক্ষণ থেকে উপসংহার ব্যক্তি থেকে পৃথক পৃথক পৃথক।

সংস্থাগুলি এটি জানে এবং প্রায়শই অনুরূপ প্ল্যাটফর্মে কর্মীদের প্রশিক্ষণে জড়িত থাকে যাতে বিভিন্ন বিভাগের লোকেরা একই ক্রিয়াকলাপের সাথে পরস্পর সংযুক্ত থাকে যাতে যথাযথ সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অন্তর্দৃষ্টিগুলি আলোচনা করে, জড়িত থাকে এবং ভাগ করে নেয়। সুতরাং, আমি বিশ্বাস করি যে প্রতিটি কর্মীর একই পৃষ্ঠায় থাকার এবং সংস্থাগুলিকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে যাওয়ার সুযোগ হিসাবে বিগ ডেটা প্রশিক্ষণের সংজ্ঞা দেওয়া নিরাপদ হবে!

আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? তাদের মন্তব্য বিভাগে উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।

সম্পর্কিত পোস্ট: