স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ বিশ্বে ডেটা বিজ্ঞানীদের কি প্রয়োজন? - ডেটাভারসিটি

বিশ্ব ক্রমবর্ধমান ডেটা-চালিত হয়ে উঠলে, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব ডেটা বিশ্লেষণের কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করার জন্য ব্যবসাগুলি স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণের দিকে ঝুঁকছে। স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণে, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীরা আইটি কর্মীদের বা ডেটা বিজ্ঞানীদের সহায়তা বা সহায়তা ছাড়াই ডেটা অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণ করতে পারে। এমএল-চালিত অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্মগুলিতে সরাসরি অ্যাক্সেস তাদের গ্রাহকদের আচরণ বিশ্লেষণ করে বা রিয়েল টাইমে প্রবণতা সনাক্ত করে আরও ভাল ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে দেয়। 

গত পাঁচ বছরে, সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় এবং আধা-স্বয়ংক্রিয় সফ্টওয়্যার সিস্টেমগুলি আরও নির্ভরযোগ্য সরবরাহ করেছে বৈশ্লেষিক ন্যায় এবং বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (BI) রিপোর্ট মানব ডেটা বিজ্ঞানীদের তুলনায়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত BI প্রযুক্তি সম্পূর্ণ স্ব-পরিষেবার দিকে অগ্রসর হওয়ায়, ডেটা সায়েন্স সম্প্রদায়ের একটি সাধারণ উদ্বেগ হল ক্রমবর্ধমান স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ বিশ্ব, সুপার-বুদ্ধিমান বিশ্লেষণ এবং BI টুলের উপস্থিতির কারণে মানব ডেটা বিজ্ঞানীরা অপ্রচলিত হয়ে পড়বে।

স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ এবং ব্যবসা বুদ্ধি কি একটি মিথ?

বর্তমানে, অনেক বিশ্লেষণ এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার কাজ আধা-স্বয়ংক্রিয় বা সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম দ্বারা পরিচালিত হয়, বিশেষ করে যেগুলি দ্বারা চালিত AI এবং মেশিন লার্নিং (ML) টুল। এটি লক্ষ্য করা আকর্ষণীয় যে সম্প্রতি উন্নত ML-সক্ষম সরঞ্জামগুলি অনেকগুলি কাজ গ্রহণ না করা পর্যন্ত মানব ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটা মাইনিংয়ের ক্ষেত্রে আধিপত্য বিস্তার করেছিলেন। ডেটা মাইনিং কৌশল বছরের পর বছর ধরে মানব বিশেষজ্ঞদের দ্বারা ঘনিষ্ঠভাবে রক্ষা করা এখন হঠাৎ করে উন্নত এমএল সরঞ্জাম দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছে। এই সরঞ্জামগুলি ডেটাতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে পারে, পারস্পরিক সম্পর্ক স্থাপন করতে পারে এবং সাধারণ ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের প্রয়োজন অনুসারে প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টিগুলি বের করতে পারে।

স্ব-পরিষেবা BI কোন পৌরাণিক কাহিনী নয়, কারণ সমস্ত আকারের বর্তমান ব্যবসাগুলি নিয়মিতভাবে প্যাকেজ ব্যবহার করছে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম লাভজনক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য। অ্যালগরিদম অর্থনীতি এখানে থাকার জন্য। ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের জন্য প্যাকড অ্যালগরিদম ব্যবহার করার দুটি সুস্পষ্ট সুবিধা রয়েছে: খরচ এবং তাত্ক্ষণিক প্রাপ্যতা।

স্ব-পরিষেবা ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বিশ্বকে অনেক আগে সংজ্ঞায়িত করে এমন দুটি চিহ্নিত প্রবণতা এখনও দৃশ্যমান: কোডিং অ্যানালিটিক্স ফাংশনের পরিবর্তে ক্লিক-বোতাম বিশ্লেষণের প্রতি গভীর আকর্ষণ এবং ভার্চুয়াল ডেটা সংগ্রহস্থল নিয়ে ব্যস্ততা।

স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ বিশ্বে ডেটা বিজ্ঞানীদের ভূমিকা

যখন "ডেটা কালচার" দ্রুত ছড়িয়ে পড়ছে, তখনও ডেটা বিজ্ঞানীরা সব ধরনের ব্যবহারকারীদের কাছে দ্রুত এবং আরও সঠিক সমাধান দেওয়ার জন্য প্রযুক্তির ব্যবহার করে ব্যবসায় মূল্য সংযোজন করছেন।

স্ব-পরিষেবা BI বিপ্লব ডেটা বিজ্ঞানীদের ব্যবসা করিডোরে নিয়ে আসে, যেখানে তারা অন্যান্য কর্মীদের সাথে জটিল বিশ্লেষণী সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে। এর অসাধারণ বৃদ্ধি নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানী এবং মেশিন লার্নিং টুলের ফলে স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ এবং স্ব-পরিষেবা বিআই-এর উত্থান ঘটেছে। এই ডেটাভারসিটি® নিবন্ধটি আজ স্ব-পরিষেবা BI-এর ব্যবসায়িক অনুশীলনে একটি বাস্তব জীবনের যাত্রা বর্ণনা করে। এটি নির্দেশ করে যে স্বয়ংক্রিয় ক্লাউড-ভিত্তিক সরঞ্জামগুলি ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের ভূমিকা কেড়ে নিয়েছে এবং সেগুলিকে নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীদের হাতে তুলে দিয়েছে। যাইহোক, শুধুমাত্র একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট স্মার্ট প্ল্যাটফর্ম থেকে আহরিত "কাঁচা বুদ্ধিমত্তা" এবং ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে ফ্ল্যাশ করা সিদ্ধান্ত-বান্ধব অন্তর্দৃষ্টিগুলির মধ্যে ব্যবধান পূরণ করতে যোগ্য। গড় ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী স্ব-পরিষেবা বিশ্বে ডেটা ফিল্টারিং এবং গোষ্ঠীভুক্ত করার চেয়ে কিছুটা বেশি সম্পন্ন করতে পারে, তবে উন্নত ভিজ্যুয়ালাইজেশন কাজগুলি অর্জন করতে পারে না।

ডেটা প্রস্তুতি এবং নিষ্কাশন এখনও স্বয়ংক্রিয় BI প্ল্যাটফর্মে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ এবং হ্যাডুপের মতো অনেক সম্পর্কিত প্রযুক্তির মধ্যে জটিল আন্তঃসম্পর্ক বজায় রাখা, বড় তথ্য, এবং ডেটা আবিষ্কার স্ব-পরিষেবা বিশ্বে প্রযুক্তি অ্যাক্সেস, ব্যবহার এবং বোঝার জন্য হুমকিস্বরূপ। স্ব-পরিষেবা ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যত বর্ণনা করার জন্য "অ্যাসিস্টেড BI" একটি ভাল শব্দ হতে পারে। অধিকন্তু, স্ব-পরিষেবা BI বিশ্বে ডেটা সুরক্ষা এবং ডেটা গভর্নেন্স চ্যালেঞ্জিং সমস্যা হিসাবে পরিণত হয়েছে, যার জন্য উদ্যোগগুলিকে আরও উন্নত BI প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে বেছে নিতে হয়েছে বা ব্যয়বহুল এবং ভাল প্রশিক্ষিত ডেটা পেশাদার।

নাগরিক তথ্য বিজ্ঞানীদের উত্থান স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণে

আজ, সাধারণ ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের তাদের কাজ দ্রুত এবং সহজে সম্পন্ন করার জন্য স্ব-পরিষেবা প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজন। স্ব-পরিষেবা BI-এর দিকে এই রূপান্তরমূলক ব্যবসার স্থানান্তরের প্রধান কারণ ছিল অনেক বছর আগে ম্যাককিনসি দ্বারা পূর্বাভাসিত ডেটা সায়েন্স পেশায় আসন্ন প্রতিভার ব্যবধান।

খুব দ্রুত, ব্যবসাগুলি এই জনবলের ব্যবধানের সমাধানগুলি অন্বেষণ করতে শুরু করে, যার মধ্যে একটি হল তাদের অভ্যন্তরীণ চাহিদা পূরণের জন্য স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ এবং BI প্ল্যাটফর্মগুলি সংগ্রহ করা, তৈরি করা এবং স্থাপন করা। অবশ্যই, মত প্রযুক্তি মার্জ মেঘ, IoT, এবং বড় তথ্য দীর্ঘমেয়াদে স্ব-পরিষেবা প্ল্যাটফর্মগুলির "ভালোবাসা" শক্তিশালী করেছে। এই নতুন উন্নত, স্ব-চালিত বিশ্লেষণী বিশ্বে, নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীকে প্রশিক্ষিত ডেটা বিজ্ঞানীর অংশীদার এবং সহযোগী হিসাবে দেখা হয়।

একটি স্ব-চিন্তাকারী BI প্ল্যাটফর্মে সহযোগী হিসাবে ডেটা বিজ্ঞানী

বর্তমানে, বিজনেস ইন্টেলিজেন্স সলিউশন দুটি ব্যাপকভাবে ভিন্ন ভিন্ন ভোক্তা সেগমেন্টকে পূরণ করে: সাধারণ ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী এবং পেশাদার আইটি দল। যদিও ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীরা রুটিন অ্যানালিটিক্স বা BI কাজগুলিতে স্বয়ংসম্পূর্ণ হওয়ার বিষয়ে উত্তেজিত, আইটি দলের সদস্যরাও স্বয়ংক্রিয় বা আধা-স্বয়ংক্রিয় BI সরঞ্জামগুলির ব্যবহারে গভীর অন্তর্দৃষ্টি দ্রুত নিষ্কাশনের বিষয়ে উত্সাহী৷

An AnalyticsInsights.net নিবন্ধটি অন্বেষণ করে যে নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীদের আকস্মিক উত্থানের সাথে মানব ডেটা বিজ্ঞানীরা এন্টারপ্রাইজ থেকে অদৃশ্য হয়ে যাবে কিনা। এই নিবন্ধে একটি দৃঢ় ইঙ্গিত রয়েছে যে অবশেষে এমন একটি দিন আসবে যখন গড় ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী, অতি-শক্তিশালী এমএল প্ল্যাটফর্ম সহ, অবশেষে ডেটা সায়েন্স সম্প্রদায়কে সম্পূর্ণভাবে প্রতিস্থাপন করতে পারে। 

ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরামের মতে, যদিও সাম্প্রতিক প্রযুক্তিগত বিপর্যয় সারা বিশ্বে হোয়াইট-কলার চাকরির জন্য হুমকি দিচ্ছে, তথ্য বিশ্লেষকদের স্ব-পরিষেবা ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা প্ল্যাটফর্মগুলিকে সহায়তা করার জন্য দীর্ঘমেয়াদে চাহিদা থাকবে।

সেল্ফ-সার্ভিস BI বা অ্যাসিস্টেড BI: কোনটি বেশি অর্জনযোগ্য?

ব্যবসায়িকদের এমন ব্যবহারকারীদের খুঁজে বের করতে হবে যারা প্রযুক্তি এবং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া উভয়ই বোঝেন বিশ্লেষণের জগতে তাদের সাফল্য নিশ্চিত করতে। বুদ্ধিমান বিশ্লেষণের জগতে, ব্যবসাগুলি ক্রমাগত সরঞ্জাম এবং সমাধানগুলির সন্ধানে থাকে যা তাদের তৈরি করা বিপুল পরিমাণ ডেটা বোঝাতে সহায়তা করবে। যাইহোক, অব্যবস্থাপিত বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াগুলি ভুল অন্তর্দৃষ্টি এবং দুর্বল সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে পরিচালিত করতে পারে। 

এখানেই প্রয়োজনীয় ডেটা বিজ্ঞানীরা আসেন - তারা কাঁচা ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে এবং গড় ব্যবহারকারীর কাছে স্পষ্ট নাও হতে পারে এমন জটিল ডেটা পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যাখ্যা করার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতার অধিকারী। যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং অন্যান্য প্রযুক্তি সাম্প্রতিক বছরগুলিতে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছে, তবুও মানব ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রয়োজন রয়েছে যারা টেবিলে একটি অনন্য দৃষ্টিভঙ্গি আনতে পারে।

ডেটা সায়েন্স সম্প্রদায় ডেটা সম্পর্কে আমাদের বোঝার অগ্রগতি এবং বিশ্লেষণ ও আবিষ্কারের জন্য নতুন টুল তৈরি করতে এই সর্বদা বিকশিত BI বিশ্বে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে৷ অ্যালগরিদম অর্থনীতি সরল তথ্য থেকে "অন্তর্দৃষ্টি" এর দিকে ব্যবসা সম্প্রদায়কে ঠেলে দিচ্ছে৷ যাইহোক, ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি প্রদানকারী মূল কার্যকলাপ হল বিশ্লেষণ, এবং উন্নত বিশ্লেষণ বা BI টুল ছাড়াই, ব্যবসাগুলি বিশ্বব্যাপী প্রতিযোগিতার ভবিষ্যতের বিশ্বে ব্যর্থতার দিকে যাবে। এই হল যেখানে এমবেডেড বিশ্লেষণ খেলার মধ্যে আসা. একটি এমবেডেড অ্যানালিটিক্স প্রজেক্টে, শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত অ্যানালিটিক্স জ্ঞান এবং দক্ষ জনশক্তি প্রয়োজন। ক্রমবর্ধমান প্রতিযোগিতামূলক ব্যবসায়িক বিশ্বে স্ব-পরিষেবা সহ সহায়ক বিশ্লেষণের প্রয়োজন হবে।

স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলিকে "দ্বৈত-ধারী তলোয়ার" হিসাবে বিবেচনা করা হয়। যদিও স্ব-পরিষেবা BI-এর স্বাচ্ছন্দ্য এবং শক্তি অনস্বীকার্য, ডেটা সুরক্ষা, ডেটা গভর্নেন্স এবং ডেটা স্পিলেজের ক্ষেত্রে এই প্ল্যাটফর্মগুলির দীর্ঘ-পরিসর বজায় রাখা একটি বড় চ্যালেঞ্জ। এর অর্থ হল এই সিস্টেমগুলি বজায় রাখার জন্য অত্যন্ত দক্ষ আইটি দলগুলির প্রয়োজন হবে।

সেল্ফ-সার্ভিস BI এর ঝুঁকি এবং সুবিধা

সেলফ-সার্ভিস অ্যানালিটিক্স এবং বিআই প্ল্যাটফর্মের সবচেয়ে বড় সুবিধা হল এটি সাধারণ ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার ক্ষমতা দেয়। কঠোর সময়ের সীমাবদ্ধতার মধ্যে তাদের দৈনন্দিন কার্য সম্পাদন করার সময়, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীরা অবশ্যই স্ব-পরিষেবা প্ল্যাটফর্মগুলিকে সহজ এবং অ্যাক্সেসযোগ্য বলে মনে করেন  তাদের কাজ অনেক ঝগড়া ছাড়া সম্পন্ন.

একটি স্ব-পরিষেবা প্ল্যাটফর্মের সবচেয়ে বড় অসুবিধা বা "ঝুঁকি" হল যে ব্যবহারকারীরা উপলভ্য ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে, ফলাফলের ভুল ব্যাখ্যা করতে বা অন্তর্দৃষ্টিগুলির ভুল প্রয়োগ করতে ব্যর্থ হতে পারে। যদিও মানুষের ডেটা বিশেষজ্ঞরা জানেন যে কীভাবে সমস্যার ক্ষেত্রে মেশিনের সাথে কথা বলতে হয়, গড় ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীর এমন দক্ষতা নেই। অনেক পরিস্থিতিতে নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানী এখনও সাহায্য এবং সমর্থনের জন্য প্রকৃত ডেটা বিজ্ঞানীদের কাছে যেতে বাধ্য হন।

ডেটা বিস্ফোরণ, ডেটা প্রকারের বৃদ্ধি, উদীয়মান প্রযুক্তি এবং ক্লাউড যৌগিক হয়েছে ডেটা প্রস্তুতি এবং ডেটা অ্যাক্সেস সরঞ্জাম থাকা সত্ত্বেও স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণের চ্যালেঞ্জগুলি। তাছাড়া, সেলফ-সার্ভিস অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্মগুলিতে ডেটা সুরক্ষা এবং ডেটা গভর্নেন্সের সাথে জড়িত এমন সমস্যাগুলি মোকাবেলা করা দরকার। সবাই বলেছে, নিরাপত্তা এবং শাসন সংক্রান্ত বিষয়গুলিতে পূর্ণ মনোযোগ দিয়ে একটি "ডিস্ট্রিবিউটেড BI ফ্রেমওয়ার্ক" এর জন্য একটি শক্তিশালী কেস তৈরি করা যেতে পারে।

উপসংহার

সেলফ-সার্ভিস অ্যানালিটিক্স বিশ্বে, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা উন্নত করতে এবং কোম্পানিগুলিকে আরও ভাল ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানীদের এখনও প্রয়োজন। যদিও স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব ডেটা অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণ করার অনুমতি দেয়, এটি বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি সম্পর্কে ব্যবহারকারীর জ্ঞান দ্বারা সীমাবদ্ধ। ডেটা বিজ্ঞানীরা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং এমএল পাওয়ার টুল ব্যবহার করে BI কার্যক্রম উন্নত করতে পারেন। 

সেলফ-সার্ভিস অ্যানালিটিক্স বিশ্বে, ব্যবসায়ীরা এখন তাদের নিজস্ব ডেটা প্রয়োজনের জন্য আরও বেশি দায়িত্ব নিচ্ছে। যাইহোক, সমাধান নিয়ে আসার জন্য তাদের এখনও ডেটা বিশেষজ্ঞদের দল প্রয়োজন। ডেটা বিজ্ঞানীরা এই বিশ্বে এখনও গুরুত্বপূর্ণ, কারণ ব্যবহারকারীরা যখন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে তখন তাদের নখদর্পণে তথ্য থাকা প্রয়োজন।

যদিও স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের মৌলিক বিশ্লেষণমূলক কাজগুলি সম্পাদন করতে সহায়তা করতে পারে, একই ব্যবহারকারীদের আরও জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে এবং গভীর-ডাইভ বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রয়োজন৷ 

Shutterstock.com থেকে লাইসেন্সের অধীনে ব্যবহৃত ছবি

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• ইভিএম ফাইন্যান্স। বিকেন্দ্রীভূত অর্থের জন্য ইউনিফাইড ইন্টারফেস। এখানে প্রবেশ করুন.
• কোয়ান্টাম মিডিয়া গ্রুপ। IR/PR প্রশস্ত। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/data-scientists-needed-self-service-analytics-world/