বিক্রেতারা যেমন গ্রাহকদের কাছে তাদের পণ্যগুলি পেতে ইউএস মেল বা ইউপিএস-এর উপর নির্ভর করে, শ্রমিকরা ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি অর্জন এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করতে ডেটা পাইপলাইনের উপর নির্ভর করে। ডেটা চ্যানেলের এই নেটওয়ার্ক, ব্যাকগ্রাউন্ডে কাজ করে, কম্পিউটার সিস্টেম জুড়ে প্রক্রিয়াকৃত ডেটা বিতরণ করে, একটি অপরিহার্য কাঠামো এবং কাজ তথ্য চালিত ব্যবসা।
পাইপলাইনগুলির সাথে ডেটা সিস্টেমগুলিকে সংযুক্ত করার মান ক্রমাগত বাড়তে থাকে কারণ কোম্পানিগুলিকে অনেকগুলি স্ট্রিমিং ডেটা দ্রুত ব্যবহার করতে হয়, যা বিভিন্ন ফর্ম্যাটে পরিবেশিত হয়৷ সুতরাং, পরিচালকরা যারা উচ্চ স্তরে ডেটা পাইপলাইন বোঝেন তারা সবচেয়ে অর্থনৈতিকভাবে ড্যাশবোর্ড বা প্রতিবেদনে দেখা তথ্যের দিকে কাঁচা ডেটা আরও ভালভাবে স্থানান্তর করতে পারেন।
ডেটা পাইপলাইন কি?
ডেটা পাইপলাইনগুলি ডেটা প্রক্রিয়াকরণের উপাদানগুলিকে বর্ণনা করে সিরিজে সংযুক্ত, একটি চ্যানেলের ডেটা আউটপুট পরেরটির জন্য ইনপুট হিসাবে কাজ করে। এই নলগুলি উত্স থেকে শুরু হয়, যেখানে সিস্টেমগুলি এটিকে স্থানান্তরিত বা প্রতিলিপি করে এবং এটিকে একটি নতুন গন্তব্যে নিয়ে যাওয়ার মাধ্যমে এটি গ্রহণ করে।
কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি তাদের ইনপুটগুলি তৈরি করে, পরিবর্তন করে, রূপান্তর করে বা প্যাকেজ করে পরিমার্জিত ডেটা পণ্য সেই নতুন জায়গায়। তারপরে, অন্য একটি কম্পিউটার সিস্টেম প্রক্রিয়াকৃত ডেটা আউটপুটগুলি, তার ডেটা পাইপলাইনে, ইনপুট হিসাবে নিতে পারে।
ডেটা প্রতিটি সংযোগের সাথে এবং বিভিন্ন ক্লিনজিং প্রক্রিয়া এবং পাইপলাইনের মাধ্যমে চলতে থাকে যতক্ষণ না এটি একটি ব্যবহারযোগ্য অবস্থায় পৌঁছায়। তারপরে কর্মীরা এটিকে কাজে ব্যবহার করে, অথবা সেই ডেটা একটি সংগ্রহস্থলে সংরক্ষণ করা হয়, যেমন a তথ্য গুদাম.
ডেটা পরিবহনের পাশাপাশি, কিছু নালী পরিষ্কার করে, রূপান্তর করে এবং ডেটাকে রূপান্তরিত করে যখন এটি তাদের মধ্য দিয়ে যায়, যেমন একজন ব্যক্তির পরিপাকতন্ত্র খাদ্যকে ভেঙে দেয়। অন্যান্য ডেটা চ্যানেলগুলি সংস্থা-ব্যাপী পাইপলাইন নেটওয়ার্ক সম্পর্কে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করে, এটির স্বাস্থ্যের শেষ থেকে শেষ পর্যবেক্ষণ প্রদান করে, যা নামেও পরিচিত ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা.
কেন কোম্পানি ডেটা পাইপলাইন ব্যবহার করে?
কোম্পানিগুলি ভাল ডেটা পাইপলাইনগুলি স্কেলযোগ্য, নমনীয়, রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য এবং দ্রুত খুঁজে পায়। স্বয়ংক্রিয় ডেটা পাইপলাইন, অ্যালগরিদম দ্বারা তৈরি এবং পরিচালিত, প্রয়োজনে উপস্থিত হতে পারে বা প্রত্যাহার করতে পারে। এছাড়াও, ডেটা পাইপলাইনগুলি ডেটা জ্যাম এড়াতে এবং দ্রুত ডেটা পরিবহন করে অন্যান্য নলগুলিতে ডেটা পুনরায় রুট করতে পারে।
ডেটা পাইপলাইনগুলি বিভিন্ন জটিলতায় অবদান রাখে ডাটা ব্যাবস্থাপনা এন্টারপ্রাইজ জুড়ে প্রয়োজন। উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত:
- বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য: সংযোগকারীরা যা প্যাকেজ করে এবং এক সিস্টেম থেকে অন্য সিস্টেমে ডেটা পরিবহন করে এবং ইভেন্ট-ভিত্তিক এবং ডেটা স্ট্রিমগুলির ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণ অন্তর্ভুক্ত করে
- ডেটা গুণমান/ডেটা সরকার: কন্ডুইট যা ডেটা আউটপুটের জন্য কর্পোরেট নীতি এবং শিল্প বিধি অনুসারে ডেটা গুণমানের নিয়মগুলি সংজ্ঞায়িত করে এবং প্রয়োগ করে
- ডেটা ক্যাটালগিং/মেটাডেটা ম্যানেজমেন্ট: পাইপলাইনগুলি যে সমস্ত ধরণের ডাটাবেসের জন্য মেটাডেটা সংযোগ করে এবং স্ক্যান করে এবং এন্টারপ্রাইজ ডেটা প্রসঙ্গ দেয়
- ডেটা গোপনীয়তা: চ্যানেল যে সংবেদনশীল তথ্য সনাক্ত করুন এবং লঙ্ঘন থেকে রক্ষা করুন
সংগঠনের মুখোমুখি তিনটি চ্যালেঞ্জ
ডেটা পাইপলাইনগুলি ব্যবহার করে এমন সংস্থাগুলি কমপক্ষে তিনটি চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়: জটিলতা, বর্ধিত খরচ এবং নিরাপত্তা।
জটিলতা
প্রকৌশলীদের অবশ্যই ডেটা পাইপলাইন সংযুক্ত করতে হবে বা পরিবর্তন করতে হবে কারণ ব্যবসার ডেটা প্রয়োজনীয়তা পরিবর্তিত হয়, চ্যানেলগুলি ব্যবহার এবং রক্ষণাবেক্ষণের জটিলতা বাড়ায়। অধিকন্তু, কর্মচারীদের আন্তঃলিঙ্কিং হাইব্রিড ক্লাউড এনভায়রনমেন্ট জুড়ে ডেটা স্থানান্তর করতে হবে, যার মধ্যে Microsoft Azure-এর মতো অন-প্রিমিসেসগুলি সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ।
অনেক বিভিন্ন হ্যান্ডলিং ক্লাউড কম্পিউটিং অবস্থানগুলি ডেটা পাইপলাইনগুলির সাথে হতাশা যোগ করে কারণ ডেটা পাইপলাইন নেটওয়ার্ক স্কেল করার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জগুলি। ইঞ্জিনিয়াররা যখন দক্ষতার সাথে আর্কিটেক্ট করতে ব্যর্থ হন, তখন একটি প্রতিষ্ঠান জুড়ে ডেটা চ্যানেলগুলি, ডেটা চলাচল ধীর হয়ে যায়, বা কর্মচারীরা তাদের প্রয়োজনীয় ডেটা পেতে ব্যর্থ হয় এবং অতিরিক্ত কিছু করতে হয় তথ্য পরিষ্কারের.
বিএমসি সফ্টওয়্যারের ডিজিটাল বিজনেস অটোমেশনের প্রেসিডেন্ট গুর স্টিফ কীভাবে তা নিয়ে কথা বলেন৷ কর্পোরেশন সংগ্রাম তাদের সমালোচনামূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একটি জটিল পাইপলাইন সিস্টেম এম্বেড করতে। ফলস্বরূপ, উদ্যোগগুলিকে ডেটা ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেশন প্ল্যাটফর্মগুলিতে বিনিয়োগ করতে হবে যা ডেটা প্রবাহিত রাখে এবং পরিশীলিত প্রয়োজন। ডেটাঅ্যাপস জ্ঞান.
খরচ বৃদ্ধি
নতুন ডেটা প্রযুক্তি আবির্ভূত হওয়ার সাথে সাথে ব্যবসাগুলি মুখোমুখি হয় খরচ বৃদ্ধি মানিয়ে নেওয়ার জন্য তাদের প্রতিটি ডেটা পাইপলাইনকে আধুনিক করার জন্য। এছাড়াও, কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই পাইপলাইন রক্ষণাবেক্ষণ এবং প্রযুক্তিগত জ্ঞানের অগ্রগতির জন্য আরও বেশি ব্যয় করতে হবে।
খরচের আরেকটি উৎস থেকে উদ্ভূত হয় পরিবর্তন করেছেন প্রকৌশলীদের দ্বারা আপস্ট্রিম, উৎসের কাছাকাছি। কখনও কখনও, এই বিকাশকারীরা তাদের কোডের প্রসার সরাসরি দেখতে পারে না, ডেটা পাইপলাইনগুলির নীচে ভ্রমণ করার সাথে সাথে কমপক্ষে একটি ডেটা প্রক্রিয়া ভেঙে দেয়।
তথ্য নিরাপত্তা
প্রকৌশলীদের সম্মতির জন্য ডেটা সুরক্ষা নিশ্চিত করতে হবে কারণ ডেটা দর্শকদের কাছে বিভিন্ন ডেটা চ্যানেলে প্রবাহিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, কোম্পানির হিসাবরক্ষকদের পাইপলাইনের মাধ্যমে পাঠানো সংবেদনশীল ক্রেডিট কার্ড তথ্যের প্রয়োজন হতে পারে যা গ্রাহক পরিষেবা কর্মীদের কাছে যাওয়া উচিত নয়।
সুতরাং, পাইপলাইনের নিচে প্রবাহিত হওয়ার সাথে সাথে প্রকৌশলীদের কাছে ডেটা দেখার উপায় না থাকলে নিরাপত্তা ঝুঁকি বৃদ্ধি পায়। Ponemon গবেষণা নোট যে 63% নিরাপত্তা বিশ্লেষকরা নেটওয়ার্ক এবং অবকাঠামোর মধ্যে দৃশ্যমানতার অভাবকে একটি চাপ হিসাবে ডেকেছেন।
ডেটা পাইপলাইন ব্যবহারের জন্য সর্বোত্তম অভ্যাস
ডেটা পাইপলাইন ব্যবহার করার জন্য ব্যবহারকারীদের কাছে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব প্রয়োজনীয় ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলার জন্য একটি সূক্ষ্ম ভারসাম্য বজায় রাখা প্রয়োজন যাতে তৈরি এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য সর্বনিম্ন খরচ হয়। অবশ্যই, উদ্যোগগুলিকে সেরাটি বেছে নিতে হবে ডেটা আর্কিটেকচার নিরাপদ, চটপটে এবং কার্যকরীভাবে শক্তিশালী ডেটা পাইপলাইন সহ।
উপরন্তু, কোম্পানি নিম্নলিখিত বিবেচনা করা প্রয়োজন:
- এআই এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) প্রযুক্তি: সংস্থাগুলি ডেটা প্রবাহের ধরণগুলি সনাক্ত করতে ML-এর উপর নির্ভর করবে, সংস্থার সমস্ত অংশে ডেটা প্রবাহকে সর্বোত্তম-অপ্টিমাইজ করবে৷ উপরন্তু, ভাল ML পরিষেবাগুলি স্ব-একীকরণ, নিরাময় এবং ডেটা পাইপলাইনগুলিকে সুরক্ষিত করার মাধ্যমে ডেটা প্রবাহকে আরও দক্ষ করে তুলবে। 2025 সালের মধ্যে, AI মডেলগুলি পর্যন্ত প্রতিস্থাপন করবে 60% প্রথাগত ডেটার উপর নির্মিত ডেটা পাইপলাইন সহ বিদ্যমানগুলির মধ্যে।
- ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা: ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা সম্পূর্ণ ডাটা পাইপলাইন নেটওয়ার্ক এর অর্কেস্ট্রেশন সহ প্রকৌশলীদের সার্বিক তদারকি প্রদান করে। ডেটা পর্যবেক্ষণের সাহায্যে, প্রকৌশলীরা জানেন কীভাবে ডেটা পাইপলাইনগুলি কাজ করছে এবং কী পরিবর্তন করতে হবে, ঠিক করতে হবে বা ছাঁটাই করতে হবে।
- মেটাডেটা ব্যবস্থাপনা: ভাল ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা পাওয়ার জন্য মেটাডেটার সর্বোত্তম ব্যবহার করা প্রয়োজন, যা ডেটা বর্ণনা করে এমন ডেটা নামেও পরিচিত। ফলস্বরূপ, কোম্পানিগুলি আবেদন করবে ক মেটাডেটা ব্যবস্থাপনা কাঙ্ক্ষিত অটোমেশন, অন্তর্দৃষ্টি, এবং ডেটা পাইপলাইন জুড়ে ব্যস্ততা পেতে উদীয়মান সক্রিয় মেটাডেটার সাথে বিদ্যমান একত্রিত করার কাঠামো।
টুল যা ডেটা পাইপলাইন পরিচালনা করতে সাহায্য করে
ব্যবসাগুলি ডেটা সংযোগ তৈরি, স্থাপন এবং বজায় রাখতে সহায়তা করার জন্য ডেটা পাইপলাইন সরঞ্জামগুলির উপর নির্ভর করে। এই সম্পদ একাধিক থেকে ডেটা স্থানান্তর করে গন্তব্যের উত্স আরও দক্ষতার সাথে, এন্ড-টু-এন্ড প্রসেস সমর্থন করে।
যদিও কিছু উদ্যোগ বিশেষ অভ্যন্তরীণ সরঞ্জামগুলির বিকাশ এবং রক্ষণাবেক্ষণের পরিকল্পনা করে, তারা সেগুলি পরিচালনা করার জন্য সংস্থার সংস্থানগুলিকে নিষ্কাশন করতে পারে, বিশেষত যখন বহু-ক্লাউড পরিবেশে ডেটা সঞ্চালিত হয়। ফলস্বরূপ, কিছু ব্যবসা এই খরচ বাঁচাতে তৃতীয় পক্ষের বিক্রেতাদের দিকে ফিরে যাবে।
তৃতীয় পক্ষের ডেটা পাইপলাইন সরঞ্জাম দুটি স্বাদে আসে। কিছু জেনেরিক বিভিন্ন ক্লাউড পরিষেবা জুড়ে ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া এবং বিতরণ করে। উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত:
- AWS আঠালো: একটি সার্ভারহীন লো কোড, এক্সট্রাক্ট, ট্রান্সফর্ম, লোড (ETL) প্ল্যাটফর্ম যার একটি কেন্দ্রীয় মেটাডেটা সংগ্রহস্থল রয়েছে এবং এমএল ব্যবহার করে ডেটা ডুপ্লিকেট এবং পরিষ্কার করতে
- Azure ডেটা ফ্যাক্টরি: ডাটা মুভমেন্ট অর্কেস্ট্রেট করা এবং এর মধ্যে ডাটা রুপান্তরের জন্য একটি পরিষেবা আকাশী সম্পদ, ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা ব্যবহার করে, মেটাডাটা, এবং মেশিন লার্নিং
- মেঘেরা: ডেটা পরিষেবা যা বিভিন্ন এন্টারপ্রাইজ ক্লাউড জুড়ে ডেটা পরিচালনা করে, ডেটা প্রতিলিপিকরণ এবং ব্যবহার স্ট্রিমলাইন করে নিফাই - একটি দ্রুত, সহজ এবং নিরাপদ ডেটা ইন্টিগ্রেশন টুল
- Google ক্লাউড ডেটা ফিউশন: একটি হাই-এন্ড প্রোডাক্ট এবং Google ডেটা ইন্টিগ্রেশনের ভিত্তি যা অন্তর্ভুক্ত ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা এবং ইন্টিগ্রেশন মেটাডেটা।
- ডেটার জন্য আইবিএম ক্লাউড পাকের জন্য আইবিএম তথ্য সার্ভার: ML ক্ষমতা ব্যবহার করে ডেটা ইন্টিগ্রেশন, গুণমান এবং শাসন ক্ষমতা সহ একটি সার্ভার
- আইবিএম ইনফোস্ফিয়ার তথ্য সার্ভার: যেকোন ক্লাউডে একটি পরিচালিত পরিষেবা বা ML ব্যবহার করে এমন গ্রাহক পরিকাঠামোর জন্য স্ব-পরিচালিত
- তথ্য: একটি বুদ্ধিমান ডেটা প্ল্যাটফর্ম যা নেটিভ কানেক্টিভিটি, ইনজেশন, কোয়ালিটি, গভর্নেন্স, এন্টারপ্রাইজ-ওয়াইড মেটাডেটার মাধ্যমে ক্যাটালগিং, গোপনীয়তা এবং একাধিক ক্লাউড জুড়ে মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট অন্তর্ভুক্ত করে
- প্রতিভা: একটি সম্পূর্ণ ডাটা ইকোসিস্টেম যা ক্লাউড-স্বাধীন এবং তার ডেটা ফ্যাব্রিক জুড়ে এমএল এম্বেড করে
অন্যান্য সরঞ্জামগুলি ডেলিভারির জন্য ডেটা প্রস্তুত এবং প্যাকেজিংয়ে বিশেষজ্ঞ:
- ফাইভট্রান: একটি নিম্ন-সেটআপ, নো-কনফিগারেশন এবং নো-রক্ষণাবেক্ষণ ডেটা পাইপলাইন যা অপারেশনাল উত্স থেকে ডেটা তুলে নেয় এবং এটি একটি আধুনিক ক্লাউড গুদামে সরবরাহ করে
- ম্যাটিলিয়ন: একটি ডায়নামিক ETL প্ল্যাটফর্ম যা ডেটা প্রসেস খুব বেশি সময় নেয় বা ব্যর্থ হলে রিয়েল-টাইম অ্যাডজাস্ট করে
- আলোমা: স্বয়ংক্রিয় ডেটা প্রক্রিয়াগুলির সহজ নিয়ন্ত্রণ এবং দৃশ্যমানতার জন্য Google-এর একটি ডেটা পাইপলাইন টুল
- বাঁধুন: একটি ETL এবং ডেটা গুদাম সরঞ্জাম, ট্যালেন্ডের সাথে যুক্ত, যা একাধিক উত্স থেকে ডেটা স্থানান্তর এবং পরিচালনা করে
এন্টারপ্রাইজ স্তরে, ব্যবসাগুলি কমপক্ষে একটি জেনেরিক ডেটা পাইপলাইন সংস্থান ব্যবহার করবে যা একাধিক ক্লাউড জুড়ে পরিষেবাগুলিকে বিস্তৃত করে এবং ডেটা প্রস্তুতির জটিলতাগুলি পরিচালনা করার জন্য আরেকটি বিশেষায়িত।
উপসংহার
যেকোন আধুনিক ডেটা আর্কিটেকচারের জন্য একটি ডেটা পাইপলাইন নেটওয়ার্ক প্রয়োজন যাতে ডেটা তার কাঁচা অবস্থা থেকে ব্যবহারযোগ্য একটিতে স্থানান্তরিত হয়। ডেটা পাইপলাইনগুলি ব্যবসা এবং ডেটা ম্যানেজমেন্টের চাহিদা মেটাতে সর্বোত্তম ডেটা পরিবহনের নমনীয়তা এবং গতি প্রদান করে।
যদিও খারাপভাবে সঞ্চালিত ডেটা পাইপলাইনগুলি জটিলতা, খরচ এবং নিরাপত্তা ঝুঁকি বাড়ায়, ভাল ডেটা সরঞ্জামগুলির সাথে একটি ভাল ডেটা আর্কিটেকচার প্রয়োগ করা সমগ্র সংস্থা জুড়ে ডেটা পাইপলাইনের সম্ভাবনাকে সর্বাধিক করে তোলে।
As ক্রিস গ্ল্যাডউইন, ওসিয়েন্টের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও, নোট, ডেটা পাইপলাইনগুলি বিভিন্ন ধরণের ডেটা ভালভাবে গ্রহণ করার জন্য আরও প্রয়োজনীয় হয়ে উঠবে। ভবিষ্যত আরও পরিশীলিত ডেটা ইন্টিগ্রেশন সহ ডেটা পাইপলাইনের উন্নতি নিয়ে আসে যা পরিচালনা করা সহজ।
Shutterstock.com থেকে লাইসেন্সের অধীনে ব্যবহৃত ছবি
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.dataversity.net/data-pipelines-an-overview/
- a
- সম্পর্কে
- প্রবেশযোগ্য
- দিয়ে
- সক্রিয়
- খাপ খাওয়ানো
- যোগ
- উপরন্তু
- যোগ করে
- সমন্বয়
- বিরুদ্ধে
- কর্মতত্পর
- AI
- আলগোরিদিম
- সব
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- বিশ্লেষকরা
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- এবং অবকাঠামো
- অন্য
- প্রদর্শিত
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- স্থাপত্য
- সংযুক্ত
- শুনানির
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়তা
- সহজলভ্য
- এড়ানো
- ডেস্কটপ AWS
- নভোনীল
- পটভূমি
- ভারসাম্য
- কারণ
- পরিণত
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- বিএমসি
- ব্রেকিং
- বিরতি
- আনে
- নির্মাণ করা
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- কল
- না পারেন
- ক্ষমতা
- কার্ড
- মধ্য
- সিইও
- অবশ্যই
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- চ্যানেল
- চ্যানেল
- বেছে নিন
- কাছাকাছি
- মেঘ
- মেঘ পরিষেবা
- সহ - প্রতিষ্ঠাতা
- কোড
- সংগ্রহ করা
- মেশা
- আসা
- কোম্পানি
- কোম্পানি
- জটিলতা
- সম্মতি
- কম্পিউটার
- সংযোগ করা
- সংযোজক
- সংযোগ
- সংযোগ
- কানেক্টিভিটি
- অতএব
- বিবেচনা
- গ্রাস করা
- চলতে
- অবদান
- নিয়ন্ত্রণ
- রূপান্তর
- কর্পোরেট
- মূল্য
- খরচ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- ধার
- ক্রেডিটকার্ড
- সংকটপূর্ণ
- ক্রেতা
- গ্রাহক সেবা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য
- ডাটা ব্যাবস্থাপনা
- ডেটা প্ল্যাটফর্ম
- ডেটা প্রস্তুতি
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উপাত্ত গুণমান
- তথ্য নিরাপত্তা
- তথ্য গুদাম
- ডাটাবেস
- ডেটাভার্সিটি
- সিদ্ধান্ত
- প্রদান করা
- বিতরণ
- বিলি
- স্থাপন
- গন্তব্য
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়নশীল
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- সরাসরি
- নিচে
- প্রগতিশীল
- প্রতি
- সহজ
- বাস্তু
- দক্ষ
- দক্ষতার
- শিরীষের গুঁড়ো
- কর্মচারী
- সর্বশেষ সীমা
- প্রবৃত্তি
- প্রকৌশলী
- নিশ্চিত করা
- উদ্যোগ
- উদ্যোগ
- সমগ্র
- পরিবেশের
- বিশেষত
- অপরিহার্য
- থার (eth)
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- নির্যাস
- মুখ
- মুখোমুখি
- সুবিধা
- কারখানা
- ব্যর্থ
- দ্রুত
- দ্রুত
- আবিষ্কার
- ঠিক করা
- নমনীয়তা
- নমনীয়
- প্রবাহ
- প্রবাহিত
- প্রবাহ
- অনুসরণ
- খাদ্য
- ভিত
- ফ্রেমওয়ার্ক
- থেকে
- হতাশা
- ক্রিয়া
- কার্যকরী
- তদ্ব্যতীত
- লয়
- ভবিষ্যৎ
- লাভ করা
- গার্টনার
- পাওয়া
- পেয়ে
- দাও
- Go
- ভাল
- পণ্য
- গুগল
- শাসন
- সরকার
- হত্তয়া
- হাতল
- স্বাস্থ্য
- সাহায্য
- উচ্চ
- হোলিস্টিক
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- অকুলীন
- হাইব্রিড মেঘ
- আইবিএম
- আইবিএম ক্লাউড
- সনাক্ত করা
- বাস্তবায়ন
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- বর্ধিত
- ক্রমবর্ধমান
- শিল্প
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- ইনপুট
- সূক্ষ্মদৃষ্টি
- অর্ন্তদৃষ্টি
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমান
- ইন্টারলিঙ্কিং
- অভ্যন্তরীণ
- জটিলতা
- বিনিয়োগ
- IT
- কাজ
- রাখা
- জানা
- জ্ঞান
- পরিচিত
- রং
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- উপজীব্য
- লাইসেন্স
- বোঝা
- অবস্থানগুলি
- দীর্ঘ
- কম
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- বজায় রাখা
- রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য
- রক্ষণাবেক্ষণ
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালকের
- পরিচালনা করে
- অনেক
- মালিক
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- সম্ভব
- সম্মেলন
- মেটাডাটা
- মাইক্রোসফট
- মাইক্রোসফট Azure
- ML
- মডেল
- আধুনিক
- আধুনিকীকরণ
- পরিবর্তন
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- আরো দক্ষ
- সেতু
- পদক্ষেপ
- আন্দোলন
- প্যাচসমূহ
- চলন্ত
- বহু
- স্থানীয়
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- নতুন
- পরবর্তী
- নোট
- ONE
- অপারেটিং
- কর্মক্ষম
- অর্কেস্ট্রারচনা
- সংগঠন
- সংগঠন
- অন্যান্য
- ভুল
- ওভারভিউ
- প্যাকেজ
- প্যাকেজিং
- জোড়া
- যন্ত্রাংশ
- নিদর্শন
- পাইপলাইন
- পরিকল্পনা
- মাচা
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নীতি
- সম্ভব
- সম্ভাব্য
- চর্চা
- প্রস্তুতি
- সভাপতি
- গোপনীয়তা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- প্রোগ্রাম
- রক্ষা করা
- প্রদান
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশ্যে
- গুণ
- দ্রুত
- কাঁচা
- মূল তথ্য
- ছুঁয়েছে
- প্রকৃত সময়
- আইন
- প্রতিস্থাপন করা
- প্রতিলিপি
- প্রতিবেদন
- সংগ্রহস্থলের
- প্রয়োজন
- আবশ্যকতা
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- সংস্থান
- Resources
- ফল
- ঝুঁকি
- শক্তসমর্থ
- নিয়ম
- সংরক্ষণ করুন
- মাপযোগ্য
- আরোহী
- স্ক্যান
- নিরাপদ
- নিরাপত্তা
- নিরাপত্তা ঝুঁকি
- সংবেদনশীল
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- বিভিন্ন
- শিফটিং
- উচিত
- Shutterstock
- অনুরূপ
- গতি
- So
- সফটওয়্যার
- কিছু
- বাস্তববুদ্ধিসম্পন্ন
- উৎস
- সোর্স
- ঘটনাকাল
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষজ্ঞ
- স্পীড
- ব্যয় করা
- অকুস্থল
- দণ্ড
- শুরু
- রাষ্ট্র
- সঞ্চিত
- স্ট্রিমিং
- স্ট্রিমলাইন
- গঠন
- সমর্থক
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- কথাবার্তা
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- সার্জারির
- ভবিষ্যৎ
- তথ্য
- উৎস
- তাদের
- তৃতীয় পক্ষের
- তিন
- দ্বারা
- সর্বত্র
- থেকে
- অত্যধিক
- টুল
- সরঞ্জাম
- দিকে
- ঐতিহ্যগত
- রুপান্তর
- রূপান্তর
- পরিবহন
- পরিবহনের
- ভ্রমনের
- চালু
- ধরনের
- আমাদের
- অধীনে
- বোঝা
- ইউ.পি.
- ব্যবহার
- ব্যবহারকারী
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- বিক্রেতারা
- চেক
- দৃষ্টিপাত
- গুদাম
- কি
- হু
- ব্যাপক
- ইচ্ছা
- শ্রমিকদের
- কর্মপ্রবাহ
- zephyrnet