কিভাবে OLAP এবং AI আরও ভাল ব্যবসা সক্ষম করতে পারে – IBM ব্লগ

অনলাইন অ্যানালিটিক্যাল প্রসেসিং (OLAP) ডাটাবেস সিস্টেম এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) একে অপরের পরিপূরক এবং টেন্ডেম ব্যবহার করার সময় ডেটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। OLAP সিস্টেমগুলি বৃহৎ বহুমাত্রিক ডেটাসেটগুলিকে দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যখন AI কৌশলগুলি OLAP ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করে৷ যেহেতু AI কৌশলগুলি বিকশিত হতে থাকে, OLAP ডোমেনে উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রত্যাশিত হয়৷ 

আজ OLAP সংজ্ঞায়িত করা হচ্ছে  

OLAP ডাটাবেস সিস্টেমগুলি 1990 এর দশকের গোড়ার দিকে তাদের সূচনা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিকশিত হয়েছে। প্রাথমিকভাবে, এগুলি বহুমাত্রিক ডেটার বিশাল ভলিউম পরিচালনার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, ব্যবসাগুলিকে জটিল বিশ্লেষণমূলক কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করে, যেমন ড্রিল-ডাউন, রোল আপ এবং ছে এবং পাশা. 

প্রারম্ভিক ওএলএপি সিস্টেমগুলি ছিল আলাদা, বিশেষ ডেটাবেস যার অনন্য ডেটা স্টোরেজ স্ট্রাকচার এবং কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ। এই নীরব পদ্ধতির ফলে প্রায়শই ডেটা অপ্রয়োজনীয়তা এবং জটিলতা দেখা দেয়, যা অন্যান্য ব্যবসায়িক সিস্টেমের সাথে একীকরণকে বাধা দেয়। 2010 এর দশকে, কলামার OLAP (C-OLAP) এবং ইন-মেমরি OLAP (IM-OLAP) প্রযুক্তিগুলি প্রাধান্য লাভ করে। দ্রুত ক্যোয়ারী প্রক্রিয়াকরণের জন্য C-OLAP অপ্টিমাইজ করা ডেটা স্টোরেজ, যখন IM-OLAP ডেটা অ্যাক্সেস লেটেন্সি কমাতে এবং রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স সক্ষম করতে মেমরিতে ডেটা সংরক্ষণ করে। এই অগ্রগতিগুলি OLAP সিস্টেমগুলির কর্মক্ষমতা এবং মাপযোগ্যতাকে আরও উন্নত করেছে। 

আজ, OLAP ডাটাবেস সিস্টেমগুলি আধুনিক ব্যবসার বিভিন্ন চাহিদার সমাধান করে ব্যাপক এবং সমন্বিত ডেটা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মে পরিণত হয়েছে। তারা নির্বিঘ্নে ক্লাউড-ভিত্তিক ডেটা গুদামগুলির সাথে একত্রিত হয়, বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ, স্টোরেজ এবং বিশ্লেষণের সুবিধা দেয়। 

ক্লাউড-ভিত্তিক OLAP সমাধান গ্রহণের চ্যালেঞ্জ 

স্কেলেবিলিটি, স্থিতিস্থাপকতা এবং খরচ-দক্ষতা সুবিধার কারণে OLAP ডাটাবেসের জন্য ক্লাউড গ্রহণ সাধারণ হয়ে উঠেছে। যাইহোক, ক্লাউড-ভিত্তিক OLAP সমাধানগুলি গ্রহণ করার সময় সংস্থাগুলি চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়, যেমন: 

• তথ্য স্থানান্তর: ক্লাউডে প্রচুর পরিমাণে ডেটা স্থানান্তর করা সময়সাপেক্ষ এবং সম্পদ-নিবিড় হতে পারে। 
• নেটওয়ার্ক লেটেন্সি: ডেটা এবং ব্যবহারকারীদের মধ্যে ভৌগলিক দূরত্ব লেটেন্সি সমস্যাগুলি প্রবর্তন করতে পারে, যা ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে৷ 
• খরচ অপ্টিমাইজেশান: OLAP সংস্থানগুলির জন্য ক্লাউড ব্যয় অপ্টিমাইজ করা জটিল মূল্যের মডেল এবং সংস্থান ব্যবহারের ধরণগুলির কারণে চ্যালেঞ্জিং হতে পারে৷ 
• সুরক্ষা এবং সম্মতি: ক্লাউড পরিবেশে ডেটা সুরক্ষা এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করা জটিল হতে পারে৷ 
• দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতা: ক্লাউড-ভিত্তিক OLAP-এ রূপান্তরের জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং এবং OLAP প্রযুক্তিতে বিশেষ দক্ষতা এবং দক্ষতার প্রয়োজন হতে পারে। 

সর্বোত্তম অভ্যাস এবং সুবিধা চিহ্নিত করা 

OLAP এর ক্ষেত্রে, AI এর ভূমিকা ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ। একটি শক্তিশালী OLAP সিস্টেম তৈরি করতে, এটিকে অবস্থান এবং ডেটা প্রকার নির্বিশেষে অ্যাক্সেসযোগ্যতা প্রদান করা উচিত। এটি বিভিন্ন স্টোরেজ ফরম্যাটকেও সমর্থন করবে, যেমন ব্লক স্টোরেজ, অবজেক্ট স্টোরেজ এবং ফাইল ফরম্যাট যেমন Parquet, Avro এবং ORC।  

OLAP ডাটাবেস সিস্টেমগুলি বিশেষ বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জামগুলি থেকে ব্যাপক ডেটা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মে বিকশিত হয়েছে, বড় এবং জটিল ডেটাসেটগুলি থেকে অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবসায়িকদের ক্ষমতায়ন করে৷ সংস্থাগুলি OLAP সমাধানগুলি বাস্তবায়নের মাধ্যমে নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি অর্জনের আশা করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে।  

1. উন্নত তথ্য বিশ্লেষণ ক্ষমতা

• বহুমাত্রিক তথ্য অনুসন্ধান: OLAP ব্যবহারকারীদের একাধিক দৃষ্টিকোণ থেকে ডেটা অন্বেষণ করতে দেয়, নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি সনাক্ত করে যা ঐতিহ্যগত রিলেশনাল ডেটাবেসে স্পষ্ট নাও হতে পারে। 
• ড্রিল-ডাউন এবং রোল-আপ বিশ্লেষণ: OLAP ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্টগুলিতে ড্রিল ডাউন করতে বা বৃহত্তর সমষ্টিতে রোল আপ করতে সক্ষম করে, ডেটা প্রবণতাগুলির একটি বিস্তৃত বোঝা অর্জন করে। 
• স্লাইস-এন্ড-ডাইস বিশ্লেষণ: OLAP ব্যবহারকারীদের গভীর বিশ্লেষণের জন্য নির্দিষ্ট সেগমেন্টগুলিকে বিচ্ছিন্ন করে বিভিন্ন মাত্রা বরাবর ডেটা স্লাইস এবং ডাইস করতে দেয়। 

2. উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণ

• কৌশলগত পরিকল্পনা এবং পূর্বাভাস: OLAP ব্যবসাগুলিকে প্রবণতা, নিদর্শন এবং সম্ভাব্য ঝুঁকি সনাক্ত করতে সাহায্য করে, আরও ভাল কৌশলগত পরিকল্পনা এবং পূর্বাভাস সক্ষম করে৷ 
• সম্পদ বরাদ্দ অপ্টিমাইজেশান: OLAP সম্পদের ব্যবহার এবং কার্যকারিতা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, যা ব্যবসাকে সম্পদ বরাদ্দ অপ্টিমাইজ করতে এবং দক্ষতা উন্নত করতে সক্ষম করে। 
• কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্কিং এবং প্রবণতা বিশ্লেষণ: OLAP ব্যবসাগুলিকে শিল্পের মানদণ্ডের বিপরীতে কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্ক করার অনুমতি দেয় এবং উন্নতির জন্য ক্ষেত্রগুলি চিহ্নিত করে৷ 

3. বর্ধিত অপারেশনাল দক্ষতা সুবিধা

• ডেটা প্রস্তুতির সময় কমে গেছে: OLAP ডেটা প্রস্তুতির ক্ষমতা ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করে, সময় এবং সংস্থান বাঁচায়৷ 
• রিয়েল-টাইম ডেটা অন্তর্দৃষ্টি: OLAP ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে, ব্যবসাগুলিকে বাজারের পরিবর্তিত পরিস্থিতিতে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম করে৷ 
• উন্নত সমস্যা সমাধান: OLAP সমস্যাগুলির মূল কারণগুলির অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, ব্যবসাগুলিকে আরও কার্যকরভাবে সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম করে৷ 

4. উন্নত গ্রাহক বোঝার সুবিধা

• গ্রাহক বিভাজন এবং টার্গেটিং: OLAP ব্যবসাগুলিকে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে গ্রাহকদের ভাগ করার অনুমতি দেয়, লক্ষ্যযুক্ত বিপণন প্রচারাভিযান সক্ষম করে৷ 
• গ্রাহকের জীবনকাল মূল্য বিশ্লেষণ: OLAP ব্যবসাগুলিকে উচ্চ-মূল্যের গ্রাহকদের সনাক্ত করতে এবং তাদের ধরে রাখার জন্য কৌশল তৈরি করতে সহায়তা করে৷ 
• গ্রাহক মন্থন ভবিষ্যদ্বাণী: OLAP মন্থনের ঝুঁকিতে থাকা গ্রাহকদের সনাক্ত করতে পারে, ব্যবসাগুলিকে ধরে রাখার কৌশলগুলি বাস্তবায়ন করতে সক্ষম করে৷ 

5. একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা

OLAP সলিউশনের কার্যকরী বাস্তবায়ন ব্যবসায়িকদেরকে বাজারের প্রবণতা এবং গ্রাহকের আচরণ সম্পর্কে গভীর উপলব্ধি অর্জন করতে, নতুন ব্যবসার সুযোগ এবং বাজারের অংশগুলিকে চিহ্নিত করতে, বাজারের পরিবর্তিত অবস্থা এবং গ্রাহকের চাহিদার প্রতি দ্রুত সাড়া দিতে এবং এই বিষয়ে আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদান করতে পারে। পণ্য উন্নয়ন, মূল্য এবং বিপণন কৌশল. 

পরবর্তী প্রজন্মের ক্লাউড OLAP ডাটাবেস ইঞ্জিনগুলি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি নিয়ে আসবে বলে আশা করা হচ্ছে। এখানে মূল বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ওভারভিউ:  

• এআই-চালিত বিশ্লেষণ: OLAP ইঞ্জিনগুলিতে AI এবং মেশিন লার্নিং ক্ষমতাগুলির একীকরণ বাস্তব-সময়ের অন্তর্দৃষ্টি, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণকে সক্ষম করবে, যা ব্যবসায়িকদেরকে কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে জ্ঞাত সিদ্ধান্তগুলি চালাতে। 

• স্বয়ংক্রিয় ডেটা প্রস্তুতি এবং পরিষ্কার করা: এআই-চালিত ডেটা প্রস্তুতির সরঞ্জামগুলি ডেটা পরিষ্কার, রূপান্তর এবং স্বাভাবিককরণকে স্বয়ংক্রিয় করবে, ম্যানুয়াল ডেটা প্রস্তুতি এবং ডেটার গুণমান উন্নত করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং প্রচেষ্টা হ্রাস করবে। 

• ইউনিফাইড ডেটা ফ্যাব্রিক: OLAP সিস্টেমগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক ডেটা গুদাম এবং ডেটা লেকের সাথে নির্বিঘ্নে একীভূত হবে, বিভিন্ন ডেটা উত্স জুড়ে ব্যাপক ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি ইউনিফাইড ডেটা ফ্যাব্রিক প্রদান করবে৷ 

• রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণ: OLAP ইঞ্জিনগুলি রিয়েল-টাইম ডেটা স্ট্রিমগুলি পরিচালনা করবে এবং রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে, ব্যবসাগুলিকে আপ-টু-ডেট তথ্যের উপর ভিত্তি করে সময়োপযোগী সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করবে। 

• হাইব্রিড লেনদেন বা বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ: OLAP সিস্টেমগুলি লেনদেন সংক্রান্ত ডেটাবেসের সাথে একত্রিত হবে, লেনদেনের ডেটাতে রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স সক্ষম করবে এবং অপারেশনাল এবং বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ উভয়ের জন্য একটি একক প্ল্যাটফর্ম প্রদান করবে। 

• পরিমাপযোগ্যতা এবং স্থিতিস্থাপকতা: ওএলএপি ইঞ্জিনগুলি অত্যন্ত স্কেলযোগ্য এবং স্থিতিস্থাপক হবে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে ওঠানামা করা ডেটা ভলিউম এবং ব্যবহারকারীর চাহিদা সামলাতে, সম্পদের ব্যবহার এবং খরচ দক্ষতা অপ্টিমাইজ করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে উপরে বা নিচে স্কেল করবে। 

• সার্ভারহীন আর্কিটেকচার: OLAP সিস্টেমগুলি সার্ভারহীন স্থাপত্যগুলি গ্রহণ করবে, অবকাঠামো ব্যবস্থাপনা এবং বিধানকে বাদ দেবে, ব্যবসাগুলিকে অবকাঠামো রক্ষণাবেক্ষণের পরিবর্তে ডেটা বিশ্লেষণে ফোকাস করার অনুমতি দেবে৷ 

• ব্যবহারের সহজতা এবং স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ: OLAP সিস্টেমগুলি স্বজ্ঞাত ব্যবহারকারী ইন্টারফেস, প্রাকৃতিক ভাষা ক্যোয়ারী ক্ষমতা এবং স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ বৈশিষ্ট্য প্রদান করবে, অ-প্রযুক্তিগত ব্যবহারকারীদের সহজে ডেটা অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করবে। 

• সুরক্ষা এবং সম্মতি: OLAP সিস্টেমগুলি ডেটা এনক্রিপশন, অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং সংবেদনশীল ডেটা সুরক্ষিত করতে এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য শিল্প প্রবিধানগুলির সাথে সম্মতি সহ উন্নত সুরক্ষা বৈশিষ্ট্যগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করবে৷ 

• ক্লাউড-নেটিভ ডিজাইন এবং স্থাপনা: OLAP সিস্টেমগুলি ক্লাউড-নেটিভ এনভায়রনমেন্টের জন্য ডিজাইন এবং অপ্টিমাইজ করা হবে, ক্লাউড অবকাঠামো এবং পরিষেবাগুলিকে নির্বিঘ্ন স্থাপন, পরিচালনা এবং মাপযোগ্যতার জন্য ব্যবহার করা হবে। 

OLAP ডাটাবেস সিস্টেমের ভবিষ্যত 

সংক্ষেপে, OLAP ডাটাবেস সিস্টেমের ভবিষ্যত উজ্জ্বল। ক্লাউড-নেটিভ পরিবেশের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তারা ব্যবসার জন্য আরও দক্ষ এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রতিশ্রুতি দেয়, চটপটে এবং অন্তর্দৃষ্টির একটি নতুন যুগের সূচনা করে। 

IBM® watsonx.data™ ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত একটি এন্টারপ্রাইজ-প্রস্তুত ডেটা স্টোর যা সমন্বিত IBM উদ্ভাবনের সাথে ওপেন সোর্স উপাদানগুলির মাধ্যমে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেটা সায়েন্স এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার মতো হাইব্রিড ক্লাউড অ্যানালিটিক্স ওয়ার্কলোডগুলিকে সক্ষম করে৷ IBM watsonx.data হল পরবর্তী প্রজন্মের OLAP সিস্টেম যা আপনাকে আপনার ডেটার সর্বোচ্চ ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে।  

আজ একটি লাইভ IBM watsonx.data ডেমোর অনুরোধ করুন