ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা: এটি কী এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ - ডেটাভারসিটি

একটি প্রক্রিয়া হিসাবে, বিপুল পরিমাণ ডেটা নিয়ে কাজ করা ব্যবসাগুলি দ্বারা ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা ব্যবহার করা হয়। অনেক বড়, আধুনিক প্রতিষ্ঠান বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ্লিকেশন এবং টুল ব্যবহার করে তাদের ডেটা নিরীক্ষণ করার চেষ্টা করে। দুর্ভাগ্যবশত, কিছু ব্যবসা বাস্তবসম্মত ওভারভিউয়ের জন্য প্রয়োজনীয় দৃশ্যমানতা বিকাশ করে। 

যত তাড়াতাড়ি সম্ভব ডেটা প্রবাহ সমস্যা দূর করতে ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা সেই ওভারভিউ প্রদান করে।

পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্রক্রিয়ায় বিভিন্ন পদ্ধতি এবং প্রযুক্তি রয়েছে যা রিয়েল টাইমে ডেটা সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে সহায়তা করে। এই প্রক্রিয়াটি একটি ব্যবসার সমগ্র ডেটা প্রবাহের একটি বহুমাত্রিক মানচিত্র তৈরি করে, যা সিস্টেমের কার্যকারিতা এবং ডেটা গুণমানের গভীর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। 

ডেটা পর্যবেক্ষণের বিষয়ে জিজ্ঞাসা করা হলে, আইবিএম কোম্পানি, ডেটাব্যান্ডের সিএমও রায়ান ইয়াকেল মন্তব্য করেন,

“যেহেতু বড় ডেটা পাইপলাইনগুলির ভলিউম, বেগ এবং জটিলতা বাড়তে থাকে, কোম্পানিগুলি তাদের ডেটা-চালিত ব্যবসার মেরুদণ্ড হিসাবে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং প্ল্যাটফর্ম টিমের উপর নির্ভর করে৷ সমস্যা হল যে এই দলগুলির বেশিরভাগই তাদের জন্য তাদের কাজ কেটে ফেলেছে। তারা নির্ভরযোগ্যতা এবং গুণমানের ঘটনার সাথে ডেটার সাথে লড়াই করছে, AL/ML, বিশ্লেষণ এবং ডেটা পণ্য জড়িত কৌশলগত উদ্যোগগুলিতে ফোকাস করা কঠিন করে তুলেছে। ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা একটি সমাধান প্রদান করে।"

প্রাথমিকভাবে, ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা একটি ফর্ম বলে মনে হতে পারে তথ্য বংশ, কিন্তু দুটি প্রক্রিয়া ভিন্ন উদ্দেশ্য পরিবেশন করে। 

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা একটি পরিমাপ সিস্টেম ব্যবহারের মাধ্যমে দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে ডেটার সমস্যাগুলি সমাধান করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। ডেটা বংশ, তবে, প্রাথমিকভাবে উচ্চ-মানের ডেটা সংগ্রহ এবং সংরক্ষণ করার জন্য ব্যবহৃত হয় - এমন ডেটা যা বিশ্বাস করা যেতে পারে।

অতিরিক্তভাবে, একটি পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্রোগ্রামকে সমর্থন করার জন্য ডেটা লাইনেজ একটি উপাদান হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। (কিছু নিবন্ধ ডেটা বংশের মতো একই উদ্দেশ্য পরিবেশন করার জন্য ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতাকে প্রচার করে এবং দাবির কিছু সত্যতা রয়েছে। ডেটা বংশ হল ডেটা পর্যবেক্ষণের একটি উপাদান।) 

"পর্যবেক্ষনযোগ্যতা" শব্দটি ছিল মূলত একটি দার্শনিক ধারণা যা হেরাক্লিটাস 510 খ্রিস্টপূর্বাব্দের দিকে তৈরি করেছিলেন। তিনি পর্যবেক্ষণের প্রয়োজনীয় তুলনামূলক পার্থক্য নির্ধারণ করেছিলেন - উষ্ণতার তুলনায় ঠান্ডা পর্যবেক্ষণ করা যেতে পারে। 1871 সালে, জেমস সি. ম্যাক্সওয়েল, একজন পদার্থবিজ্ঞানী, ধারণাটি তৈরি করেছিলেন যে তাপগতিবিদ্যা পরীক্ষার মধ্যে সমস্ত কণার অবস্থান জানা অসম্ভব, তবে তুলনামূলক পরিবর্তনের জন্য "নির্দিষ্ট মূল ফলাফল" পর্যবেক্ষণ করে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে। 

ম্যাক্সওয়েলের কী আউটপুট ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণযোগ্যতার বর্ণনাটি কারখানার সরঞ্জাম থেকে শুরু করে বিমানের সেন্সর পর্যন্ত বিভিন্ন স্বয়ংক্রিয় অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অভিযোজিত এবং প্রয়োগ করা হয়েছিল। প্রায় 2016 সালে ডিবাগিং এবং "উৎপাদন ঘটনা" মোকাবেলা করার জন্য DevOps এই ধারণাটি গ্রহণ করেছিল। 2019 সালে, Barr Moses – সিইও এবং মন্টে কার্লোর সহ-প্রতিষ্ঠাতা – একটি প্রতিষ্ঠানের ডেটা প্রবাহের একটি ওভারভিউ দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা একটি পর্যবেক্ষণযোগ্য প্রক্রিয়া তৈরি করেছিলেন . 

মুসা লিখেছেন, 

"ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা হল একটি প্রতিষ্ঠানের তাদের সিস্টেমে ডেটার স্বাস্থ্য সম্পূর্ণরূপে বোঝার ক্ষমতা। ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা থেকে শেখা সেরা অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করে ডেটা ডাউনটাইম দূর করে DevOps থেকে ডেটা পাইপলাইন পর্যবেক্ষণযোগ্যতা. "

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতার পাঁচটি স্তম্ভ

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা রিয়েল টাইমে ডেটার একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ মানচিত্র প্রদান করে ডেটা এবং তথ্য সমস্যাগুলি সমাধান করতে কাজ করে। এটি একটি প্রতিষ্ঠানের ডেটা কার্যক্রমের জন্য দৃশ্যমানতা প্রদান করে। অনেক ব্যবসার ডেটা থাকে যা সাইলোড, অবজারভেবিলিটি ব্লক করে। একটি ডেটা পর্যবেক্ষণ প্রোগ্রাম সমর্থন করার জন্য ডেটা সাইলোগুলি অবশ্যই বাদ দিতে হবে। 

ট্র্যাকিং, মনিটরিং, সতর্কতা, বিশ্লেষণ, লগিং এবং "তুলনা" এর মতো কার্যকলাপগুলি যখন কোনও পর্যবেক্ষণযোগ্য ড্যাশবোর্ড ছাড়াই সঞ্চালিত হয়, তখন সাংগঠনিক বিভাজনের একটি ফর্ম ঘটতে পারে। এক বিভাগের লোকেরা বুঝতে পারে না যে তাদের প্রচেষ্টার অন্য বিভাগে অনিচ্ছাকৃত ফলাফল রয়েছে - যেমন অনুপস্থিত/সিলোড তথ্য যা খারাপ সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রচার করে বা সিস্টেমের একটি অংশ বন্ধ হয়ে গেছে এবং কেউ তা বুঝতে পারে না। 

মনে রাখবেন, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা হল নির্দিষ্ট মূল আউটপুটগুলির পরিমাপ নেওয়া। পাঁচটি স্তম্ভ (বা মূল আউটপুট) বার মূসা পরিমাপের উদ্দেশ্যে তৈরি করেছেন: 

• গুণ: উচ্চ-মানের ডেটা সঠিক বলে বিবেচিত হয়, যখন নিম্ন-মানের ডেটা নয়। ডেটার মানের পরিমাপ আপনার ডেটা বিশ্বাস করা যায় কিনা তা অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। উপায় বিভিন্ন আছে পরিমাপ করতে উপাত্ত গুণমান.

• স্কিমা: এতে ডেটা কীভাবে সংগঠিত হয় তার পরিবর্তন জড়িত, এবং স্কিমা পরিমাপ ডেটা প্রবাহে বিরতি দেখাতে পারে। কখন, কীভাবে, এবং কে পরিবর্তনগুলি করেছে তা নির্ধারণ করা প্রতিরোধমূলক রক্ষণাবেক্ষণের ক্ষেত্রে কার্যকর হতে পারে। 

• ভলিউম: গবেষণা এবং বিপণনের উদ্দেশ্যে প্রচুর পরিমাণে ডেটা উপযোগী। এটি সংস্থাগুলিকে তাদের গ্রাহক এবং বাজারের সমন্বিত দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করতে পারে। গবেষণার সময় যত বেশি বর্তমান এবং ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করা হবে, তত বেশি অন্তর্দৃষ্টি।

• ডেটা বংশ: একটি ভাল ডেটা লাইনেজ প্রোগ্রাম ডেটা এবং এর অবস্থানগুলির পরিবর্তনগুলি রেকর্ড করে এবং সাধারণত ডেটা গুণমান উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, এটি একটি ডেটা পর্যবেক্ষণ প্রোগ্রামের অংশ হিসাবেও ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ক্ষমতাতে এটি ঘটতে পারে এমন বিরতির সমস্যা সমাধান করতে এবং ক্ষতির আগে কী করা হয়েছিল তা তালিকাভুক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। 

• সতেজতা: এটি মূলত পুরানো তথ্য ব্যবহার না করার বিষয়ে, বা, যেমন বার মোসেস এটি উল্লেখ করেছেন, বাসি ডেটা। ঠাণ্ডাই আপ-টু-ডেট ডেটার উপর জোর দেয়, যা ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা পুরানো কিনা তা নির্ধারণ করতে সাধারণত টাইমস্ট্যাম্প ব্যবহার করা হয়। 

একত্রিত হলে, এই উপাদানগুলির পরিমাপ, বা স্তম্ভগুলি, যে সমস্যাগুলি বিকাশ করে - বা সহজভাবে প্রদর্শিত হয় - এবং যত তাড়াতাড়ি সম্ভব মেরামত করার ক্ষমতাকে উন্নীত করতে পারে তার মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে।

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা চ্যালেঞ্জ

সঠিক ডেটা পর্যবেক্ষণের প্ল্যাটফর্ম পরিবর্তন করতে পারে কীভাবে ব্যবসাগুলি তাদের ডেটা বজায় রাখে এবং পরিচালনা করে। দুর্ভাগ্যবশত, প্ল্যাটফর্ম বাস্তবায়ন কিছু চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করতে পারে। প্ল্যাটফর্মটি একটি খারাপ ফিট হলে সামঞ্জস্যের সমস্যাগুলি নিজেদের উপস্থাপন করবে। 

ডেটা পাইপলাইন, সফ্টওয়্যার, সার্ভার এবং ডেটাবেস সম্পূর্ণরূপে সামঞ্জস্যপূর্ণ না হলে পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্ল্যাটফর্ম এবং সরঞ্জামগুলি সীমাবদ্ধ করা যেতে পারে। এই প্ল্যাটফর্মগুলি একটি ভ্যাকুয়ামে কাজ করে না, এটি যে কোনও নির্মূল করা গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে ডেটা সিলোস সিস্টেম থেকে এবং নিশ্চিত করুন যে সংস্থার মধ্যে সমস্ত ডেটা সিস্টেম একত্রিত হয়েছে। 

একটি চুক্তি স্বাক্ষর করার আগে একটি ডেটা পর্যবেক্ষণ প্ল্যাটফর্ম পরীক্ষা করা গুরুত্বপূর্ণ।

দুঃখের বিষয়, এমনকি যখন সমস্ত ব্যবসার অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক তথ্যের উৎসগুলি সঠিকভাবে প্লাটফর্মে একত্রিত করা হয়, তখনও ভিন্ন তথ্য মডেল সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে। অনেক ব্যবসা 400 বা তার বেশি ডেটা উত্স সমর্থন করে এবং প্রতিটি বাহ্যিক উত্স একটি সমস্যা উপস্থাপন করতে পারে যদি এটি একই মান এবং বিন্যাস ব্যবহার না করে।

ওপেন-সোর্স সরঞ্জামগুলি ব্যতীত, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্ল্যাটফর্মগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক এবং তারা কিছু নমনীয়তা দিতে পারে যা সূক্ষ্ম-টিউনিং সমর্থন করে। 

সর্বোত্তম পর্যবেক্ষণযোগ্য প্ল্যাটফর্মগুলি একটি প্রমিত পরিমাপ প্রক্রিয়া এবং লগিং নির্দেশিকাগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এটি তথ্যের কার্যকর পারস্পরিক সম্পর্ককে উন্নীত করে, তবে বাহ্যিক ডেটা উত্স এবং কাস্টমাইজড ডেটা পাইপলাইনগুলি সমস্যার কারণ হতে পারে এবং স্বয়ংক্রিয় হওয়া উচিত ছিল এমন কাজগুলি সম্পন্ন করার জন্য অতিরিক্ত ম্যানুয়াল প্রচেষ্টার প্রয়োজন।

উপরন্তু, কিছু সরঞ্জাম অস্বাভাবিক স্টোরেজ খরচের সাথে আসতে পারে যা স্কেলেবিলিটি সীমাবদ্ধ করে।

ডেটা পর্যবেক্ষণ প্ল্যাটফর্ম

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্ল্যাটফর্মে সাধারণত বিভিন্ন ধরনের দরকারী টুল থাকে। এর মধ্যে প্রায়শই স্বয়ংক্রিয় ডেটা বংশের জন্য স্বয়ংক্রিয় সমর্থন, মূল কারণ বিশ্লেষণ, ডেটা গুণমান এবং ডেটা প্রবাহের মধ্যে অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত, সমাধান এবং প্রতিরোধ করার জন্য পর্যবেক্ষণ অন্তর্ভুক্ত থাকে। 

প্ল্যাটফর্মগুলি উত্পাদনশীলতা, স্বাস্থ্যকর পাইপলাইন এবং সুখী গ্রাহকদের প্রচার করে। কিছু জনপ্রিয় ডেটা পর্যবেক্ষণ প্ল্যাটফর্ম হল:

• ডাটাব্যান্ড একটি অত্যন্ত কার্যকরী পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে যা ডেটা সমস্যাগুলিকে খুব দ্রুত সনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে পারে, একটি অবিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণযোগ্য প্রক্রিয়া ব্যবহার করে যা ডেটা সমস্যাগুলি আপনার ব্যবসাকে প্রভাবিত করার আগে সনাক্ত করে। 

• মন্টে কার্লো একটি পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্ল্যাটফর্ম অফার করে যা "পাইপলাইন থেকে" পর্যন্ত পর্যবেক্ষণযোগ্যতা প্রদান হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে ব্যবসায়িক বুদ্ধি" এটি বিভিন্ন ডেটা পরিষেবা এবং সরঞ্জামগুলির অর্কেস্ট্রেশনে ডেটা নির্ভরযোগ্যতা নিয়ে আসে। 

• মেটাপ্লেন বৈশিষ্ট্য শেষ থেকে শেষ পর্যবেক্ষণযোগ্যতা.

• সেখানে বিভিন্ন আছে ওপেন সোর্স পর্যবেক্ষণযোগ্যতা সরঞ্জাম উপলব্ধ, যা তদন্ত মূল্য হবে.

ডেটা পর্যবেক্ষণের গুরুত্ব

বৃহৎ ডেটা প্রবাহের সাথে কাজ করে এমন সংস্থাগুলির জন্য, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা সামগ্রিকভাবে ডেটা সিস্টেম নিরীক্ষণ করতে এবং কোনও সমস্যা উপস্থিত হলে লাল পতাকা পাঠাতে ব্যবহার করা যেতে পারে। 

যেহেতু ব্যবসাগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করে, তারা এটি পরিচালনা করার জন্য সিস্টেম তৈরি করে, স্তরে স্তরে। এই সিস্টেমগুলির মধ্যে ডেটা স্টোরেজ, ডেটা পাইপলাইন এবং বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। জটিলতার প্রতিটি অতিরিক্ত স্তর অসঙ্গতি, বা পুরানো এবং অনুপস্থিত ডেটার মতো সমস্যা থেকে ডেটা ডাউনটাইম হওয়ার সম্ভাবনা বাড়ায়।

ইয়াকেলের মতে, "ডেটা পাইপলাইন, ডেটা সেট এবং ডেটা টেবিল নিরীক্ষণ করার জন্য ডেটা পর্যবেক্ষণের ক্রমাগত ব্যবহার ডেটা দলগুলিকে সতর্ক করে যখন কোনও ডেটা ঘটনা ঘটে এবং দেখায় কিভাবে মূল কারণটি ঠিক করা যায়, এটি তাদের ব্যবসায় প্রভাবিত করার আগে। ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতার সাথে, ইঞ্জিনিয়ারিং ভাঙ্গা প্রক্রিয়াগুলি বজায় রাখার পরিবর্তে দুর্দান্ত ডেটা পণ্য তৈরিতে ফোকাস করতে পারে।" 

ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা ব্যবসাগুলিকে গ্রাহক সম্পর্ককে শক্তিশালী করতে এবং ডেটার গুণমান উন্নত করতে পাইপলাইনের সমস্যা, ডেটা ত্রুটি এবং ডেটা প্রবাহের অসঙ্গতিগুলির উত্স সক্রিয়ভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করবে।

Shutterstock.com থেকে লাইসেন্সের অধীনে ব্যবহৃত ছবি

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
• PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/