2024 ডেটা ট্রেন্ডস: সহযোগী ডেটা শেয়ারিং থেকে এআই-চালিত অপারেশন - ডেটাভারসিটি

দ্রুত-বিকশিত ডেটা ল্যান্ডস্কেপে, উদীয়মান প্রবণতাগুলি বোঝা এবং প্রযুক্তিগত অগ্রগতিগুলিকে আলিঙ্গন করা এগিয়ে থাকার চাবিকাঠি। আমরা 2024 এর কাছাকাছি আসার সাথে সাথে, এই নিবন্ধটি ডেটা প্রবণতাগুলি অন্বেষণ করে যা আগামী বছরের জন্য কৌশলগত ল্যান্ডস্কেপকে সংজ্ঞায়িত করবে।

প্রবণতা: ডেটার উপর ফোকাস Sক্ষতি করছে এবং DATA Cঅললাবোরেশন

ডেটা ভাগ করে নেওয়ার উন্নতি করা এবং দলগুলির মধ্যে নিরাপদ ডেটা সহযোগিতা একটি মূল ক্ষেত্র হয়ে উঠছে। স্নোফ্লেক এবং ডেটাব্রিক্সের মতো কোম্পানিগুলি এই ধারণাটি গ্রহণ করছে এবং এটি বিভিন্ন শিল্পে ট্র্যাকশন অর্জন করছে। 

গত এক দশকে, ডিজিটাল রূপান্তর ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া এবং সিস্টেমগুলিকে ছোট ছোট টুকরো করে ভেঙে দিয়েছে। এই টুকরাগুলির মধ্যে কিছু কোম্পানির মধ্যে থেকে যায়, অন্যগুলি বহিরাগত প্রদানকারীদের কাছে আউটসোর্স করা হয়, একটি জটিল ইকোসিস্টেম তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, বিশ্বব্যাপী অর্থপ্রদান প্রক্রিয়াকরণের ডিজিটাল রূপান্তর প্রচেষ্টা এখন 10 বা 15টি কোম্পানিকে স্পর্শ করতে পারে এবং ডেটা এই সমস্ত বিভিন্ন পক্ষের মধ্যে ছড়িয়ে পড়ে। সামগ্রিকভাবে দেখার জন্য একাধিক প্রদানকারীর ডেটা একত্রিত করা প্রয়োজন এবং এটি একটি চ্যালেঞ্জ।

সুতরাং, বিভিন্ন পক্ষের ডেটা একত্রিত করার ধারণাকে ঘিরে ডেটা পণ্যগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে নির্মিত হচ্ছে। এই প্রবণতা আগামী কয়েক বছরের জন্য অব্যাহত থাকবে বলে আশা করা হচ্ছে, এবং এই প্রক্রিয়াটিকে ঘিরে অনেক ডেটা পণ্য তৈরি করা হবে।

প্রবণতা: ডেটা মেশের উত্থান

ধারণা তথ্য জাল গত তিন বছরে ট্র্যাকশন অর্জন করেছে। এটি সামনের দিকে দুটি মূল উপাদান নিয়ে আসে। প্রথমত, এটি "একটি পণ্য হিসাবে ডেটা" ধারণাটি প্রবর্তন করে, যার মধ্যে একটি সু-সংজ্ঞায়িত, আবিষ্কারযোগ্য বিন্যাসে প্যাকেজিং ডেটা জড়িত যা ডেটা প্রযোজকের সরাসরি সম্পৃক্ততা ছাড়াই একটি স্ব-পরিষেবা ফ্যাশনে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ধারণাটি শুধুমাত্র কাঁচা ডেটাই নয়, বিশ্লেষণমূলক মডেলগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে, যেমন গ্রাহক মন্থন বা জালিয়াতি প্রতিরোধের জন্য ব্যবহৃত হয়৷

দ্বিতীয়ত, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার জন্য নয়, ডেটা পণ্য উৎপাদনের জন্য স্ব-পরিষেবা প্ল্যাটফর্মের ব্যবহার বিভিন্ন ব্যবসায়িক ইউনিটকে আলাদা ডেটা প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজন ছাড়াই ডেটা পণ্য তৈরি করতে সক্ষম করে। এটি খরচ কমায় এবং দক্ষতা বাড়ায়।

Azure এবং AWS-এর মতো ক্লাউড পরিষেবা সহ প্রধান প্রযুক্তি প্রদানকারীরা ডেটা মেশ ফ্যাশনে বিতরণ করা ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্মগুলি পরিচালনা করার সমাধানগুলি ধরছে এবং অফার করছে৷ এটি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম এবং প্রযুক্তি জুড়ে ডেটা সংযোগ করতে সাহায্য করে, ডেটা ল্যান্ডস্কেপের একটি কেন্দ্রীভূত দৃশ্য প্রদান করে।

প্রবণতা: এলএলএমগুলি ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা অপারেশন উন্নত করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে

জেনারেটিভ এআই এবং লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের (এলএলএম) ডেটা স্থান পরিবর্তন করার সম্ভাবনা রয়েছে। এই রূপান্তরের মধ্যে রয়েছে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা অপারেশনের মতো কাজের জন্য বিদ্যমান ডেটা অবকাঠামোর মধ্যে GenAI মডেলগুলি স্থাপন করা। 

আরও আকর্ষণীয় হল এই প্রযুক্তিগুলির প্রাথমিক কাজগুলি যেমন প্রোফাইলিং, মডেলিং এবং ডেটা একীভূত করা, প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করা এবং ডেটার গুণমান উন্নত করা। LLMগুলি ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা ক্রিয়াকলাপ উন্নত করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে বলে আশা করা হচ্ছে।

প্রবণতা: কোম্পানিগুলি ডেটা আবিষ্কারের সরঞ্জাম এবং ডেটা ক্যাটালগগুলিতে বিনিয়োগ করবে৷

গত কয়েক বছরে ডেটা গভর্ন্যান্স বিকশিত হয়েছে। পূর্বে, এটি ডেটা সুরক্ষিত এবং ঝুঁকি পরিচালনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছিল, কিন্তু তারপর থেকে এটি ঝুঁকি হ্রাস করার সময় ডেটা ব্যাপকভাবে উপলব্ধ করার দিকে সরে গেছে। পণ্য হিসাবে ডেটা-এর ধারণাটি হল সবচেয়ে বড় পরিবর্তন, কারণ এটি সেই দলগুলির কাছে দায়িত্ব হস্তান্তর করে যারা ডেটা উত্পাদন করছে, মালিকানা দিচ্ছে বা পরিবেশন করছে৷

কোম্পানীগুলি ডেটা আবিষ্কারের সরঞ্জাম এবং ডেটা ক্যাটালগগুলিতে বিনিয়োগ করছে তাদের ডেটার উত্স, মালিকানা, কাঠামো এবং গুণমান সহ দৃশ্যমানতা অর্জন করতে৷ ডেটা গভর্নেন্স এখন ডেটা দৃশ্যমান, আবিষ্কারযোগ্য, পুনঃব্যবহারযোগ্য এবং দরকারী করা জড়িত। 

প্রবণতা: ডেটা মানের উপর ক্রমবর্ধমান জোর 

ডেটা অ্যানালিটিক্সের বর্ধিত ব্যবহার এবং ডেটা কোয়ালিটির প্রয়োজনীয়তার কারণে গত দুই বা তিন বছরে ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা জনপ্রিয়তা পেয়েছে। এটি রানটাইমে ডেটার একটি দানাদার বোঝার অফার করে, সংস্থাগুলিকে ডেটার প্রবাহ ট্র্যাক করতে এবং ডেটা গুণমানের সমস্যা, অপারেশনাল সমস্যা এবং ডেটা সিস্টেমে পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। এটি দৃশ্যমানতার পরিপ্রেক্ষিতে এবং কী ঘটছে তা বোঝার ক্ষেত্রে প্রকৌশলী এবং কর্মক্ষম ব্যক্তিদের অনেক মূল্য প্রদান করে।

মন্টে কার্লো এবং সোডা-এর মতো ডেটা অবজারভেবিলিটি টুলগুলি উন্নত ডেটা কোয়ালিটি এবং অপারেশনাল দক্ষতার ক্রমবর্ধমান চাহিদা মেটাতে আবির্ভূত হয়েছে।

এই প্রবণতার আরেকটি দিক হল ডেটা অ্যানালিটিক্সে ক্রমবর্ধমান বিনিয়োগ। ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, প্রাপ্ত মানটি বিশ্লেষণ করা ডেটার মানের উপর নির্ভর করে। ফলস্বরূপ, সংস্থাগুলি ডেটা গুণমানের উপর বেশি জোর দিচ্ছে। এই প্রক্রিয়া চলাকালীন, এটি স্পষ্ট হয়ে ওঠে যে অনেক ডেটা গুণমানের সমস্যাগুলি ভালভাবে সংজ্ঞায়িত ব্যবসায়িক নিয়ম বা ডেটার জন্য বৈধতা নিয়মের অনুপস্থিতি থেকে উদ্ভূত হয় না। পরিবর্তে, সমস্যাগুলি প্রায়শই অপারেশনাল অসঙ্গতি থেকে উদ্ভূত হয়, যেমন ব্যক্তিদের দ্বারা করা পরিবর্তন বা অন্যান্য অপারেশনাল চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে প্রদানকারীদের কাছ থেকে প্রাপ্ত ডেটাতে ভুলতা।

2024 সালে এই পাঁচটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা প্রবণতা সম্পর্কে সচেতন হতে হবে। আপনি কোনটি তালিকায় যুক্ত করবেন?

• 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/2024-data-trends-from-collaborative-data-sharing-to-ai-driven-operations/