আমাদের পৃথিবী ক্রমশ ডেটা-চালিত হয়ে উঠেছে। সমস্ত আকারের সংস্থাগুলি প্রতিদিন ক্রমবর্ধমান পরিমাণে ডেটা গ্রহণ করছে এবং নতুন সম্ভাবনাগুলি আনলক করতে এটির সম্পূর্ণ সুবিধা নেওয়া অত্যাবশ্যক৷
যাইহোক, প্রচুর পরিমাণে কাঁচা ডেটার কারণে ডেটা রূপান্তরের প্রক্রিয়াটি সহজ নয়। এটি আপনাকে শিখতে অবাক হতে পারে যে প্রতিদিন, প্রায় 2.5 কুইন্টিলিয়ন বাইট ডেটা বিশ্বব্যাপী তৈরি হয়। আরেকটি সমস্যা হল যে বেশিরভাগ কাঁচা ডেটা আপনার ব্যবসার সাথে অপ্রাসঙ্গিক।
ডেটা ট্রান্সফরমেশন কি?
সাধারণভাবে বলতে গেলে, ডেটা ট্রান্সফরমেশন হল এমন একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে কাঁচা ডেটা একটি ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত হয় যা আপনার নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়, তাই এটিকে আপনার ব্যবসার জন্য ব্যবহারযোগ্য করে তোলে।
আপনার ব্যবসার অশোধিত ডেটা আপনাকে আপনার ব্যবসা, গ্রাহক এবং আপনার প্রতিযোগীদের সম্পর্কে অনেক অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে যা ব্যবসার জন্য জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয়। যাইহোক, যখন ডেটা তার কাঁচা আকারে উপস্থাপন করা হয়, তখন এটি বিশ্বাস করা যায় না। এতে থাকা ডেটা একই সময়ে অপ্রাসঙ্গিক এবং প্রাসঙ্গিক উভয়ই। এছাড়াও, ডেটাতে ত্রুটি বা অনুপস্থিত মান থাকতে পারে। ডুপ্লিকেট ডেটা মাঝে মাঝে পাওয়া যায়।
ডেটা ট্রান্সফরমেশন প্রক্রিয়া চলাকালীন, কাঁচা ডেটা বের করা হয়, পরিষ্কার করা হয় এবং একটি বিন্যাসে রূপান্তরিত করা হয় যা ইন্টিগ্রেশন, বিশ্লেষণ, স্টোরেজ এবং অন্যান্য অনেক প্রক্রিয়ার জন্য উপযুক্ত।
ডেটা ট্রান্সফরমেশন হয় ম্যানুয়ালি বা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা ট্রান্সফরমেশন টুল ব্যবহার করে করা যেতে পারে এবং এটিকে আরও উপযোগী করতে ডেটার বিন্যাস, গঠন, বিষয়বস্তু বা প্রসঙ্গ পরিবর্তন করতে পারে।
"ডেটা ট্রান্সফরমেশন প্রক্রিয়া চলাকালীন, কাঁচা ডেটা বের করা হয়, পরিষ্কার করা হয় এবং একটি ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত করা হয় যা ইন্টিগ্রেশন, বিশ্লেষণ, স্টোরেজ এবং অন্যান্য অনেক প্রক্রিয়ার জন্য উপযুক্ত।"
-নীরজ আগরওয়াল
আমার ব্যবসার জন্য ডেটা ট্রান্সফরমেশন কেন প্রয়োজনীয়?
ব্যবসাগুলিকে দুটি কারণে ডেটা রূপান্তর করতে হবে: প্রথমত, এটিকে দরকারী তথ্যে পরিণত করা এবং দ্বিতীয়ত, এটিকে কার্যকরী তথ্যে পরিণত করা।
কাঁচা তথ্য অনেক মূল্য প্রদান করে না. শুধুমাত্র কাঁচা ডেটা সিদ্ধান্ত নেওয়া বা পদক্ষেপ নেওয়া কঠিন করে তোলে। একটি মানুষ বা মেশিন ডেটা ব্যবহার করতে পারে যখন এটি একটি ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত হয় যখন এটি বুঝতে পারে। এই প্রক্রিয়া চলাকালীন, ব্যবহার করা যেতে পারে এমন অন্তর্দৃষ্টি এবং নিদর্শনগুলি পেতে ডেটাতে অ্যালগরিদম এবং নিয়মগুলি প্রয়োগ করা হয়।
গার্টনার গবেষণা অনুসারে, কোম্পানিগুলি প্রতি বছর প্রায় 15 বিলিয়ন ডলার ক্ষতির সম্মুখীন হয়েছে দরিদ্র ডেটা গুণমান. ডেটার মানের সমস্যাগুলি এমন কোম্পানিগুলির জন্য আরও খারাপ হতে বাধ্য যেগুলির জন্য প্রচুর পরিমাণে ব্যবসায়িক বিভাগ রয়েছে এবং একটি বিস্তৃত ভৌগলিক অঞ্চল জুড়ে ক্রিয়াকলাপ রয়েছে, সেইসাথে অনেক কর্মচারী, গ্রাহক, সরবরাহকারী এবং পণ্যগুলি পরিচালনা করা প্রয়োজন৷
ব্যবসার ক্ষেত্রে ডেটা ট্রান্সফর্মেশন প্রয়োজন
যেকোনো ব্যবসা সফল হওয়ার জন্য, তারা যে আকার এবং সেক্টরে কাজ করে তা নির্বিশেষে ডেটা ট্রান্সফরমেশন করা আবশ্যক। যাইহোক, আমরা ডেটা ট্রান্সফরমেশনের জন্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির কয়েকটি উদাহরণের রূপরেখা দিয়েছি যা একটি ব্যবসাকে সর্বাধিক সুবিধা প্রদান করতে পারে:
ই-কমার্স
ই-কমার্স ব্যবসা প্রতিদিন প্রচুর ডেটা তৈরি করে এবং ব্যবসার সফলতা নির্ভর করে কিভাবে ব্যবসাটি এটি থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করে তার উপর। তাই ইকমার্স ব্যবসার জন্য ডেটা ট্রান্সফরমেশনের গুরুত্ব অনিবার্য।
ব্যাংকিং
ব্যাংকিং খাতও অনেকটাই নির্ভর করে তথ্যের ওপর। গ্রাহকের তথ্য থেকে শুরু করে গ্রাহকদের জন্য একটি ব্যক্তিগতকৃত অফার তৈরি করা পর্যন্ত, ব্যাঙ্কগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করত। ডেটা ট্রান্সফর্মেশন ব্যাঙ্কিং ইনস্টিটিউটগুলিকে কাঁচা ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে।
স্বাস্থ্যসেবা
যে সমস্ত শিল্প ডিজিটাল রূপান্তরের সম্মুখীন হচ্ছে তার মধ্যে স্বাস্থ্যসেবা অগ্রগণ্য। হাজার হাজার স্মার্ট হাসপাতাল এবং চিকিৎসা সুবিধা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে অন্তর্ভুক্ত করছে কিভাবে তারা সম্ভাব্য অসুস্থতা সনাক্ত করে এবং পরিচালনা করে।
আর্থিক
আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে তাদের গ্রাহকদের সম্পর্কে তথ্য পায়। এই গ্রাহক তথ্য সরাসরি ব্যবসা আনার জন্য ব্যবহার করা যাবে না. তাই ডাটা ট্রান্সফরমেশনকে কাঁচা ফরম্যাট থেকে অর্থপূর্ণ তথ্যে রূপান্তর করতে হবে।
ডেটা ট্রান্সফরমেশন কীভাবে আমার ব্যবসাকে উপকৃত করবে?
একটি ডেটা বিশ্লেষণ সমাধান ডেটা রূপান্তর ছাড়া সম্পূর্ণ হয় না। খারাপ মানের ডেটা শুধুমাত্র ব্যয়বহুল হতে পারে না, তবে এটি অকেজোও হতে পারে। একটি ব্যবসাকে উপযোগী তথ্যে ডেটা আহরণ এবং রূপান্তর করতে সক্ষম হতে হবে যাতে এটি চটপটে এবং মানিয়ে নিতে পারে।
নীচে, আমরা আপনার ব্যবসার জন্য ডেটা রূপান্তর পরিষেবাগুলির কিছু সুবিধার রূপরেখা দিয়েছি।
উন্নত ডেটা গুণমান
খারাপ ডেটার ফলে বেশ কিছু সমস্যা দেখা দিতে পারে। আপনি যখন আপনার ডেটা রূপান্তর করেন, তখন আপনি আপনার প্রতিষ্ঠানকে গুণমানের সমস্যাগুলি দূর করার সুযোগ দিতে পারেন এবং আপনার ব্যবসা সুষ্ঠুভাবে চলে তা নিশ্চিত করতে ভুল ব্যাখ্যার সম্ভাবনা কমিয়ে দিতে পারেন।
ঝুঁকি হ্রাস
অসামঞ্জস্যপূর্ণ, অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ব্যবহার করার সময়, আপনি আপনার আর্থিক এবং সুনামগত স্বার্থকে ঝুঁকির মধ্যে ফেলেন। স্ট্যান্ডার্ডাইজিং এবং গুণমান ডেটা এই ঝুঁকিগুলি হ্রাস করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
আরও ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং বিশ্লেষণাত্মক ডেটা উপলব্ধ
বেশিরভাগ কোম্পানি তাদের ব্যবসার জন্য ব্যবসায়িক বুদ্ধি অর্জনের জন্য তাদের ডেটা বিশ্লেষণ করছে না। ডেটা ট্রান্সফরমেশন টুলগুলি আপনার কোম্পানির ডেটার অ্যাক্সেসিবিলিটি উন্নত করতে, এটিকে মানসম্মত করতে এবং বুদ্ধিমত্তার পরিপ্রেক্ষিতে ব্যবহার করতে অত্যন্ত কার্যকর।
কার্যকর ডেটা ব্যবস্থাপনা
যখন বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করা হচ্ছে, তখন মেটাডেটা সামঞ্জস্যের ক্ষেত্রে একটি ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জ রয়েছে। ডেটার রূপান্তর আপনাকে আপনার মেটাডেটা উন্নত করতে সাহায্য করবে সেইসাথে ডেটা সেটটি আরও সঠিকভাবে বুঝতে।
তথ্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন
ডেটা রূপান্তর প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত বিভিন্ন পদক্ষেপের মধ্যে, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এক. সঠিকভাবে এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করা সহজ হয়ে যায় যখন শব্দ কম হয় এবং ডেটা কাঠামো উন্নত হয়।
ডেটা ট্রান্সফরমেশন প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?
নীচে উল্লিখিত তথ্য রূপান্তর প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত বেশ কয়েকটি ধাপ রয়েছে:
ডেটা আবিষ্কার
তথ্য রূপান্তর করতে, আমাদের প্রথমে সোর্স ফাইলের মধ্যে থাকা তথ্য সনাক্ত করতে এবং বুঝতে হবে। উত্স ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ডেটা গুণমান, গুণমানের বৈশিষ্ট্য এবং উত্স ডেটার কাঠামো বিবেচনা করা প্রয়োজন। এই পদ্ধতি ব্যবহার করে, আরও ভাল ডেটা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে এবং মূল্যবান ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা তৈরি করা যেতে পারে।
তথ্য ম্যাপিং
এই প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে, বিশ্লেষকরা সংজ্ঞায়িত করে যে ডেটা উত্সগুলির সেটের মধ্যে পৃথক ক্ষেত্রগুলিকে সংশোধন, মিল, ফিল্টার, যোগদান এবং একত্রিত করার জন্য কী মানদণ্ড প্রয়োজন। ম্যাপিংয়ে একাধিক বাহ্যিক এবং অভ্যন্তরীণ উত্স থেকে ব্যবসায়িক মূল্য বের করা, একত্রিত করা এবং তারপরে ডেটাকে বিশ্লেষণাত্মক এবং অপারেশনাল ফর্ম্যাটে রূপান্তর করা জড়িত।
তথ্য নিষ্কাশন
মাইগ্রেশন প্রক্রিয়ার একটি ধাপে একটি উৎস সিস্টেম থেকে একটি টার্গেট সিস্টেমে ডেটা স্থানান্তর জড়িত। ডেটা স্ট্রাকচার্ড সোর্স (যেমন ডাটাবেস) বা ডাটার অস্ট্রাকচার্ড সোর্স (যেমন ইভেন্ট স্ট্রিম, লগ ফাইল) থেকে পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে।
তথ্য রূপান্তর
এটি ডেটা ট্রান্সফরমেশন প্রক্রিয়ার শেষ ধাপ। স্ট্রাকচার্ড বা অসংগঠিত ডেটার একাধিক উত্স রয়েছে যা সংগ্রহ করা হয় এবং একটি ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত হয় যা ব্যবসাগুলি তাদের ডেটা দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে ব্যবহার করতে পারে।
ডেটা পর্যালোচনা
একবার ডেটা রূপান্তরিত হয়ে গেলে, রূপান্তরটি সঠিক হয়েছে তা নিশ্চিত করতে আপনাকে আবার ডেটা পরীক্ষা করতে হবে। পর্যালোচনার প্রক্রিয়াটিকে গুণমানের নিশ্চয়তার প্রক্রিয়ার সাথে তুলনা করা যেতে পারে।
বিভিন্ন ডেটা ট্রান্সফরমেশন পদ্ধতি কি কি?
ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য বিভিন্ন ডেটা রূপান্তর পদ্ধতি উপলব্ধ রয়েছে:
ম্যানুয়াল ডেটা ট্রান্সফরমেশন
পরবর্তী ধাপে ডেটার রূপান্তর বাস্তবায়নের জন্য ম্যানুয়ালি কোডের একটি ছোট অংশ লেখা জড়িত। R, Python, এবং SQL হল কয়েকটি জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা যা ম্যানুয়াল ডেটা ট্রান্সফর্মেশন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
ম্যানুয়াল ডেটা ট্রান্সফর্মেশন পদ্ধতিগুলি ম্যানুয়ালি ডেটা রূপান্তর করতে সময় এবং প্রচেষ্টা নেয়। উপরন্তু, ম্যানুয়ালি কোড ট্রান্সফর্ম, টেস্ট ট্রান্সফর্ম, এবং ট্রান্সফর্ম কোড রক্ষণাবেক্ষণ করার জন্য প্রক্রিয়াটির জন্য উল্লেখযোগ্য পরিমাণ সময় প্রয়োজন।
অন-সাইট ETL টুলের সাহায্যে ডেটা ট্রান্সফরমেশন
ETL নিষ্কাশন, রূপান্তর এবং লোড বোঝায়। এটি প্রাথমিকভাবে এক বা একাধিক উত্স থেকে ডেটা আহরণ করে, এটিকে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বিন্যাসে রূপান্তরিত করে এবং তারপরে এটি পছন্দসই গন্তব্যে লোড করে।
অন-প্রিমিস ইটিএল টুলস ব্যবহার করার সময় ডেটা ট্রান্সফরমেশন খুব ব্যয়বহুল হতে পারে এবং এর ফলে কোম্পানিগুলি এখন তাদের ডেটা ট্রান্সফরমেশন করতে ক্লাউড-ভিত্তিক ETL পদ্ধতিতে চলে যাচ্ছে।
ক্লাউড-ভিত্তিক ETL টুলের সাহায্যে ডেটা ট্রান্সফরমেশন
আরেকটি অত্যন্ত কার্যকর ডেটা ট্রান্সফরমেশন পদ্ধতি হল ক্লাউড-ভিত্তিক ETL টুল। এই যন্ত্রগুলির সাহায্যে, সংস্থাগুলি একটি দক্ষ এবং সময়মত পদ্ধতিতে বিভিন্ন উত্স থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে।
নামটি বোঝায় যে এই সরঞ্জামগুলি ক্লাউড সার্ভারের মাধ্যমে কাজ করে, যার অর্থ তারা অন-প্রিমিস ইটিএল পদ্ধতির চেয়ে বেশি সাশ্রয়ী।
আপনার যাত্রা সহজ করার জন্য সেরা ডেটা ট্রান্সফরমেশন টুল
আপনার ব্যবসাকে ডেটার গভীরে খনন করতে এবং এটি থেকে মূল্যবান তথ্য বের করতে সহায়তা করার জন্য বাজারে দুটি ধরণের ডেটা রূপান্তর সরঞ্জাম উপলব্ধ রয়েছে৷
স্ক্রিপ্টিং টুলস
এগুলি হল সাধারণ ধরনের ডেটা ট্রান্সফরমেশন টুল যা এসকিউএল বা পাইথনের মতো প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করে কাজ করে। এই ধরনের রূপান্তর সাধারণত একটি সংগ্রহস্থলের মধ্যে সঞ্চালিত হয় এবং একটি সিস্টেম দ্বারা নির্বাহ করা হয় যা সেগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য সমস্ত রূপান্তরকে অর্কেস্ট্রেট করে।
ব্যবসায়িক ডেটা থেকে সর্বাধিক সুবিধা পেতে এই সরঞ্জামগুলির জন্য SQL এবং Python-এ প্রযুক্তিগত দক্ষতা প্রয়োজন।
কম/নো-কোড টুলস
এগুলি হল সবচেয়ে সহজ ধরনের ডেটা ট্রান্সফরমেশন টুল। এই টুলের সাহায্যে, ব্যবসাগুলি একটি সহজ এবং স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস ব্যবহার করে একাধিক উত্স থেকে ডেটা গুদামে ডেটা লোড করতে পারে যা ডেটা পরিচালনাকে সহজ করে তোলে।
এই সরঞ্জামগুলির একটি দুর্দান্ত সুবিধা রয়েছে, এতে ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করার ক্ষমতা প্রদর্শনের জন্য তাদের কোনও প্রযুক্তিগত দক্ষতার প্রয়োজন হয় না।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.iotforall.com/a-quick-guide-for-doing-data-transformation-the-right-way
- : হয়
- 1
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- অভিগম্যতা
- সঠিক
- সঠিক
- দিয়ে
- কর্ম
- উপরন্তু
- সুবিধা
- কর্মতত্পর
- আলগোরিদিম
- সব
- একা
- পরিমাণ
- পরিমাণে
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষকরা
- বিশ্লেষণাত্মক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ
- এবং
- অন্য
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- আন্দাজ
- রয়েছি
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- AS
- সাহায্য
- বীমা
- At
- বৈশিষ্ট্যাবলী
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- খারাপ
- খারাপ ডেটা
- ব্যাংকিং
- ব্যাংকিং খাত
- ব্যাংক
- BE
- পরিণত
- হয়ে
- হচ্ছে
- নিচে
- সুবিধা
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- বিলিয়ন
- আবদ্ধ
- আনা
- ব্যবসায়
- ব্যবসায়িক বুদ্ধি
- ব্যবসা
- by
- CAN
- না পারেন
- সক্ষম
- মামলা
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- চেক
- মেঘ
- কোড
- সাধারণ
- কোম্পানি
- কোম্পানির
- প্রতিযোগীদের
- সম্পূর্ণ
- বিবেচনা
- সঙ্গত
- গ্রাস করা
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- রূপান্তর
- ধর্মান্তরিত
- সাশ্রয়ের
- পারা
- তৈরি করা হচ্ছে
- নির্ণায়ক
- কঠোর
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা বিশ্লেষণ
- উপাত্ত গুণমান
- তথ্য সেট
- তথ্য গুদাম
- তথ্য চালিত
- ডাটাবেস
- দিন
- সিদ্ধান্ত
- গভীর
- প্রদর্শন
- নির্ভর করে
- গন্তব্য
- বিভিন্ন
- কঠিন
- খনন করা
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল ট্রান্সফরমেসন
- সরাসরি
- করছেন
- Dont
- সময়
- e
- সহজ
- সবচেয়ে সহজ পদ্ধিতি হল
- ইকমার্স
- কার্যকর
- দক্ষ
- দক্ষতার
- প্রচেষ্টা
- পারেন
- বাছা
- কর্মচারী
- নিশ্চিত করা
- ত্রুটি
- ঘটনা
- প্রতি
- প্রতিদিন
- উদাহরণ
- ব্যয়বহুল
- সম্মুখীন
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- বহিরাগত
- নির্যাস
- নিষ্কাশন
- সুবিধা
- কয়েক
- ক্ষেত্রসমূহ
- নথি পত্র
- ছাঁকনি
- আর্থিক
- প্রথম
- জন্য
- একেবারে পুরোভাগ
- ফর্ম
- বিন্যাস
- পাওয়া
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- লাভ করা
- গার্টনার
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- ভৌগলিক
- পাওয়া
- দাও
- মহান
- সর্বাধিক
- অতিশয়
- কৌশল
- আছে
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- অত্যন্ত
- হাসপাতাল
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- সনাক্ত করা
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্ব
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত
- উন্নতি
- in
- একত্রিত
- ক্রমবর্ধমান
- ক্রমবর্ধমানভাবে
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- অনিবার্য
- তথ্য
- অবগত
- সূক্ষ্মদৃষ্টি
- অর্ন্তদৃষ্টি
- প্রতিষ্ঠান
- যন্ত্র
- সংহত
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমত্তা
- মধ্যে রয়েছে
- ইন্টারফেস
- অভ্যন্তরীণ
- স্বজ্ঞাত
- জড়িত
- IOT
- সমস্যা
- IT
- এর
- যোগদানের
- JPG
- ভাষাসমূহ
- বড়
- গত
- শিখতে
- বোঝা
- বোঝাই
- লোকসান
- অনেক
- মেশিন
- বজায় রাখা
- সংখ্যাগুরু
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- পরিচালক
- পদ্ধতি
- ম্যানুয়াল
- ম্যানুয়ালি
- অনেক
- ম্যাপিং
- বাজার
- ম্যাচ
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- অর্থপূর্ণ
- মানে
- চিকিৎসা
- উল্লিখিত
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- হতে পারে
- অভিপ্রয়াণ
- অনুপস্থিত
- পরিবর্তন
- অধিক
- সেতু
- সবচেয়ে জনপ্রিয়
- পদক্ষেপ
- চলন্ত
- বহু
- নাম
- প্রায়
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- পরবর্তী
- গোলমাল
- সংখ্যা
- উদ্দেশ্য
- of
- অর্পণ
- on
- ONE
- পরিচালনা করা
- কর্মক্ষম
- অপারেশনস
- সুযোগ
- অপ্টিমাইজ
- ক্রম
- সংগঠন
- সংগঠন
- অন্যান্য
- রূপরেখা
- অংশ
- নিদর্শন
- সম্পাদন করা
- ব্যক্তিগতকৃত
- টুকরা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- দরিদ্র
- জনপ্রিয়
- সম্ভাবনার
- সম্ভাবনা
- সম্ভব
- উপস্থাপন
- প্রাথমিকভাবে
- সমস্যা
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- পণ্য
- প্রোগ্রামিং
- প্রোগ্রামিং ভাষা
- প্রদান
- করা
- পাইথন
- গুণ
- মানের তথ্য
- দ্রুত
- কুইন্টিলিয়ন
- কাঁচা
- মূল তথ্য
- কারণে
- গ্রহণ করা
- হ্রাস করা
- হ্রাসপ্রাপ্ত
- হ্রাস
- বোঝায়
- তথাপি
- এলাকা
- প্রাসঙ্গিক
- থাকা
- সংগ্রহস্থলের
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- ফল
- পর্যালোচনা
- ঝুঁকি
- ঝুঁকি
- নিয়ম
- একই
- দ্বিতীয়
- সেক্টর
- সেবা
- সেট
- বিভিন্ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- সহজ
- আয়তন
- মাপ
- ছোট
- স্মার্ট
- সহজে
- So
- সমাধান
- কিছু
- উৎস
- সোর্স
- ভাষী
- নির্দিষ্ট
- এসকিউএল
- প্রমিতকরণ
- শুরু হচ্ছে
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- স্ট্রিম
- গঠন
- কাঠামোবদ্ধ
- সফল
- সাফল্য
- এমন
- উপযুক্ত
- সরবরাহকারীদের
- আশ্চর্য
- পদ্ধতি
- গ্রহণ করা
- লক্ষ্য
- কারিগরী
- শর্তাবলী
- পরীক্ষা
- যে
- সার্জারির
- তথ্য
- উৎস
- তাদের
- তাহাদিগকে
- অতএব
- সেখানে
- এইগুলো
- হাজার হাজার
- দ্বারা
- সময়
- থেকে
- টুল
- সরঞ্জাম
- রুপান্তর
- রুপান্তর
- রূপান্তরের
- রুপান্তরিত
- রূপান্তর
- বিশ্বস্ত
- চালু
- ধরনের
- বোঝা
- বোধশক্তি
- আনলক
- ব্যবহার
- সাধারণত
- ব্যবহার
- দামি
- মূল্যবান তথ্য
- মূল্য
- মানগুলি
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- সুবিশাল
- অত্যাবশ্যক
- ভলিউম
- গুদাম
- উপায়..
- আমরা একটি
- কি
- যে
- ব্যাপক
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- বিশ্ব
- বিশ্বব্যাপী
- লেখা
- বছর
- আপনার
- zephyrnet