DataOps একটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে ডেটা ডিজাইন, নির্মাণ, সরানো এবং ব্যবহার করার জন্য একটি সামগ্রিক পদ্ধতি উপস্থাপন করে। এটির লক্ষ্য হল ডেটার ব্যবসায়িক মূল্য এবং এর অন্তর্নিহিত অবকাঠামো, প্রাঙ্গনে এবং ক্লাউড উভয় ক্ষেত্রেই। ক্লাউড মাইগ্রেশন, DevOps, ওপেন-সোর্স ডাটাবেস গ্রহণ এবং ডেটা গভর্নেন্সের মতো ডিজিটাল রূপান্তর উদ্যোগের জন্য DataOps অপরিহার্য।
যাইহোক, DataOps-কে ডেটা ক্রিয়াকলাপগুলির সাথে বিভ্রান্ত করা উচিত নয়, যা একটি সংস্থার ডেটা পরিকাঠামো পরিচালনা ও রক্ষণাবেক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় রুটিন কাজ এবং ক্রিয়াকলাপগুলিকে নির্দেশ করে৷ ডেটা অপারেশনগুলি যে কোনও ডেটা কৌশলের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, তবে DataOps ক্রমাগত উন্নতি এবং অটোমেশনের মাধ্যমে ব্যবসার মান চালনা করার জন্য ডেটা ব্যবহার করার উপর ফোকাস করার জন্য এই মৌলিক কাজগুলিকে অতিক্রম করে।
একটি DataOps মানসিকতা এবং পদ্ধতি অবলম্বন করে, সংস্থাগুলি তাদের ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের গুণমান এবং গতিকে উন্নত করতে পারে, ব্যবসার প্রয়োজন পরিবর্তনের জন্য আরও চটপটে এবং প্রতিক্রিয়াশীল হয়ে উঠতে পারে। আসুন প্রথমে DataOps-এ একটি বিস্তৃত কটাক্ষ করি যাতে আমরা আরও বড় ছবি দেখতে পারি।
DataOps কি?
DataOps একটি বিতরণ করা ডেটা আর্কিটেকচার তৈরি এবং পরিচালনা করার জন্য একটি পুনরাবৃত্তিমূলক কৌশল যা বিভিন্ন ধরণের ওপেন-সোর্স অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারে। DataOps-এর লক্ষ্য হল বড় ডেটা সেট থেকে ব্যবসার জন্য মূল্য অর্জন করা।
এটি "একটি সহযোগী ডেটা পরিচালনার অনুশীলন যা একটি সংস্থা জুড়ে ডেটা পরিচালক এবং ডেটা গ্রাহকদের মধ্যে যোগাযোগ, একীকরণ এবং ডেটা প্রবাহের অটোমেশন উন্নত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে৷ DataOps-এর লক্ষ্য হল ভবিষ্যদ্বাণীযোগ্য ডেলিভারি তৈরি করে দ্রুত মান প্রদান করা এবং ডেটা, ডেটা মডেল এবং সম্পর্কিত শিল্পকর্মের ব্যবস্থাপনা পরিবর্তন করা। DataOps যথাযথ স্তরের শাসনের সাথে ডেটা সরবরাহের নকশা, স্থাপনা এবং ব্যবস্থাপনাকে স্বয়ংক্রিয় করতে প্রযুক্তি ব্যবহার করে এবং এটি একটি গতিশীল পরিবেশে ডেটার ব্যবহারযোগ্যতা এবং মান উন্নত করতে মেটাডেটা ব্যবহার করে," অনুসারে গার্টনার.
ডিজিটাল রূপান্তরকে ত্বরান্বিত করতে SDDC এবং DevOps-কে আলিঙ্গন করুন
DataOps পদ্ধতি, যা DevOps প্যারাডাইম শিফ্ট থেকে তার সূত্র নেয়, বৃহৎ ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে ব্যবহারের জন্য সফ্টওয়্যার যে হারে তৈরি করা হয় তা বাড়ানোর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। DataOps আইটি অপারেশন এবং সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট টিমের মধ্যে সাইলো কমানোর প্রয়াসে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স টিমের সাথে সহযোগিতা করার জন্য লাইন-অফ-বিজনেস স্টেকহোল্ডারদের উৎসাহিত করে। এটি নিশ্চিত করে যে সংস্থার ডেটা ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের জন্য পছন্দসই ফলাফল প্রদানের জন্য সবচেয়ে অভিযোজিত এবং দক্ষ পদ্ধতিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
DataOps IT-এর অনেকগুলি দিককে একীভূত করে, যেমন ডেটা ডেভেলপমেন্ট, ডেটা ট্রান্সফরমেশন, ডেটা এক্সট্র্যাকশন, ডেটা কোয়ালিটি, ডেটা গভর্নেন্স, ডেটা অ্যাক্সেস কন্ট্রোল, ডেটা সেন্টার ক্যাপাসিটি প্ল্যানিং, এবং সিস্টেম অপারেশন, কারণ এটি ডেটা লাইফ সাইকেলের অনেক অংশকে অন্তর্ভুক্ত করে। সাধারণত, একটি কোম্পানির চিফ ডেটা সায়েন্টিস্ট বা চিফ অ্যানালিটিক্স অফিসার ডাটা ইঞ্জিনিয়ার এবং বিশ্লেষকদের মতো বিশেষজ্ঞদের সমন্বয়ে একটি DataOps দলের নেতৃত্ব দেন।
সহযোগিতা এবং বৃহত্তর তত্পরতার জন্য একটি DataOps পদ্ধতিকে সমর্থন করার জন্য ফ্রেমওয়ার্ক এবং সম্পর্কিত টুলসেট বিদ্যমান, কিন্তু DevOps এর বিপরীতে, "DataOps"-এর জন্য নিবেদিত কোনো সফ্টওয়্যার সমাধান নেই। এই উদ্দেশ্যে সরঞ্জামগুলির মধ্যে রয়েছে এক্সট্রাক্ট-ট্রান্সফর্ম-লোড (ETL) প্রোগ্রাম, লগ বিশ্লেষক এবং সিস্টেম মনিটর। ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যার ছাড়াও যা অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা একত্রিত করতে সক্ষম করে, মাইক্রোসার্ভিসেস আর্কিটেকচারকে সমর্থন করে এমন সরঞ্জামগুলিও সাধারণত ডেটাঅপস আন্দোলনের সাথে সংযুক্ত থাকে।
ডেটা অপারেশন ডেটাঅপস নয়
DataOps-এর সাহায্যে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী সফ্টওয়্যাররা বর্ধিত সহযোগিতা এবং ডেটা এবং অন্তর্দৃষ্টির দ্রুত সরবরাহ থেকে উপকৃত হতে পারে। DataOps-এর একটি মূল উপাদান হল পদ্ধতিগুলির স্বয়ংক্রিয়তা, যা DevOps-এর মতোই, যা ডেটা শেয়ারিং এবং স্বচ্ছতা প্রচার করে৷ "DataOps" শব্দটি কোন প্রকার সহায়ক হার্ডওয়্যার বা সফ্টওয়্যার বোঝানোর জন্য নয়।
বিপরীতে, ডেটা অপারেশনগুলি বড় ছবি বিশ্লেষণ করে। ডেটা এবং ডেটা পাইপলাইন এই ছবির অংশ, যেমন ডেটা প্রাপ্যতা, অখণ্ডতা এবং কর্মক্ষমতা, সেইসাথে হাইব্রিড অবকাঠামো যা ডেটা বাস করে। ডেটা অপারেশনের উদ্দেশ্য হল ডেটা এবং পাইপলাইন উভয়ের ব্যবসায়িক মান সর্বাধিক করা। যা পরীক্ষা করা, নিরীক্ষণ করা, বিশ্লেষণ করা, সুর করা, সুরক্ষিত করা ইত্যাদি করা দরকার তা হল পাইপলাইনের মধ্যে পরিকাঠামো।
DataOps কিভাবে কাজ করে?
DataOps DevOps এবং Agile পদ্ধতিগুলিকে একীভূত করে ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যের সাথে সামঞ্জস্য রেখে ডেটা পরিচালনা করতে চায়। সীসা রূপান্তর হার বৃদ্ধি যদি উদ্দেশ্য হয়, উদাহরণস্বরূপ, DataOps এমনভাবে ডেটা সাজিয়ে রাখবে যাতে আরও ভাল বিপণন পণ্যের সুপারিশ করা যেতে পারে। DevOps কৌশলগুলি কোড, পণ্য তৈরি এবং ডেলিভারি অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়, যখন চতুর প্রক্রিয়াগুলি ডেটা শাসন এবং বিশ্লেষণ বিকাশের জন্য ব্যবহার করা হয়।
DataOps শুধুমাত্র নতুন কোড লেখার জন্য নয়; এটি ডেটা গুদামকে স্ট্রিমলাইন এবং উন্নত করার বিষয়েও। DataOps, যা লীন ম্যানুফ্যাকচারিং দ্বারা অনুপ্রাণিত, পরিসংখ্যানগত প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ (SPC) ব্যবহার করে নিশ্চিত করার জন্য যে বিশ্লেষণ পাইপলাইন সর্বদা নিরীক্ষণ করা হচ্ছে এবং যাচাই করা হচ্ছে। SPC ব্যবহার করে, আপনি নিশ্চিত থাকতে পারেন যে আপনার পরিসংখ্যান সবসময় যুক্তিসঙ্গত সীমার মধ্যে থাকে এবং আপনার ডেটা প্রক্রিয়াকরণের গতি এবং নির্ভুলতাও উন্নত করে। SPC ব্যবহার করে, কোনো অপ্রত্যাশিত ঘটনা বা ত্রুটি ঘটলে তথ্য বিশ্লেষকদের তাৎক্ষণিকভাবে অবহিত করা যেতে পারে।
একটি পরিষেবা হিসাবে DataOps কি অফার করে?
একটি পরিষেবা হিসাবে DataOps একটি মাল্টি-ক্লাউড বিগ ডেটা/ডেটা অ্যানালিটিক্স ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্মের সাথে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য পরিচালিত পরিষেবাগুলিকে একত্রিত করে। এর উপাদানগুলির সাহায্যে, এটি স্কেলযোগ্য, উদ্দেশ্য-নির্মিত বড় ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলি অফার করে যা ডেটা সুরক্ষা, সুরক্ষা এবং শাসনের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করে।
একটি ডিজিটাল-প্রথম বিশ্বে একটি পরিষেবা হিসাবে ডেটার গুরুত্ব বোঝা
রিয়েল-টাইম ডেটা অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করা একটি পরিষেবা হিসাবে ডেটা অপারেশনের সংজ্ঞা। এটি দল এবং দলের সদস্যদের মধ্যে উন্নত যোগাযোগ এবং টিমওয়ার্কের সুবিধা দেয় এবং ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশনগুলির চক্রের সময় হ্রাস করে। ঘটতে পারে এমন যেকোনো পরিস্থিতির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডেটা অ্যানালিটিক্স নিয়োগের মাধ্যমে স্বচ্ছতা বৃদ্ধি করা অপরিহার্য। যখনই সম্ভব, প্রসেসগুলি কোড পুনঃব্যবহার করার জন্য এবং উন্নত ডেটা গুণমান নিশ্চিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। একটি একক, আন্তঃঅপারেবল ডেটা হাব সবকিছুর ফলস্বরূপ উত্পাদিত হয়।
একটি ব্যবসায় ডেটা অপারেশনের ভূমিকা কী?
ডেটা অপারেশনগুলি একটি সংস্থার ডেটা অবকাঠামো সমর্থন এবং বজায় রাখার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। কিছু সাধারণ কাজ এবং ক্রিয়াকলাপ যা ডেটা অপারেশনের অংশগুলির মধ্যে রয়েছে:
- ডেটা ইনজেশন: সংস্থার ডেটা পাইপলাইন বা স্টোরেজ সিস্টেমে ডেটা আনার প্রক্রিয়া।
- ডেটা রূপান্তর: ডেটা পরিষ্কার, সমৃদ্ধকরণ এবং ফর্ম্যাট করার প্রক্রিয়া যাতে এটি কার্যকরভাবে ব্যবহার করা যায়।
- তথ্য ভান্ডার: নিরাপদ, মাপযোগ্য এবং অ্যাক্সেসযোগ্য এমনভাবে ডেটা সংগঠিত এবং সংরক্ষণ করার প্রক্রিয়া।
- তথ্য এক্সেস: একটি নিয়ন্ত্রিত এবং নিরাপদ পদ্ধতিতে ব্যবহারকারীদের ডেটা অ্যাক্সেস দেওয়ার প্রক্রিয়া।
- ডেটা ব্যাকআপ এবং পুনরুদ্ধার: দুর্যোগ পুনরুদ্ধারের উদ্দেশ্যে ডেটার অনুলিপি তৈরি করার প্রক্রিয়া।
এই কাজগুলি দক্ষতার সাথে এবং কার্যকরভাবে সম্পাদিত হয় তা নিশ্চিত করার মাধ্যমে, ডেটা অপারেশনগুলি সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটা থেকে মূল্য পেতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। তারা সংস্থার ডেটা অবকাঠামোর নির্ভরযোগ্যতা, নিরাপত্তা এবং কর্মক্ষমতা বজায় রাখতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
একটি ব্যবসায় ডেটা অপারেশন কোন সমস্যা সমাধান করে?
ডেটা অপারেশন ব্যবসাগুলিকে বিভিন্ন সমস্যার সমাধান করতে সাহায্য করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে:
- ক্লাউড মাইগ্রেশন সমস্যা: ডেটা ক্রিয়াকলাপগুলি নিশ্চিত করতে সাহায্য করতে পারে যে কর্মক্ষমতা সমস্যার মূল কারণটি সঠিকভাবে চিহ্নিত করা হয়েছে, তা ক্লাউড পরিবেশ বা অন্যান্য কারণের কারণেই হোক না কেন।
- প্রতিক্রিয়াশীল মানসিকতা: ডেটা ক্রিয়াকলাপগুলি ব্যবসায়িক-সমালোচনামূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার উন্নতি করে তাদের প্রতিক্রিয়া দেখানোর পরিবর্তে ব্যবসায়িকদের কর্মক্ষমতা সমস্যাগুলি অনুমান করতে সহায়তা করতে পারে।
- দক্ষতার ফাঁক: ডেটা অপারেশন সংস্থাগুলিকে ক্লাউড আর্কিটেকচার, আইটি পরিকল্পনা এবং অর্কেস্ট্রেশন এবং অটোমেশনের মতো গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে ঘাটতি পূরণ করতে সহায়তা করতে পারে।
- ডেটা পাইপলাইনে বাধা: ডেটা ক্রিয়াকলাপগুলি ব্যবসাগুলিকে নিশ্চিত করতে সাহায্য করতে পারে যে ডেটা মসৃণ এবং নিরবচ্ছিন্নভাবে প্রবাহিত হয়, এমনকি অভ্যন্তরীণ সিস্টেম বা ডেটা ইনজেশন সমস্যাগুলির মুখোমুখি হলেও।
- স্ব-পরিষেবা ডেটা খরচ: ডেটা অপারেশনগুলি সংস্থাগুলিকে লাইন-অফ-বিজনেস (LOB) ব্যবহারকারীদের একাধিক উত্স থেকে সঠিক ডেটা সনাক্ত করতে, অ্যাক্সেস করতে এবং ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করতে পারে।
- ডাটাবেস পরিবর্তন: ডেটা ক্রিয়াকলাপগুলি সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটা কাঠামোতে আরও দ্রুত এবং নিরাপদে পরিবর্তনগুলিকে বাধা সৃষ্টি না করে বা ঝুঁকি না করেই DevOps অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করতে সহায়তা করতে পারে।
- উচ্চ প্রাপ্যতা এবং খরচ ভারসাম্য: ডেটা অপারেশনগুলি সংস্থাগুলিকে "সর্বদা চালু" মিশন-সমালোচনামূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলি বজায় রাখা এবং খরচ পরিচালনার মধ্যে ভারসাম্য খুঁজে পেতে সহায়তা করতে পারে।
- অপারেশন টিমের রূপান্তর: ডেটা ক্রিয়াকলাপগুলি অপারেশন দলগুলিকে পরিবর্তনকে আলিঙ্গন করতে এবং ডেটাবেসের বিশেষজ্ঞ হওয়া থেকে ডেটাতে বিশেষজ্ঞ হতে, স্বায়ত্তশাসিত ডেটাবেস, এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো নতুন প্রযুক্তির ব্যবহার করতে সহায়তা করতে পারে।
একজন ডেটা অপারেশন ইঞ্জিনিয়ার কী করেন?
একজন ডেটা অপারেশন ইঞ্জিনিয়ার একটি প্রতিষ্ঠানের ডেটা অবকাঠামো ডিজাইন, স্থাপন এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য দায়ী। এর মধ্যে কাজগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেমন:
- ডেটা স্টোরেজ সিস্টেম সেট আপ এবং কনফিগার করা যেমন ডাটাবেস, ডেটা লেক এবং ডেটা গুদাম।
- ডেটা পাইপলাইন ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে ডেটা স্থানান্তর করতে।
- ডেটা পরিকাঠামো পর্যবেক্ষণ এবং সমস্যা সমাধান করা এটি মসৃণ এবং দক্ষতার সাথে চলছে তা নিশ্চিত করতে।
- নিরাপত্তা ব্যবস্থা বাস্তবায়ন ডেটা রক্ষা করতে এবং অননুমোদিত অ্যাক্সেস প্রতিরোধ করতে।
- সহযোগিতা করছে ডেটা বিশ্লেষক, ডেটা বিজ্ঞানী এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডার ডেটা প্রয়োজনীয়তা বোঝা এবং ডেটা কার্যকরভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে তা নিশ্চিত করতে।
এই প্রযুক্তিগত কাজগুলি ছাড়াও, ডেটা অপারেশন ইঞ্জিনিয়াররা বাজেট পরিচালনা, ডেটা পরিচালনার জন্য কৌশলগুলি বিকাশ এবং ডেটা-সম্পর্কিত সমস্যাগুলির বিষয়ে স্টেকহোল্ডারদের সাথে যোগাযোগের জন্যও দায়ী হতে পারে। তারা অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, খুচরা এবং প্রযুক্তি সহ বিভিন্ন শিল্পে কাজ করতে পারে।
ডেটা অপারেশন ইঞ্জিনিয়ারের বেতন
ডেটা হল নতুন সোনা এবং শিল্প স্বর্ণকারদের দাবি করে. আপনি কি জানেন যে জার্মানিতে ডেটা সেন্টার বা অপারেশন ম্যানেজারের গড় মোট আয় প্রতি বছর 74.763 ইউরো, বা প্রতি ঘন্টায় 36 ইউরো, যেমন রিপোর্ট করা হয়েছে Salaryexpert.com? উপরন্তু, তারা প্রতি বছর গড়ে 5,256 € বোনাস পায়। জার্মানির ব্যবসা এবং তাদের বেনামী কর্মীদের একটি সমীক্ষার ভিত্তিতে আনুমানিক মজুরি। একটি এন্ট্রি-লেভেল ডেটা সেন্টার বা অপারেশন ম্যানেজার (1-3 বছরের অভিজ্ঞতা) জন্য গড় ক্ষতিপূরণ হল 52.556 ইউরো। বিপরীতে, একজন সিনিয়র ডেটা সেন্টার বা অপারেশন ম্যানেজারের গড় ক্ষতিপূরণ (8+ বছরের অভিজ্ঞতা) হল 92.791 €।
কী টেকওয়েস
ডেটা অপারেশন;
- একটি ব্যবসার মধ্যে ডেটা পরিচালনা এবং পরিচালনা করতে ব্যবহৃত প্রক্রিয়া এবং সিস্টেমগুলি পড়ুন। এর মধ্যে ডেটা সংগ্রহ, স্টোরেজ, প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মতো কাজগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
- ব্যবসার জন্য গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা সংস্থাগুলিকে সঠিক এবং আপ-টু-ডেট ডেটার উপর ভিত্তি করে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। এটি উন্নত দক্ষতা, আরও ভাল গ্রাহক পরিষেবা এবং লাভজনকতা বৃদ্ধি করতে পারে।
- একটি নিরাপদ এবং অনুগত পদ্ধতিতে ডেটা পরিচালনা করা হয় তা নিশ্চিত করার জন্য সতর্ক পরিকল্পনা এবং পরিচালনার প্রয়োজন। এর মধ্যে রয়েছে ডেটা লঙ্ঘনের বিরুদ্ধে সুরক্ষা এবং নিশ্চিত করা যে ডেটা শুধুমাত্র অনুমোদিত উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয়।
- জটিল হতে পারে, বিশেষ করে এমন ব্যবসার জন্য যেখানে প্রচুর পরিমাণে ডেটা আছে বা যারা নিয়ন্ত্রিত শিল্পে কাজ করে। এই ক্ষেত্রে, কার্যকরভাবে ডেটা পরিচালনা করার জন্য বিশেষ সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তিতে বিনিয়োগের প্রয়োজন হতে পারে।
- একটি সফল ডেটা কৌশলের মূল উপাদান। কার্যকর ডেটা ক্রিয়াকলাপে বিনিয়োগ করে, ব্যবসাগুলি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার এবং ব্যবসার বৃদ্ধি চালনা করার ক্ষমতা উন্নত করতে পারে।
উপসংহার
ডেটা ভলিউম, বেগ এবং বৈচিত্র্য বাড়ার সাথে সাথে নতুন অন্তর্দৃষ্টি-নিষ্কাশন কৌশল এবং পদ্ধতির প্রয়োজন হয়। আইডিসি প্রত্যাশা করে যে ডেটার পরিমাণ 163 সালের মধ্যে 2025 জেটাবাইটে বৃদ্ধি পাবে, সেই ডেটার 36% সংগঠিত হবে। বর্তমান প্রযুক্তি, পদ্ধতি, এবং সাংগঠনিক কাঠামো ডেটা ইনপুটগুলির ব্যাপক বৃদ্ধি এবং ডেটা আউটপুটের জন্য ক্রমবর্ধমান মূল্য প্রত্যাশাগুলি পরিচালনা করার জন্য সজ্জিত নয়। যেহেতু কর্মশক্তির একটি বৃহত্তর অনুপাত তাদের কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য এই ডেটাতে অ্যাক্সেসের প্রয়োজন, তাই দর্শনের একটি পরিবর্তন প্রয়োজন সাংস্কৃতিক এবং সাংগঠনিক বাধাগুলি ভেঙ্গে স্কেলযোগ্য, পুনরাবৃত্তিযোগ্য এবং পূর্বাভাসযোগ্য ডেটা প্রবাহ প্রদানের জন্য।
DataOps বিপ্লবের কারণে এই পরিবর্তন ঘটছে। ভবিষ্যতে ডেটা-সম্পর্কিত মাথাব্যথা এড়াতে কোম্পানিগুলিকে প্রয়োজনীয় প্রক্রিয়া এবং প্রযুক্তিগুলি গ্রহণ করার জন্য অনুরোধ করা হবে। ডেটা অপারেশন প্রতিটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে মাপযোগ্য, পুনরাবৃত্তিযোগ্য এবং পূর্বাভাসযোগ্য ডেটা প্রবাহ তৈরি করতে সহায়তা করে। সংস্থাগুলি ডেটা প্রকৌশলী, বিশ্লেষক এবং ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের জন্য ডেটা প্রবাহের একীকরণ, অটোমেশন এবং পর্যবেক্ষণ সক্ষম করতে ডেটা অপারেশনগুলি ব্যবহার করতে পারে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
- 1
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- দ্রুততর করা
- প্রবেশ
- ডেটাতে অ্যাক্সেস
- প্রবেশযোগ্য
- অনুযায়ী
- সঠিকতা
- সঠিক
- সঠিক
- দিয়ে
- ক্রিয়াকলাপ
- যোগ
- ঠিকানা
- পোষ্যপুত্র গ্রহণ করা
- দত্তক
- গ্রহণ
- বিরুদ্ধে
- কর্মতত্পর
- AI
- লক্ষ্য
- সর্বদা
- পরিমাণে
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষকরা
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- নামবিহীন
- কহা
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- অভিগমন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- এলাকার
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- স্বয়ংক্রিয়তা
- স্বশাসিত
- উপস্থিতি
- গড়
- ব্যাকআপ
- ভারসাম্য
- বাধা
- ভিত্তি
- মৌলিক
- কারণ
- মানানসই
- হচ্ছে
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- উত্তম
- মধ্যে
- তার পরেও
- বিশাল
- বড় ডেটা
- বড় ছবি
- বড়
- অধিবৃত্তি
- ভঙ্গের
- বিরতি
- আনয়ন
- বাজেট
- ভবন
- তৈরী করে
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- ধারণক্ষমতা
- সাবধান
- কেস
- মামলা
- কারণ
- যার ফলে
- কেন্দ্র
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- নেতা
- মেঘ
- কোড
- সহযোগিতা করা
- সহযোগিতা
- সহযোগীতা
- সংগ্রহ
- মেশা
- সম্মিলন
- সাধারণ
- সাধারণভাবে
- জ্ঞাপক
- যোগাযোগ
- কোম্পানি
- কোম্পানির
- ক্ষতিপূরণ
- জটিল
- অনুবর্তী
- উপাদান
- উপাদান
- ব্যাপক
- গঠিত
- উপসংহার
- বিভ্রান্ত
- সংযুক্ত
- কনজিউমার্স
- খরচ
- বিষয়বস্তু
- চলতে
- একটানা
- বিপরীত হত্তয়া
- নিয়ন্ত্রণ
- নিয়ন্ত্রিত
- পরিবর্তন
- সহযোগিতা
- খরচ
- পারা
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- কঠোর
- সাংস্কৃতিক
- বর্তমান
- ক্রেতা
- গ্রাহক সেবা
- উপাত্ত
- তথ্য এক্সেস
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য ব্রেক
- তথ্য কেন্দ্র
- ডেটা অবকাঠামো
- ডাটা ব্যাবস্থাপনা
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- তথ্য সুরক্ষা
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- ডেটা সেট
- তথ্য আদান প্রদান
- তথ্য ভান্ডার
- তথ্য কৌশল
- তথ্য চালিত
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- নীতি নির্ধারক
- সিদ্ধান্ত
- নিবেদিত
- প্রদান করা
- বিলি
- দাবি
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- নকশা
- পরিকল্পিত
- ফন্দিবাজ
- উন্নত
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- DID
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল ট্রান্সফরমেসন
- বিপর্যয়
- বণ্টিত
- ড্রাইভ
- প্রগতিশীল
- সহজ
- কার্যকর
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষতা
- দক্ষ
- দক্ষতার
- প্রচেষ্টা
- আলিঙ্গন
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- পরিবেষ্টিত
- উত্সাহ দেয়
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- প্রকৌশলী
- সমৃদ্ধ করা
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- প্রবেশ স্তর
- পরিবেশ
- ভুল
- বিশেষত
- অপরিহার্য
- আনুমানিক
- ইত্যাদি
- থার (eth)
- ইউরো
- ইউরো
- এমন কি
- সব
- এক্সিকিউট
- প্রত্যাশা
- অভিজ্ঞতা
- বিশেষজ্ঞদের
- মতকে
- সহজতর করা
- সমাধা
- সম্মুখ
- কারণের
- দ্রুত
- সাধ্য
- অর্থ
- আবিষ্কার
- প্রথম
- প্রবাহ
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- দৃষ্টি নিবদ্ধ করা
- অনুসরণ করা
- অবকাঠামো
- থেকে
- তদ্ব্যতীত
- ভবিষ্যৎ
- গার্টনার
- জমায়েত
- জার্মানি
- লক্ষ্য
- Goes
- স্বর্ণ
- শাসন
- মঞ্জুর হলেই
- বৃহত্তর
- স্থূল
- হত্তয়া
- উন্নতি
- হাতল
- এরকম
- হার্ডওয়্যারের
- মাথাব্যাথা
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- উচ্চ
- হোলিস্টিক
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- নাভি
- অকুলীন
- চিহ্নিত
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- উন্নত
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- আয়
- বৃদ্ধি
- বর্ধিত
- ক্রমবর্ধমান
- শিল্প
- শিল্প
- অবগত
- পরিকাঠামো
- উদ্যোগ
- অর্ন্তদৃষ্টি
- অনুপ্রাণিত
- উদাহরণ
- সংহত
- একীভূত
- ইন্টিগ্রেশন
- অখণ্ডতা
- অভ্যন্তরীণ
- অন্তর্চালিত
- উপস্থাপক
- বিনিয়োগ
- বিনিয়োগ
- সমস্যা
- IT
- চাবি
- জানা
- বড়
- নেতৃত্ব
- বিশালাকার
- শিক্ষা
- মাত্রা
- উপজীব্য
- লাইন
- লাইভস
- দেখুন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- করা
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- পরিচালকের
- পরিচালক
- পদ্ধতি
- উত্পাদন
- অনেক
- Marketing
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- চরমে তোলা
- সদস্য
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- microservices
- অভিপ্রয়াণ
- মানসিকতা
- মিশন
- মডেল
- পর্যবেক্ষণ করা
- পর্যবেক্ষণ
- মনিটর
- অধিক
- সেতু
- পদক্ষেপ
- আন্দোলন
- চলন্ত
- বহু
- প্রয়োজনীয়
- চাহিদা
- নতুন
- নতুন প্রযুক্তি
- উদ্দেশ্য
- উদ্দেশ্য
- অর্পণ
- অফার
- অফিসার
- ওপেন সোর্স
- ওপেন সোর্স সফটওয়্যার
- পরিচালনা করা
- কর্মক্ষম
- অপারেশনস
- অপ্টিমিজ
- অর্কেস্ট্রারচনা
- সংগঠন
- সাংগঠনিক
- সংগঠন
- সংগঠিত
- নির্মাতা
- অন্যান্য
- দৃষ্টান্ত
- অংশ
- পিডিএফ
- কর্মক্ষমতা
- দর্শন
- ছবি
- পাইপলাইন
- পরিকল্পনা
- মাচা
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- পোস্ট
- অনুশীলন
- চর্চা
- আন্দাজের
- উপস্থাপন
- প্রতিরোধ
- সমস্যা
- পদ্ধতি
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রযোজনা
- পণ্য
- লাভজনকতা
- প্রোগ্রাম
- উন্নীত করা
- রক্ষা করা
- রক্ষা
- রক্ষা
- প্রদান
- উদ্দেশ্য
- উদ্দেশ্য
- গুণ
- দ্রুত
- দ্রুত
- হার
- প্রকৃত সময়
- রিয়েল-টাইম ডেটা
- ন্যায্য
- গ্রহণ করা
- সুপারিশ
- আরোগ্য
- হ্রাস করা
- নিয়ন্ত্রিত
- সংশ্লিষ্ট
- বিশ্বাসযোগ্যতা
- পুনরাবৃত্তিযোগ্য
- রিপোর্ট
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- প্রয়োজন
- দায়ী
- প্রতিক্রিয়াশীল
- বিশ্রাম
- ফল
- ফলাফল
- খুচরা
- বিপ্লব
- উঠন্ত
- ঝুঁকি
- ভূমিকা
- শিকড়
- চালান
- দৌড়
- নিরাপদে
- মাপযোগ্য
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- নিরাপদ
- সুরক্ষিত
- নিরাপত্তা
- আহ্বান
- সেবা
- সেবা
- সেট
- শেয়ারিং
- পরিবর্তন
- সংকট
- উচিত
- তাত্পর্য
- অনুরূপ
- একক
- সহজে
- So
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সলিউশন
- সমাধান
- কিছু
- সোর্স
- বিশেষজ্ঞদের
- বিশেষজ্ঞ
- স্পীড
- অংশীদারদের
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- পরিসংখ্যান
- স্টোরেজ
- কৌশল
- কৌশল
- streamlining
- কাঠামোবদ্ধ
- সফল
- এমন
- সরবরাহ
- সমর্থন
- সমর্থক
- জরিপ
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- লাগে
- কাজ
- টীম
- দল
- দলবদ্ধভাবে সম্পাদিত কর্ম
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- সার্জারির
- তাদের
- দ্বারা
- সময়
- থেকে
- সরঞ্জাম
- রুপান্তর
- স্বচ্ছতা
- অসাধারণ
- সাধারণত
- নিম্নাবস্থিত
- বোঝা
- অপ্রত্যাশিত
- আলোচ্য সময় পর্যন্ত
- ব্যবহারযোগ্যতা
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- যাচাই
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- ভেলোসিটি
- কল্পনা
- আয়তন
- মজুরি
- কি
- কিনা
- যে
- যখন
- ব্যাপক
- ইচ্ছা
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- শ্রমিকদের
- কর্মীসংখ্যার
- would
- লেখা
- বছর
- বছর
- আপনার
- zephyrnet