খারাপ ডেটার প্রভাব বোঝা - ডেটাভারসিটি

আপনি কি খারাপ ডেটা মানের খরচ জানেন? নীচে, আমি ডেটা পর্যবেক্ষণের তাৎপর্য, কীভাবে এটি খারাপ ডেটার ঝুঁকি কমাতে পারে এবং এর ROI পরিমাপ করার উপায়গুলি অন্বেষণ করছি৷ খারাপ ডেটার প্রভাব বুঝতে এবং কার্যকর কৌশল প্রয়োগ করে, সংস্থাগুলি তাদের ডেটা গুণমানের উদ্যোগের সুবিধাগুলি সর্বাধিক করতে পারে। 

ডেটা আধুনিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠেছে, এবং সেইজন্য, ব্যবসায়িক স্টেকহোল্ডাররা সঠিক সিদ্ধান্তে পৌঁছেছে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য ডেটার গুণমান সর্বাপেক্ষা গুরুত্বপূর্ণ। 

কিন্তু প্রত্যেক আধুনিক ডেটা লিডার আপনাকে বলবে যে ক্যাচটি এখানে রয়েছে: ডেটা মান ব্যবস্থাপনা কঠিন। এটা সময় এবং প্রচেষ্টা লাগে. অধিকন্তু, ROI (বিনিয়োগের উপর রিটার্ন) প্রায়ই পরিমাপ করা কঠিন। 

খারাপ ডেটা কতটা খারাপ?

খারাপ ডেটা উল্লেখযোগ্য আর্থিক ক্ষতির কারণ হতে পারে। গার্টনার অনুমান করেন যে প্রতি বছর, খারাপ ডেটা গুণমান সংস্থাগুলিকে গড়ে খরচ করে $ 12.9 মিলিয়ন. 2022 সালে, ইউনিটি সফটওয়্যার $110 মিলিয়ন রাজস্ব এবং $4.2 বিলিয়ন এর মার্কেট ক্যাপে ক্ষতির কথা জানিয়েছে। "একটি বৃহৎ গ্রাহকের কাছ থেকে খারাপ ডেটা খাওয়ার পরিণতি," কোম্পানিটি বলেছে। একইভাবে, খারাপ ডেটার কারণ Equifax, একটি সর্বজনীনভাবে ব্যবসা করা ক্রেডিট রিপোর্টিং সংস্থা, ঋণদাতাদের ভুল ক্রেডিট স্কোর পাঠাতে লক্ষ লক্ষ গ্রাহকদের অতি সম্প্রতি, একটি তথ্য ঘটনা ইউ.কে এবং আয়ারল্যান্ডের বিমান চলাচলে ব্যাপক বিঘ্ন ঘটায়। এটি রিপোর্ট করা হয়েছে যে 2,000 টিরও বেশি ফ্লাইট বাতিল করা হয়েছে, যার ফলে হাজার হাজার যাত্রী আটকা পড়েছে, এয়ারলাইনগুলির পুঞ্জীভূত আর্থিক ক্ষতি আনুমানিক $126.5 মিলিয়ন।

খারাপ ডেটার প্রভাব 

ডেটা প্রতিটি আধুনিক ব্যবসার কেন্দ্রবিন্দু। ডেটা টিমের মূল দায়িত্ব হ'ল ডেটা পণ্যগুলি তৈরি করা এবং বজায় রাখা যা গ্রাহকদের অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিকভাবে পরিবেশন করা হয়, যখন সংস্থাটিকে তার উদ্দেশ্যগুলি স্কেল করতে এবং পূরণ করতে দেয়। 

যখন এটি নিশ্চিত করার কথা আসে যে সংস্থার ডেটা উদ্যোগগুলি সাফল্যের জন্য প্রস্তুত, তখন একটি ডেটা টিমের কাছ থেকে কিছু বেসলাইন প্রত্যাশা নিম্নরূপ সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে:

• আপটাইম: ডেটা হল একটি পরিষেবা, এবং সেইজন্য যখন প্রয়োজন হয় তখন এটি উপলব্ধ রয়েছে তা নিশ্চিত করাই মুখ্য৷
• নিরাপত্তা: প্রবিধানের সাথে সম্মতি (যেমন GDPR বা HIPAA)। দলটি সংবেদনশীল তথ্য সুরক্ষা এবং ডেটা গোপনীয়তা বজায় রাখার জন্য ব্যবস্থা এবং অনুশীলন বাস্তবায়নের জন্য দায়ী।
• বিশ্বাসযোগ্যতা: ডেটা এবং ডেটা প্ল্যাটফর্ম উভয়েরই। এর একটি অংশ আপটাইম, তবে তাদের ঐতিহ্যগত অর্থে ডেটার গুণমান এবং নির্ভুলতার সাথে আচ্ছাদিত। 
• স্কেল: ডেটা প্ল্যাটফর্মটি ক্রমবর্ধমান ডেটা ভলিউম, ব্যবহারের ক্ষেত্রে সংখ্যা এবং ব্যবসার প্রয়োজনীয়তাগুলিকে মিটমাট করার জন্য স্কেলেবিলিটির অনুমতি দেয়।
• ইনোভেশন: ডেটাকে উদ্ভাবন চালানো উচিত, এবং এটি এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে ডেটা অনুশীলনে এবং এর বাইরে উদ্ভাবন এনে ডেটা দলকে উদাহরণের মাধ্যমে নেতৃত্ব দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ। 

ডেটা পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে ডেটা গুণমান অর্জন করা

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা হল একটি সমাধান যা সক্রিয়ভাবে পর্যবেক্ষণ এবং তার জীবনচক্র জুড়ে ডেটার স্বাস্থ্য বজায় রাখার জন্য। লগিং, ট্রেসিং এবং মনিটরিং কৌশলগুলি বাস্তবায়নের মাধ্যমে, সংস্থাগুলি ডেটা স্ট্রিমগুলিতে দৃশ্যমানতা অর্জন করে, ডেটা গুণমানের সমস্যাগুলি দ্রুত সনাক্ত করে এবং সমস্যার সমাধান করে এবং বিশ্লেষণ ড্যাশবোর্ডগুলিতে বাধাগুলি প্রতিরোধ করে৷ ডেটা সাক্ষরতা, সোর্সিং, ব্যাখ্যা এবং তথ্য যোগাযোগের সাথে জড়িত, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য কার্যকরভাবে ব্যবসায়িক মূল্যে ডেটা অনুবাদ করার জন্য অপরিহার্য। ডেটা-চালিত সংস্কৃতি গড়ে তোলা এবং সঠিক সরঞ্জামগুলিতে বিনিয়োগ করা ডেটা পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে ডেটার গুণমান অর্জনের দিকে গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। 

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতার ROI পরিমাপ করা

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতার ROI পরিমাপ ব্যবসায়িক নেতাদের এই অনুশীলনে বিনিয়োগের সাথে সম্পর্কিত মূল্য এবং সুবিধাগুলি বুঝতে সহায়তা করে। প্রতি বছর সংঘটিত হওয়ার হার বা ঘটনার সংখ্যা, সনাক্তকরণের সময় এবং রেজোলিউশনের সময় সহ খারাপ ডেটার খরচ মূল্যায়নের জন্য বেশ কিছু পরিমাণযোগ্য মেট্রিক্স একটি সূচনা পয়েন্ট হিসাবে কাজ করতে পারে।

এর প্রভাব ডেটা মানের সমস্যা ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের আকার এবং জটিলতার উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। ক্ষতির মূল্যায়ন করার জন্য এবং একটি ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা সমাধানের জন্য একটি শক্তিশালী কেস তৈরি করার জন্য, আমরা পাঁচটি মূল মেট্রিক প্রস্তাব করি যা ডেটা অনুশীলনকারীরা সহজেই প্রয়োগ করতে এবং নিরীক্ষণ করতে পারে যা অভ্যন্তরীণভাবে একটি কেসকে সমর্থন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে:

1. ঘটনার সংখ্যা এবং ফ্রিকোয়েন্সি: যদিও কিছু কোম্পানি দৈনিক ভিত্তিতে ডেটা ঘটনা অনুভব করতে পারে, অন্যরা কয়েক দিন যেতে পারে - যদি সপ্তাহ না হয় - একটি ছাড়াই। ঘটনাগুলির সমালোচনা কিছু "ছোট" থেকে পরিবর্তিত হতে পারে, যেমন একটি ড্যাশবোর্ডের সাথে যুক্ত বাসি ডেটা যা যুগে যুগে কেউ ব্যবহার করেনি, ডেটা ডুপ্লিকেশন সমস্যা যার ফলে সার্ভার অতিরিক্ত চার্জ হয়ে যায় এবং শেষ পর্যন্ত ডাউন হয়ে যায় (সত্য গল্প, Netflix 2016)। আমরা দেখতে পাই যে এটি প্রায়শই সংযুক্ত থাকে: ডেটা প্ল্যাটফর্মের আকার এবং জটিলতা, কোম্পানির শিল্প (কিছু শিল্প অন্যদের তুলনায় স্বাভাবিকভাবেই বেশি ডেটা পরিপক্ক), ডেটা আর্কিটেকচারের ধরন (কেন্দ্রীভূত, বিকেন্দ্রীকৃত, হাইব্রিড) ইত্যাদি। ঘটনাগুলি নথিভুক্ত করা হবে পরের বার কী দেখতে হবে সে সম্পর্কে একটি ভাল ধারণা, বারবার ঘটনাগুলি প্রায়শই একটি ভাল সূচক যে নীচে কিছু ঘনিষ্ঠ মনোযোগ প্রয়োজন।  
2. ঘটনার শ্রেণীবিভাগ: সমস্ত তথ্য ঘটনা একই তীব্রতা নয়; কিছু গৌণ এবং সহজেই প্রশমিত হতে পারে, অন্যদের গুরুতর পরিণতি হতে পারে। সঠিক বৃদ্ধি এবং অগ্রাধিকার নিশ্চিত করার জন্য ঘটনার সমালোচনামূলকতা নথিভুক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ। এখানেই তথ্যের বংশগতি সহায়ক হতে পারে, কারণ এটি ঘটনার নিম্নধারার প্রভাবের মূল্যায়নকে আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করে। একটি ঘটনা যা CEO-এর প্রিয় ড্যাশবোর্ড, বা একটি প্রোডাকশন ডাটাবেস, বা একটি গুরুত্বপূর্ণ ডেটা পণ্যের সাথে লিঙ্ক করা হয় তা উচ্চ সমালোচনামূলক হতে পারে। 
3. সনাক্তকরণের গড় সময় (MTTD): যখন ডেটা এবং ডেটা টিমের উপর আস্থা তৈরির কথা আসে, তখন প্রতিটি ডেটা অনুশীলনকারীর দুঃস্বপ্ন হয় যখন ব্যবসায়িক স্টেকহোল্ডাররা ডেটা মানের সমস্যাগুলি সনাক্ত করে। এটি সত্যিই দলের বিশ্বাসযোগ্যতা এবং কোম্পানির ডেটা-চালিত হওয়ার ক্ষমতাকে আঘাত করতে পারে। আপনি যখন ঘটনাগুলি নথিভুক্ত করতে শুরু করেন এবং তাদের সমালোচনাকে শ্রেণীবদ্ধ করেন, তখন সেগুলি কীভাবে সনাক্ত করা হয়েছিল এবং ডেটা টিমের সেগুলি স্বীকার করতে কত সময় লেগেছিল তার ট্র্যাক রাখাও গুরুত্বপূর্ণ৷ এই মেট্রিকটি আপনার ঘটনা পরিচালনার দৃঢ়তার একটি ভাল সূচক হতে পারে তবে এটি হ্রাস করার অর্থ হল আপনি ঝুঁকি হ্রাস করবেন যে ঘটনাটি আরও ক্ষতির কারণ হতে পারে। 
4. রেজোলিউশনের গড় সময় (MTTR): একটি ঘটনা রিপোর্ট করা হলে কি হয়? MTTR হল একটি ডেটা ঘটনা সম্পর্কে সচেতন হওয়া এবং এটি সমাধান করার মধ্যে ব্যয় করা গড় সময়। রেজোলিউশনের সময়টি ঘটনার সমালোচনা এবং ডেটা প্ল্যাটফর্মের জটিলতার দ্বারা ব্যাপকভাবে প্রভাবিত হয়, তাই আমরা এই কাঠামোর উদ্দেশ্যে গড় বিবেচনা করছি।
5. উৎপাদনের গড় সময় (MTTP) নতুন ডেটা পণ্য পাঠানোর গড় সময় বা, অন্য কথায়, ডেটা পণ্যগুলির বাজারজাত করতে গড় সময়। এটি একটি ডেটা সায়েন্স মডেলের জন্য ডেটা "পরিষ্কার" করার জন্য একজন বিশ্লেষকের দ্বারা ব্যয় করা সময় হতে পারে। আসলে, অনুযায়ী ফোর্বস, ডাটা বিজ্ঞানীদের কাজের প্রায় 80% ডেটা প্রস্তুতির জন্য দায়ী। এমন একটি বিশ্বে যেখানে আমরা ডেটাকে পণ্য হিসাবে বিবেচনা করতে চাই, ডেটার গুণমান উন্নত করা বাজারের সময় কমানোর উপর সরাসরি প্রভাব ফেলতে পারে। 

উপরের পরিমাপযোগ্য মেট্রিকগুলি ছাড়াও, অন্য যেগুলি কম সহজে পরিমাপযোগ্য কিন্তু ঠিক ততটাই গুরুত্বপূর্ণ খারাপ ডেটার খরচ দেখার সময় বিবেচনা করা উচিত।

• বিশ্বাসের ক্ষয়: তথ্যে এবং তথ্য দল। এটি, আমার মতে, খারাপ ডেটার সবচেয়ে বিপজ্জনক পরিণতি, যার ফলে ডেটা টিমে টার্নওভার বা ডেটা-চালিত হওয়ার এবং বিকাশমান ডিজিটাল ল্যান্ডস্কেপের সাথে তাল মিলিয়ে চলার কোম্পানির ক্ষমতার উপর আস্থা হারানোর মতো বড় সমস্যা হতে পারে। আর বিশ্বাস একবার ভেঙ্গে গেলে তা ফিরে পাওয়া খুব কঠিন। পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতায়, আমি এমন ডেটা ভোক্তাদের নিয়ে কাজ করেছি যারা ডেটা ব্যবহার না করে এবং খুব অস্থির স্টক-ট্রেডিং পরিবেশে "অভিজ্ঞতা" এবং "অন্ত্রের অনুভূতি" এর উপর নির্ভর করে না জেনে এটি ব্যবহার করার চেয়ে এটি ভুল হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে। . 

• উত্পাদনশীলতা হ্রাস: খারাপ ডেটার সাথে, দলগুলিকে অগ্নিসংযোগ করতে বাধ্য করা হয় এবং ত্রুটিগুলি দেখা দেওয়ার সাথে সাথে সংশোধন করা হয়। এই নিরন্তর অগ্নিনির্বাপণ শুধুমাত্র ক্লান্তিকরই নয়, বিপরীত ফলদায়কও বটে। মূল্যবান সময় যা কৌশলগত পরিকল্পনা এবং বৃদ্ধির উদ্যোগে ব্যয় করা যেতে পারে সমস্যা সমাধানে, সম্পদগুলিকে আরও জটিল কাজ থেকে সরিয়ে নেওয়ার জন্য নষ্ট হয়।

• নিয়ন্ত্রক এবং সম্মানজনক ঝুঁকি: আর্থিক প্রতিবেদনে ত্রুটি বা ব্যক্তিগত ডেটার ভুল ব্যবস্থাপনার ফলে ব্যয়বহুল জরিমানা এবং আইনি লড়াই হতে পারে। সম্মতি সংক্রান্ত সমস্যাগুলির সাথে মোকাবিলা করা উত্পাদনশীলতার উপর একটি উল্লেখযোগ্য ড্রেন, তারা যে আর্থিক বোঝা চাপায় তা উল্লেখ না করা।

• খারাপ ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতা: ডেটা টিমের মধ্যে উত্পাদনশীলতা হারানোর পাশাপাশি, খারাপ ডেটা সামগ্রিক ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতাকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে কারণ কোম্পানিটি তার গ্রাহকদের সামনে ডিজিটাল প্রস্তুতি এবং বিশ্বাসযোগ্যতার সাথে লড়াই করে এবং বাহ্যিক হুমকির জন্য ঝুঁকিপূর্ণ হয়ে ওঠে। 

ডেটার মানের সমস্যাগুলি ডেটার উপর আস্থা হারানো, দলের উত্পাদনশীলতা এবং মনোবল হ্রাস, প্রবিধানগুলির সাথে অ-সম্মতি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের মান হ্রাস সহ বিভিন্ন সমস্যার কারণ হতে পারে। বিভাগ বা ব্যবসায়িক ইউনিটের মধ্যে সাইল করা ডেটা সংস্থার ডেটা ল্যান্ডস্কেপের একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি অর্জন করা চ্যালেঞ্জিং করে তোলে। এটি অকার্যকর সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে পরিচালিত করতে পারে, ডেটা সংস্কৃতিকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে এবং জিডিপিআর এবং এইচআইপিএএ-এর মতো প্রবিধানগুলির সাথে সম্মতি ঝুঁকিতে ফেলতে পারে। অধিকন্তু, ডেটা টিমগুলি ডেটা সমস্যাগুলির সমস্যা সমাধানে অত্যধিক সময় ব্যয় করে হতাশ হতে পারে, তাদের কাজের সন্তুষ্টিকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে এবং সম্ভাব্য কর্মচারী মন্থনের দিকে পরিচালিত করে। 

1x10x100 নিয়ম

1x10x100 নিয়ম, ঘটনা ব্যবস্থাপনায় একটি ব্যাপকভাবে স্বীকৃত নীতি, খারাপ ডেটা মানের সাথে যুক্ত বর্ধিত খরচের উপর জোর দেয়। এই নিয়ম অনুসারে, প্রবেশের সময়ে ডেটা গুণমানের সমস্যা সমাধানের খরচ মূল খরচের প্রায় 1x। যদি সমস্যাটি সনাক্ত করা না যায় এবং সিস্টেমের মধ্যে প্রচারিত হয়, তাহলে খরচ প্রায় 10 গুণ বেড়ে যায়, সংশোধন এবং প্রতিকারের প্রচেষ্টা জড়িত। যাইহোক, যদি খারাপ ডেটার গুণমান শেষ-ব্যবহারকারী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার পর্যায়ে পৌঁছে যায়, তবে ব্যবসায়িক প্রভাবের কারণে, কার্যক্ষম ব্যাঘাত, হারানো সুযোগ এবং গ্রাহকের অসন্তোষের কারণে খরচ প্রাথমিক খরচের চেয়ে 100 গুণ বেড়ে যেতে পারে। এই নিয়মটি খারাপ ডেটা মানের সূচকীয় প্রভাবকে আন্ডারস্কোর করে, সংস্থাগুলির জন্য ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতায় বিনিয়োগ করা গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে, যা সমস্যাগুলি ঘটলে মূল কারণ বনাম ডাউনস্ট্রিমের কাছাকাছি রাখতে সহায়তা করে।

উপসংহার

ডেটা মানের সমস্যাগুলি ব্যবসায়কে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে, যার ফলে সম্পদ নষ্ট হয় এবং সুযোগ মিস হয়। খারাপ ডেটার সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকিগুলি প্রতিরোধ এবং প্রশমিত করার জন্য ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতায় বিনিয়োগ করা অপরিহার্য। পরিমাপযোগ্য মেট্রিকগুলি ব্যবহার করে এবং অ-পরিমাণযোগ্য কারণগুলি বিবেচনা করে, সংস্থাগুলি ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতার ROI পরিমাপ করতে পারে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাছে এর মান প্রদর্শন করতে পারে। ডেটা বিশ্বাস নিশ্চিত করা, কার্যকর ডোমেন সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রচার করা, প্রবিধান মেনে চলা এবং একটি সন্তুষ্ট ডেটা টিম তৈরি করা ডেটা গুণমানের উদ্যোগের সুবিধাগুলি সর্বাধিক করার সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ দিক। ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতাকে আলিঙ্গন করা একটি কৌশলগত বিনিয়োগ যা আজকের ডেটা-চালিত বিশ্বে ডেটার নির্ভুলতা, নির্ভরযোগ্যতা এবং ব্যবহারকে রক্ষা করে। 

যে সংস্থাগুলি একটি সমৃদ্ধ পর্যবেক্ষণের অনুশীলন তৈরি করে তাদের অন্তর্নির্মিত পরিবেশে আরও দৃশ্যমানতা রয়েছে, যা কম বিভ্রাট, দ্রুত সমস্যা সমাধান, তাদের অ্যাপের নির্ভরযোগ্যতার উপর অধিক আস্থা - এবং শেষ পর্যন্ত, আরও বেশি উপার্জন এবং খুশি গ্রাহকদের মধ্যে অনুবাদ করে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/putting-a-number-on-bad-data/