ডেটা বিশ্লেষণের লক্ষ্য। ব্যবসায়িক তথ্য বিশ্লেষণ - মৌলিক নীতিগুলি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতি

বিনামূল্যে, 14 দিনের জন্য ট্যাবলাউ ডেস্কটপের সম্পূর্ণ সংস্করণ ডাউনলোড করুন এবং উপহার হিসাবে মূক ব্যবসায় বুদ্ধিমত্তা প্রশিক্ষণ সামগ্রী পান

ভিজ্যুয়াল অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে বিগ ডেটা সহ সাশ্রয়ী মূল্যের কাজ

TIBCO Spotfire প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে বিগ ডেটাতে লুকানো তথ্য ব্যবহার করে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা উন্নত করুন এবং রুটিন কাজগুলি সমাধান করুন। এটি একমাত্র প্ল্যাটফর্ম যা ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের একটি স্বজ্ঞাত, ব্যবহারকারী-বান্ধব ব্যবহারকারী ইন্টারফেস প্রদান করে যা তাদের আইটি পেশাদার বা বিশেষ শিক্ষার প্রয়োজন ছাড়াই বিগ ডেটা বিশ্লেষণ প্রযুক্তির সম্পূর্ণ পরিসর ব্যবহার করতে দেয়।

স্পটফায়ার ইন্টারফেসটি ছোট ডেটা সেট এবং বড় ডেটার মাল্টি-টেরাবাইট ক্লাস্টার উভয়ের সাথে কাজ করা সমানভাবে সুবিধাজনক করে তোলে: সেন্সর রিডিং, সোশ্যাল নেটওয়ার্ক থেকে তথ্য, বিক্রয়ের পয়েন্ট বা জিওলোকেশন সোর্স। সমস্ত দক্ষতার স্তরের ব্যবহারকারীরা সহজেই ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে সমৃদ্ধ ড্যাশবোর্ড এবং বিশ্লেষণাত্মক ওয়ার্কফ্লো অ্যাক্সেস করতে পারে, যা কোটি কোটি ডেটা পয়েন্টের সমষ্টির গ্রাফিক্যাল উপস্থাপনা।

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ হল আরও ভাল জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য শেয়ার করা কোম্পানির অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে শেখা। স্পটফায়ার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, আপনি আপনার ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার অন্তর্দৃষ্টি থেকে নতুন বাজারের প্রবণতা আবিষ্কার করতে পারেন এবং ব্যবস্থাপনার সিদ্ধান্তগুলিকে উন্নত করার জন্য ঝুঁকি কমাতে পদক্ষেপ নিতে পারেন।

পুনঃমূল্যায়ন

উচ্চ-পারফরম্যান্স অ্যানালিটিক্সের জন্য বিগ ডেটার সাথে সংযোগ করা হচ্ছে

Spotfire Hadoop এবং অন্যান্য বৃহৎ ডেটা উত্সগুলির সাথে বিরামহীন একীকরণ সহ তিনটি প্রধান ধরণের বিশ্লেষণ অফার করে:

1. চাহিদার উপর ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন (অন-ডিমান্ড অ্যানালিটিক্স): অন্তর্নির্মিত, ব্যবহারকারী-কনফিগারযোগ্য ডেটা সংযোগকারী যা অতি দ্রুত, ইন্টারেক্টিভ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে সহজ করে
2. ডেটাবেসে বিশ্লেষণ (ইন-ডেটাবেস অ্যানালাইসিস): বিতরণ করা কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মের সাথে একীকরণ, যা আপনাকে বড় ডেটার উপর ভিত্তি করে যেকোনো জটিলতার ডেটা গণনা করতে দেয়।
3. ইন-মেমরি অ্যানালিটিক্স: একটি পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের সাথে ইন্টিগ্রেশন যা প্রথাগত এবং নতুন ডেটা উত্স সহ যে কোনও ডেটা উত্স থেকে সরাসরি ডেটা টেনে আনে।

একসাথে, এই একীকরণ পদ্ধতিগুলি ভিজ্যুয়াল অন্বেষণ এবং উন্নত বিশ্লেষণের একটি শক্তিশালী সংমিশ্রণ উপস্থাপন করে।
এটি ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের শক্তিশালী, সহজেই ব্যবহারযোগ্য ড্যাশবোর্ড এবং ওয়ার্কফ্লো সহ যেকোনো ডেটা উৎস থেকে ডেটা অ্যাক্সেস, একত্রিত এবং বিশ্লেষণ করতে দেয়।

বড় ডেটা সংযোগকারী

স্পটফায়ার বিগ ডেটা সংযোগকারী সমস্ত ধরণের ডেটা অ্যাক্সেস সমর্থন করে: ইন-ডেটাসোর্স, ইন-মেমরি এবং অন-ডিমান্ড। অন্তর্নির্মিত স্পটফায়ার ডেটা সংযোগকারীগুলির মধ্যে রয়েছে:

• Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill এবং Pivotal HAWQ-এর জন্য প্রত্যয়িত Hadoop ডেটা সংযোগকারী
• অন্যান্য প্রত্যয়িত বড় ডেটা সংযোগকারীগুলির মধ্যে রয়েছে টেরাডাটা, টেরাডাটা অ্যাস্টার এবং নেটেজা
• OSI PI টাচ সেন্সরগুলির মতো উত্স থেকে ঐতিহাসিক এবং বর্তমান ডেটার জন্য সংযোগকারী৷

ইন-ডেটাসোর্স ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং

এসকিউএল কোয়েরির জন্য স্পটফায়ারের সহজ ভিজ্যুয়াল নির্বাচনের ক্রিয়াকলাপগুলি যা ডেটা উত্স জুড়ে বিতরণ করা ডেটা অ্যাক্সেস করে, স্পটফায়ার পরিসংখ্যানগত এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করতে পারে যা ডেটা উত্সের মধ্যে কাজ করে এবং স্পটফায়ার সিস্টেমে ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করার জন্য শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ফলাফল ফিরিয়ে দেয়।

• ব্যবহারকারীরা ভিজ্যুয়াল নির্বাচন কার্যকারিতা সহ ড্যাশবোর্ডগুলির সাথে কাজ করে যা TERR ভাষার অন্তর্নির্মিত বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে স্ক্রিপ্টগুলি অ্যাক্সেস করে,
• TERR স্ক্রিপ্টগুলি ম্যাপ/রিডুস, H2O, SparkR, বা ফাজি লজিক্সের সাথে একত্রে বিতরণ করা কম্পিউটিং কার্যকারিতা আহ্বান করে,
• এই অ্যাপ্লিকেশানগুলি পালাক্রমে Hadoop বা অন্যান্য ডেটা উত্সের মতো উচ্চ কার্যকারিতা সিস্টেমগুলি অ্যাক্সেস করে৷
• TERR কে Hadoop নোডগুলিতে একটি উন্নত বিশ্লেষণ ইঞ্জিন হিসাবে স্থাপন করা যেতে পারে যা MapReduce বা Spark এর মাধ্যমে পরিচালিত হয়৷ TERR ভাষা টেরাডাটা ডেটা নোডের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে।
• ফলাফলগুলি স্পটফায়ারে দৃশ্যমান হয়৷

উন্নত বিশ্লেষণের জন্য TERR

TIBCO এন্টারপ্রাইজ রানটাইম ফর R (TERR)- TERR হল একটি এন্টারপ্রাইজ-স্তরের পরিসংখ্যানগত প্যাকেজ যা TIBCO দ্বারা S+-সম্পর্কিত বিশ্লেষণ পদ্ধতিতে কোম্পানির বছরের অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে R ভাষার সাথে সম্পূর্ণ সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি গ্রাহকদেরকে শুধুমাত্র ওপেন সোর্স R ব্যবহার করেই অ্যাপ্লিকেশন এবং মডেলের বিকাশ চালিয়ে যেতে দেয় না, বরং তাদের কোড পুনর্লিখন না করেই একটি বাণিজ্যিকভাবে নির্ভরযোগ্য প্ল্যাটফর্মে তাদের R কোড সংহত ও স্থাপন করতে দেয়। TERR আরও দক্ষ, আরও ভাল মেমরি ম্যানেজমেন্ট রয়েছে, এবং ওপেন সোর্স R ভাষার তুলনায় বড় ভলিউমে দ্রুত ডেটা প্রসেসিং গতি প্রদান করে।

সমস্ত কার্যকারিতা সমন্বয়

উপরে উল্লিখিত শক্তিশালী কার্যকারিতার সংমিশ্রণের অর্থ হল যে উচ্চ-স্তরের বিশ্লেষণের প্রয়োজন এমন সবচেয়ে জটিল কাজগুলির জন্যও, ব্যবহারকারীরা সহজ এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য ইন্টারেক্টিভ ওয়ার্কফ্লোগুলির সাথে যোগাযোগ করে। এটি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তাকে আন্ডারপিন করে এমন ডেটা আর্কিটেকচারের বিশদ বিবরণ না জেনেই ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং বিশ্লেষণ করতে এবং বিশ্লেষণের ফলাফল শেয়ার করতে দেয়।

উদাহরণ: হারিয়ে যাওয়া পণ্যসম্ভারকে চিহ্নিত করে এমন একটি মডেলের ফলাফল কনফিগার, চালানো এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য স্পটফায়ার ইন্টারফেস। এই ইন্টারফেসের মাধ্যমে, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীরা TERR এবং H2O (একটি বিতরণকৃত কম্পিউটিং কাঠামো) ব্যবহার করে লেনদেন এবং Hadoop ক্লাস্টারে সঞ্চিত শিপমেন্ট ডেটার উপর গণনা করতে পারে।

বড় ডেটার জন্য বিশ্লেষণাত্মক স্থান

উন্নত এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ

ব্যবহারকারীরা স্পটফায়ারের ভিজ্যুয়াল সিলেকশন ড্যাশবোর্ডগুলি ব্যবহার করে উন্নত বৈশিষ্ট্যের একটি সমৃদ্ধ সেট চালু করতে যা ভবিষ্যদ্বাণী করা, মডেল তৈরি করা এবং উড়তে গিয়ে অপ্টিমাইজ করা সহজ করে তোলে। বড় ডেটা ব্যবহার করে, ডেটা সোর্সের (ইন-ডেটাসোর্স) মধ্যে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, স্পটফায়ার প্ল্যাটফর্মে ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করার জন্য শুধুমাত্র সমষ্টিগত তথ্য এবং ফলাফলগুলি ফেরত দেওয়া যায়।

মেশিন লার্নিং

স্পটফায়ারের বিল্ট-ইন বৈশিষ্ট্যের তালিকায় মেশিন লার্নিং টুলের একটি বিস্তৃত পরিসর পাওয়া যায় যা এক ক্লিকে ব্যবহার করা যেতে পারে। পরিসংখ্যানবিদদের R ভাষায় লিখিত প্রোগ্রাম কোডের অ্যাক্সেস রয়েছে এবং ব্যবহৃত কার্যকারিতা প্রসারিত করতে পারে। সহজে পুনঃব্যবহারের জন্য মেশিন লার্নিং কার্যকারিতা অন্যান্য ব্যবহারকারীদের সাথে শেয়ার করা যেতে পারে।

Spotfire এবং TERR-এ ক্রমাগত শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য নিম্নলিখিত মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি উপলব্ধ:

• লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন
• সিদ্ধান্ত গাছ, র্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদম, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন (GBM)
• সাধারণ রৈখিক (সংযোজন) মডেল (সাধারণ সংযোজন মডেল)
• নিউরাল নেটওয়ার্ক

কন্টেন্ট বিশ্লেষণ

স্পটফায়ার বিশ্লেষণ এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রদান করে, যার বেশিরভাগই আগে ব্যবহার করা হয়নি - এটি অসংগঠিত পাঠ্য যা নথি, প্রতিবেদন, CRM সিস্টেম নোট, সাইট লগ, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট এবং আরও অনেক কিছুর মতো উত্সগুলিতে সংরক্ষণ করা হয়৷

অবস্থান বিশ্লেষণ

উচ্চ রেজোলিউশন স্তরযুক্ত মানচিত্র বড় ডেটা কল্পনা করার একটি দুর্দান্ত উপায়। স্পটফায়ারের সমৃদ্ধ মানচিত্র কার্যকারিতা আপনাকে আপনার প্রয়োজন অনুসারে অনেকগুলি রেফারেন্স এবং কার্যকরী স্তর সহ মানচিত্র তৈরি করতে দেয়। স্পটফায়ার আপনাকে মানচিত্রের সাথে কাজ করার সময় অত্যাধুনিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করার ক্ষমতা দেয়। ভৌগলিক মানচিত্রের পাশাপাশি, সিস্টেমটি ব্যবহারকারীর আচরণ, গুদাম, উৎপাদন, কাঁচামাল এবং অন্যান্য অনেক সূচককে কল্পনা করার জন্য মানচিত্র তৈরি করে।

প্রতিটি বড় ব্যবসা এবং বেশিরভাগ মাঝারি আকারের কাঠামো কোম্পানির বিষয়গুলির অবস্থার উপর ভুল তথ্য সহ ব্যবস্থাপনা প্রদানের সমস্যার সম্মুখীন হয়। কারণগুলি ভিন্ন হতে পারে, তবে ফলাফলগুলি সর্বদা একই - ভুল বা অসময়ে সিদ্ধান্ত যা আর্থিক লেনদেনের কার্যকারিতাকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করে। এই ধরনের পরিস্থিতি এড়াতে, একটি পেশাদার ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বা BI সিস্টেম ডিজাইন করা হয়েছে ( ইংরেজী থেকে. - ব্যবসায়িক বুদ্ধি) এই উচ্চ-প্রযুক্তি "সহকারীরা" ব্যবসার মধ্যে প্রতিটি দিকের ব্যবস্থাপনা নিয়ন্ত্রণের একটি সিস্টেম তৈরিতে অবদান রাখে।

এর মূল অংশে, বিআই সিস্টেমগুলি ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদনের জন্য উন্নত বিশ্লেষণাত্মক সফ্টওয়্যার। এই প্রোগ্রামগুলি তথ্যের বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা ব্যবহার করতে পারে এবং তাদের একটি সুবিধাজনক ফর্ম এবং বিভাগে সরবরাহ করতে পারে। ফলস্বরূপ, ব্যবস্থাপনা কোম্পানির অবস্থা সম্পর্কে সম্পূর্ণ এবং স্বচ্ছ তথ্যে দ্রুত অ্যাক্সেস পায়। BI-এর সাহায্যে প্রাপ্ত রিপোর্টগুলির একটি বৈশিষ্ট্য হল ম্যানেজারের স্বাধীনভাবে কোন প্রেক্ষাপটে তথ্য পেতে হবে তা বেছে নেওয়ার ক্ষমতা।

আধুনিক ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা বহুমুখী। এ কারণেই বড় কোম্পানিতে তারা ধীরে ধীরে ব্যবসায়িক প্রতিবেদন পাওয়ার অন্যান্য উপায় খুঁজে বের করছে। তাদের প্রধান ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত:

• বিভিন্ন ডাটাবেসের সাথে সংযোগ, বিশেষ করে, থেকে;
• উচ্চ গতিতে বিভিন্ন জটিলতা, গঠন, প্রকার এবং বিন্যাসের প্রতিবেদন তৈরি করা। সরাসরি অংশগ্রহণ এবং ডেটা বিতরণ ছাড়াই একটি সময়সূচীতে প্রতিবেদন তৈরির জন্য একটি সময়সূচী সেট করাও সম্ভব;
• ডেটা সহ স্বচ্ছ কাজ;
• বিভিন্ন উত্স থেকে তথ্যের মধ্যে একটি স্পষ্ট লিঙ্ক নিশ্চিত করা;
• সিস্টেমে কর্মীদের জন্য অ্যাক্সেসের অধিকারের নমনীয় এবং স্বজ্ঞাত কনফিগারেশন;
• আপনার জন্য সুবিধাজনক যেকোনো বিন্যাসে ডেটা সংরক্ষণ করা - PDF, Excel, HTML এবং আরও অনেক কিছু।

বিজনেস ইন্টেলিজেন্স ইনফরমেশন সিস্টেমের ক্ষমতা ম্যানেজারকে প্রয়োজনীয় তথ্য জমা দেওয়ার জন্য আইটি বিভাগ বা তার সহকারীর উপর নির্ভর না করার অনুমতি দেয়। আপনার সিদ্ধান্তের সঠিক দিক নির্দেশনা শব্দের মাধ্যমে নয়, সঠিক সংখ্যা দিয়ে দেখানোরও এটি একটি দুর্দান্ত সুযোগ। পশ্চিমের অনেক বড় নেটওয়ার্ক কর্পোরেশন দীর্ঘদিন ধরে বিআই সিস্টেম ব্যবহার করে আসছে, যার মধ্যে রয়েছে বিশ্ব-বিখ্যাত অ্যামাজন, ইয়াহু, ওয়াল-মার্ট, ইত্যাদি। উপরে উল্লিখিত কর্পোরেশনগুলি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার জন্য উপযুক্ত অর্থ ব্যয় করে, কিন্তু বাস্তবায়িত BI সিস্টেমগুলি নিয়ে আসে অমূল্য সুবিধা।

পেশাদার বিজনেস ইন্টেলিজেন্স সিস্টেমের সুবিধাগুলি সেই নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে যা সমস্ত উন্নত BI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে সমর্থিত:

1. দৃশ্যমানতা যেকোনো ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যারের প্রধান ইন্টারফেস মূল মেট্রিক্স প্রতিফলিত করা উচিত। এর জন্য ধন্যবাদ, ম্যানেজার দ্রুত এন্টারপ্রাইজের অবস্থার মূল্যায়ন করতে সক্ষম হবেন এবং প্রয়োজনে কিছু করতে শুরু করবেন;
2. কাস্টমাইজেশন। প্রতিটি ব্যবহারকারীর নিজেদের জন্য সবচেয়ে সুবিধাজনক উপায়ে ইন্টারফেস এবং ফাংশন কীগুলি কাস্টমাইজ করতে সক্ষম হওয়া উচিত;
3. লেয়ারিং। একটি নির্দিষ্ট স্তরে প্রয়োজনীয় তথ্যের বিশদ বিবরণ প্রদানের জন্য প্রতিটি ডেটা সেটে বেশ কয়েকটি কাট (স্তর) থাকা উচিত;
4. ইন্টারঅ্যাকটিভিটি ব্যবহারকারীদের একই সময়ে সমস্ত উত্স থেকে এবং বিভিন্ন দিক থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এটা প্রয়োজনীয় যে সিস্টেমে মূল পরামিতি দ্বারা সতর্কতা সেট করার ফাংশন আছে;
5. মাল্টিথ্রেডিং এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ। BI সিস্টেমটি তাদের জন্য বিভিন্ন অ্যাক্সেস লেভেল সেট করার ক্ষমতা সহ বিপুল সংখ্যক ব্যবহারকারীর একযোগে কাজ বাস্তবায়ন করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

সমগ্র আইটি সম্প্রদায় একমত যে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা তথ্য সিস্টেম শিল্পের বিকাশের জন্য সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি। যাইহোক, তাদের বাস্তবায়ন প্রায়ই প্রযুক্তিগত এবং মনস্তাত্ত্বিক বাধা, পরিচালকদের সমন্বয়হীন কাজ এবং দায়িত্বের নির্ধারিত ক্ষেত্রগুলির অভাব দ্বারা বাধাগ্রস্ত হয়।

ক্লাস BI সিস্টেমের বাস্তবায়ন বিবেচনা করার সময়, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে প্রকল্পের সাফল্য মূলত উদ্ভাবনের প্রতি কোম্পানির কর্মচারীদের মনোভাবের উপর নির্ভর করবে। এটি সমস্ত আইটি পণ্যের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য: সংশয়বাদ এবং আকার কমানোর ভয় সমস্ত বাস্তবায়ন প্রচেষ্টাকে ব্যর্থ করতে পারে। অতএব, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম ভবিষ্যতে ব্যবহারকারীদের কেমন অনুভব করে তা বোঝা খুবই গুরুত্বপূর্ণ। আদর্শ পরিস্থিতি হবে যখন কোম্পানির কর্মীরা সিস্টেমটিকে একটি সহকারী এবং কাজের উন্নতির জন্য একটি হাতিয়ার হিসাবে বিবেচনা করবে।

BI প্রযুক্তি প্রবর্তনের জন্য একটি প্রকল্প শুরু করার আগে, কোম্পানির ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া এবং ব্যবস্থাপনাগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের নীতিগুলির একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ বিশ্লেষণ পরিচালনা করা প্রয়োজন। সর্বোপরি, এই ডেটাগুলিই কোম্পানির পরিস্থিতি বিশ্লেষণে জড়িত থাকবে। এটি অন্যান্য প্রধান মানদণ্ডের সাথে একটি BI সিস্টেমের পছন্দ করতেও সাহায্য করবে:

1. BI সিস্টেম বাস্তবায়নের লক্ষ্য এবং উদ্দেশ্য;
2. ডেটা স্টোরেজের জন্য প্রয়োজনীয়তা এবং তাদের সাথে কাজ করার ক্ষমতা;
3. ডেটা ইন্টিগ্রেশন ফাংশন। কোম্পানির সমস্ত উত্স থেকে ডেটা ব্যবহার না করে, ব্যবস্থাপনা পরিস্থিতির একটি সামগ্রিক চিত্র পেতে সক্ষম হবে না;
4. ভিজ্যুয়ালাইজেশন ক্ষমতা। প্রতিটি ব্যক্তির জন্য, আদর্শ BI বিশ্লেষণ ভিন্ন দেখায়, এবং সিস্টেমটিকে অবশ্যই প্রতিটি ব্যবহারকারীর চাহিদা পূরণ করতে হবে;
5. সর্বজনীনতা বা সংকীর্ণ বিশেষীকরণ। বিশ্বে, একটি নির্দিষ্ট শিল্পের লক্ষ্যে এমন সিস্টেম রয়েছে, সেইসাথে সর্বজনীন সমাধান যা আপনাকে যেকোনো প্রসঙ্গে তথ্য সংগ্রহ করতে দেয়;
6. চাহিদা সম্পদ এবং একটি সফ্টওয়্যার পণ্য মূল্য. যেকোনো সফ্টওয়্যারের মতো একটি BI সিস্টেমের পছন্দ কোম্পানির ক্ষমতার উপর নির্ভর করে।

উপরোক্ত মানদণ্ড ব্যবস্থাপনাকে বিভিন্ন পরিচিত ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের মধ্যে একটি জ্ঞাত পছন্দ করতে সাহায্য করবে। অন্যান্য পরামিতি রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ, ডেটা স্টোরেজ স্ট্রাকচার, ওয়েব আর্কিটেকচার), তবে তাদের সংকীর্ণ আইটি এলাকায় দক্ষতা প্রয়োজন।

শুধুমাত্র একটি পছন্দ করা, সফ্টওয়্যার কেনা, ইনস্টল এবং কনফিগার করা যথেষ্ট নয়৷ যেকোনো দিক থেকে BI সিস্টেমের সফল বাস্তবায়ন নিম্নলিখিত নিয়মগুলির উপর ভিত্তি করে:

• ডেটা সঠিকতা। যদি বিশ্লেষণের জন্য ডেটা ভুল হয়, তাহলে একটি গুরুতর সিস্টেম ত্রুটির সম্ভাবনা রয়েছে;
• প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ;
• দ্রুত বাস্তবায়ন। সমস্ত মূল জায়গায় প্রয়োজনীয় প্রতিবেদনের সঠিক গঠনের উপর ফোকাস করা প্রয়োজন, এবং একজন ব্যবহারকারীর জন্য আদর্শ পরিষেবার উপর নয়। আপনি সবসময় রিপোর্টের চেহারা সামঞ্জস্য করতে পারেন বা বাস্তবায়নের পরে সুবিধার জন্য অন্য বিভাগ যোগ করতে পারেন;
• আপনার BI সিস্টেমে বিনিয়োগের রিটার্ন বুঝুন। প্রভাব অনেক কারণের উপর নির্ভর করে এবং কিছু ক্ষেত্রে কয়েক মাস পরেই দৃশ্যমান হয়;
• সরঞ্জামগুলি কেবল বর্তমান পরিস্থিতির জন্য নয়, নিকট ভবিষ্যতের জন্যও ডিজাইন করা উচিত;
• কেন BI বাস্তবায়ন শুরু হয়েছিল তা বুঝুন এবং সফ্টওয়্যার থেকে অসম্ভব দাবি করবেন না।

পরিসংখ্যান অনুসারে, মাত্র 30% কোম্পানির নির্বাহীরা BI সিস্টেম বাস্তবায়নে সন্তুষ্ট। ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যারের অস্তিত্বের দীর্ঘ বছর ধরে, বিশেষজ্ঞরা 9টি মূল ভুল তৈরি করেছেন যা দক্ষতা কমাতে পারে:

1. ব্যবস্থাপনার জন্য বাস্তবায়নের উদ্দেশ্যের অ-স্পষ্টতা। প্রায়শই প্রকল্পটি আইটি বিভাগ দ্বারা পরিচালকদের ঘনিষ্ঠ অংশগ্রহণ ছাড়াই তৈরি করা হয়। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, বাস্তবায়ন এবং পরিচালনার প্রক্রিয়ায়, BI সিস্টেমের উদ্দেশ্য এবং উদ্দেশ্য, সুবিধা এবং ব্যবহারের সহজতা সম্পর্কে প্রশ্ন ওঠে;
2. ব্যবস্থাপনা, কর্মচারীদের কাজ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে স্বচ্ছতার অভাব। ম্যানেজাররা ক্ষেত্রের কর্মীদের কাজের অ্যালগরিদম নাও জানতে পারে এবং ব্যবস্থাপনার সিদ্ধান্তগুলি শুধুমাত্র শুষ্ক তথ্যের ভিত্তিতেই নেওয়া যেতে পারে না। এটি BI সিস্টেম বাস্তবায়নের ফলে বিদ্যমান দৃষ্টান্ত বজায় রাখার অসম্ভবতার দিকে পরিচালিত করবে। এবং বছরের পর বছর ধরে গড়ে ওঠা কর্পোরেট শাসনের সংস্কৃতি ভাঙা প্রায়ই অসম্ভব;
3. ডেটার অপর্যাপ্ত নির্ভরযোগ্যতা। ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ সিস্টেমে প্রবেশ করা মিথ্যা তথ্যের জন্য অগ্রহণযোগ্য, অন্যথায় কর্মচারীরা এটিকে বিশ্বাস করতে এবং এটি ব্যবহার করতে সক্ষম হবে না;
4. একটি পেশাদার ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের ভুল পছন্দ। ইতিহাসের অনেক উদাহরণ যখন ব্যবস্থাপনা একটি BI সিস্টেম বাস্তবায়নের জন্য একটি তৃতীয় পক্ষের সংস্থাকে নিয়োগ করে এবং এটির নির্বাচনে অংশ নেয় না তখন তারা নিজেদের পক্ষে কথা বলে। ফলস্বরূপ, এমন একটি সিস্টেম চালু করা হচ্ছে যা প্রয়োজনীয় প্রতিবেদন পাওয়ার অনুমতি দেয় না বা যার সাথে কোম্পানির বিদ্যমান সফ্টওয়্যারগুলির মধ্যে একটিকে একীভূত করা অসম্ভব;
5. ভবিষ্যতের জন্য পরিকল্পনার অভাব। BI সিস্টেমের বিশেষত্ব হল এটি স্ট্যাটিক সফটওয়্যার নয়। একটি বাস্তবায়ন প্রকল্প শেষ করা এবং এটি সম্পর্কে চিন্তা না করা অসম্ভব। উন্নতির পরিপ্রেক্ষিতে ব্যবহারকারী এবং ব্যবস্থাপনার অনেক প্রয়োজনীয়তা রয়েছে;
6. সহায়তার জন্য তৃতীয় পক্ষের সংস্থায় BI সিস্টেম স্থানান্তর। অনুশীলন দেখায়, প্রায়শই এই জাতীয় পরিস্থিতিগুলি পণ্যের বিচ্ছিন্নতা এবং বাস্তব অবস্থা থেকে সিস্টেমকে বিচ্ছিন্ন করার দিকে নিয়ে যায়। নিজস্ব সহায়তা পরিষেবা ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া এবং পরিচালনার প্রয়োজনীয়তাগুলির জন্য অনেক দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে সাড়া দেয়;
7. বাঁচানোর ইচ্ছা। ব্যবসায়, এটি স্বাভাবিক, কিন্তু BI বিশ্লেষণ শুধুমাত্র তখনই কাজ করে যদি এটি কোম্পানির কার্যকলাপের সমস্ত দিক বিবেচনা করে। তাই উচ্চ খরচ সহ গভীর বিশ্লেষণাত্মক সিস্টেমগুলি সবচেয়ে কার্যকর। আগ্রহের ক্ষেত্রগুলিতে বেশ কয়েকটি প্রতিবেদন পাওয়ার আকাঙ্ক্ষা ডেটাতে ঘন ঘন ত্রুটির দিকে পরিচালিত করে এবং আইটি বিশেষজ্ঞদের যোগ্যতার উপর একটি বড় নির্ভরতা;
8. কোম্পানির বিভিন্ন পরিভাষা। এটা গুরুত্বপূর্ণ যে সমস্ত ব্যবহারকারী মৌলিক পদ এবং তাদের অর্থ বুঝতে পারে। একটি সাধারণ ভুল বোঝাবুঝি BI সিস্টেমের রিপোর্ট এবং সূচকগুলির ভুল ব্যাখ্যার দিকে পরিচালিত করতে পারে;
9. এন্টারপ্রাইজে ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের জন্য একীভূত কৌশলের অভাব। সমস্ত কর্মচারীদের জন্য নির্বাচিত একটি একক কোর্স ব্যতীত, যেকোনও BI ক্লাস সিস্টেম হবে শুধুমাত্র পৃথক প্রতিবেদনের একটি সেট যা পৃথক পরিচালকদের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে।

BI সিস্টেম বাস্তবায়ন করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ যা আপনার ব্যবসাকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে যেতে সাহায্য করতে পারে। তবে এর জন্য কেবল অর্থের একটি মোটামুটি বড় আধান নয়, কোম্পানির প্রতিটি কর্মচারীর সময় এবং প্রচেষ্টারও প্রয়োজন হবে। প্রতিটি ব্যবসা একটি ব্যবসা বিশ্লেষণ সিস্টেম বাস্তবায়নের প্রকল্পটি দক্ষতার সাথে সম্পূর্ণ করতে প্রস্তুত নয়।

বড় গ্রাহকদের সাথে কাজ করার কয়েক দশক ধরে, ফোর্স ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে বিশাল অভিজ্ঞতা সঞ্চয় করেছে এবং এখন সক্রিয়ভাবে বড় ডেটা প্রযুক্তি বিকাশ করছে। CNews-এর সাথে একটি সাক্ষাত্কারে, ওলগা গোর্চিনস্কায়া, রিসার্চ প্রজেক্টের ডিরেক্টর এবং ফোর্সের বিগ ডেটার প্রধান, এই ক্ষেত্রে দক্ষতা, বৃহৎ বাস্তবায়ন, মালিকানাধীন সমাধান এবং বিশ্বের বৃহত্তম ওরাকল সমাধান পরীক্ষা কেন্দ্রের বিষয়ে কথা বলেছেন।

15.10.2015

ওলগা গোর্চিনস্কায়া

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, নেতাদের প্রজন্মের পরিবর্তন হয়েছে। নতুন লোকেরা কোম্পানি পরিচালনা করতে এসেছেন, যারা ইতিমধ্যেই তথ্যায়নের যুগে তাদের ক্যারিয়ার তৈরি করেছে এবং তারা দৈনন্দিন জীবনে কম্পিউটার, ইন্টারনেট এবং মোবাইল ডিভাইস উভয়ই ব্যবহার করতে এবং কাজের সমস্যা সমাধান করতে অভ্যস্ত।

CNews: রাশিয়ান কোম্পানিগুলোর কাছে BI টুলের চাহিদা কতটা? ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের পদ্ধতিতে কি কোন পরিবর্তন আছে: "এক্সেলের স্টাইলে বিশ্লেষণ" থেকে শীর্ষ পরিচালকদের দ্বারা বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জাম ব্যবহার করা পর্যন্ত?

ওলগা গোর্চিনস্কায়া:

আজ, ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের সরঞ্জামগুলির প্রয়োজনীয়তা ইতিমধ্যেই বেশ বেশি। তারা অর্থনীতির প্রায় সব সেক্টরে বড় সংস্থা দ্বারা ব্যবহৃত হয়। এসএমবি এবং এসএমবি উভয়ই এক্সেল থেকে উত্সর্গীকৃত বিশ্লেষণ সমাধানগুলিতে যাওয়ার সুবিধাগুলি উপলব্ধি করছে।

যদি আমরা এই পরিস্থিতির সাথে তুলনা করি যেটি পাঁচ বছর আগে কোম্পানিগুলিতে ছিল, আমরা উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি দেখতে পাব। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, নেতাদের প্রজন্মের পরিবর্তন হয়েছে। নতুন লোকেরা কোম্পানি পরিচালনা করতে এসেছেন, যারা ইতিমধ্যেই তথ্যায়নের যুগে তাদের ক্যারিয়ার তৈরি করেছে এবং তারা দৈনন্দিন জীবনে কম্পিউটার, ইন্টারনেট এবং মোবাইল ডিভাইস উভয়ই ব্যবহার করতে এবং কাজের সমস্যা সমাধান করতে অভ্যস্ত।

সিনিউজ: কিন্তু আর কোনো প্রকল্প নেই?

ওলগা গোর্চিনস্কায়া:

সম্প্রতি, আমরা নতুন বড় BI প্রকল্পের সংখ্যায় সামান্য হ্রাস লক্ষ্য করেছি। প্রথমত, কঠিন সাধারণ অর্থনৈতিক ও রাজনৈতিক পরিস্থিতি একটি ভূমিকা পালন করে। এটি পশ্চিমা সিস্টেমের প্রবর্তনের সাথে সম্পর্কিত কিছু প্রকল্পের শুরুতে বাধা দেয়। মুক্ত সফ্টওয়্যার ভিত্তিক সমাধানগুলির প্রতি আগ্রহ BI প্রকল্পগুলি শুরু করতে বিলম্ব করে, কারণ এটির জন্য এই সফ্টওয়্যার অংশের প্রাথমিক অধ্যয়ন প্রয়োজন৷ অনেক ওপেন সোর্স বিশ্লেষণ সমাধান ব্যাপকভাবে ব্যবহার করার জন্য যথেষ্ট পরিপক্ক নয়।

দ্বিতীয়ত, ইতিমধ্যে বাজারের একটি নির্দিষ্ট স্যাচুরেশন হয়েছে। এখন এমন অনেক সংস্থা নেই যেখানে ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয় না। এবং, দৃশ্যত, বড় কর্পোরেট বিশ্লেষণাত্মক সিস্টেমের বাস্তবায়নের সক্রিয় বৃদ্ধির সময় অতিবাহিত হচ্ছে।

এবং, পরিশেষে, এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে এখন গ্রাহকরা BI সরঞ্জামগুলির ব্যবহারে তাদের ফোকাস স্থানান্তরিত করছে, যা আমাদের অভ্যস্ত প্রকল্পগুলির সংখ্যা বৃদ্ধিকে আটকে রাখছে। আসল বিষয়টি হ'ল নেতৃস্থানীয় বিক্রেতারা - ওরাকল, আইবিএম, এসএপি - একটি একক সামঞ্জস্যপূর্ণ যৌক্তিক ডেটা মডেলের ধারণার উপর তাদের BI সমাধানগুলি তৈরি করে, যার অর্থ হল যে কোনও কিছু বিশ্লেষণ করার আগে, সমস্ত ধারণাগুলিকে স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা এবং সম্মত হওয়া প্রয়োজন এবং সূচক

সুস্পষ্ট সুবিধার সাথে, এটি আইটি বিশেষজ্ঞদের উপর ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের উচ্চ নির্ভরতার দিকে নিয়ে যায়: বিবেচনার বৃত্তে কিছু নতুন ডেটা অন্তর্ভুক্ত করার প্রয়োজন হলে, ব্যবসাকে ক্রমাগত ডেটা ডাউনলোড করতে আইটি-তে যেতে হবে, এটিকে বিদ্যমান সাথে সারিবদ্ধ করতে হবে। কাঠামো, এটি একটি সাধারণ মডেলে অন্তর্ভুক্ত করুন, ইত্যাদি। এখন আমরা দেখছি যে ব্যবসাগুলি আরও স্বাধীনতা চায়, এবং স্বাধীনভাবে নতুন কাঠামো যোগ করতে, তাদের নিজস্ব বিবেচনার ভিত্তিতে ব্যাখ্যা করতে এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হওয়ার জন্য, ব্যবহারকারীরা কর্পোরেট সামঞ্জস্যের কিছু অংশ ত্যাগ করতে ইচ্ছুক।

অতএব, লাইটওয়েট টুলস এখন সামনে আসছে, শেষ ব্যবহারকারীদের সরাসরি ডেটার সাথে কাজ করার অনুমতি দেয় এবং কর্পোরেট-স্তরের সামঞ্জস্যের বিষয়ে খুব একটা যত্ন না করে। ফলস্বরূপ, আমরা Tableaux এবং Qlick-এর সফল প্রচার দেখছি, যা আপনাকে ডেটা আবিষ্কারের স্টাইলে কাজ করার অনুমতি দেয় এবং বড় সমাধান প্রদানকারীদের বাজারের কিছু ক্ষতি হয়।

CNews: এটি ব্যাখ্যা করে যে কেন বেশ কয়েকটি সংস্থা বিভিন্ন BI সিস্টেম বাস্তবায়ন করছে - এটি আর্থিক খাতে বিশেষভাবে লক্ষণীয়। কিন্তু এই ধরনের তথ্যায়ন কি স্বাভাবিক বলে বিবেচিত হতে পারে?

ওলগা গোর্চিনস্কায়া

আজ, নেতৃস্থানীয় ভূমিকা এমন সরঞ্জামগুলির দ্বারা পরিচালিত হয় যা আমরা এন্টারপ্রাইজ স্তরের জন্য খুব হালকা বিবেচনা করতাম। এগুলি ডাটা ডিসকভারি ক্লাসের সমাধান।

ওলগা গোর্চিনস্কায়া:

প্রকৃতপক্ষে, বাস্তবে, বড় সংস্থাগুলি প্রায়শই একটি একক নয়, তবে বেশ কয়েকটি স্বাধীন বিশ্লেষণাত্মক সিস্টেম ব্যবহার করে, প্রতিটির নিজস্ব BI সরঞ্জাম রয়েছে। একটি কর্পোরেট-বিস্তৃত বিশ্লেষণাত্মক মডেলের ধারণাটি কিছুটা ইউটোপিয়াতে পরিণত হয়েছে, এটি এতটা জনপ্রিয় নয় এবং এমনকি বিশ্লেষণাত্মক প্রযুক্তির প্রচারকেও সীমাবদ্ধ করে, যেহেতু অনুশীলনে প্রতিটি বিভাগ এবং এমনকি একজন স্বতন্ত্র ব্যবহারকারীও স্বাধীনতা চায় এবং স্বাধীনতা এর মধ্যে ভয়ানক কিছু নেই। প্রকৃতপক্ষে, একই ব্যাঙ্কে, ঝুঁকি বিশেষজ্ঞ এবং বিপণনকারীদের সম্পূর্ণ ভিন্ন BI টুলের প্রয়োজন। অতএব, এটি খুবই স্বাভাবিক যখন একটি কোম্পানি সমস্ত কাজের জন্য একটি কষ্টকর একক সমাধান নয়, তবে বেশ কয়েকটি ছোট সিস্টেম বেছে নেয় যা পৃথক বিভাগের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।

আজ, নেতৃস্থানীয় ভূমিকা এমন সরঞ্জামগুলির দ্বারা পরিচালিত হয় যা আমরা এন্টারপ্রাইজ স্তরের জন্য খুব হালকা বিবেচনা করতাম। এগুলি ডাটা ডিসকভারি ক্লাসের সমাধান। এগুলি ডেটা, গতি, নমনীয়তা এবং বিশ্লেষণের ফলাফলের সহজে বোঝার উপস্থাপনার সাথে কাজ করার সহজ ধারণার উপর ভিত্তি করে। এই জাতীয় সরঞ্জামগুলির ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয়তার আরেকটি কারণ রয়েছে: কোম্পানিগুলি ক্রমবর্ধমান পরিবর্তনশীল কাঠামোর তথ্য নিয়ে কাজ করার প্রয়োজনীয়তা অনুভব করছে, সাধারণত অসংগঠিত, একটি "অস্পষ্ট" অর্থ সহ এবং সর্বদা স্পষ্ট মূল্য নয়। এই ক্ষেত্রে, ধ্রুপদী ব্যবসা বিশ্লেষণ সরঞ্জামের চেয়ে আরও নমনীয় সরঞ্জামের চাহিদা রয়েছে।

ফোর্স ইউরোপে বৃহত্তম এবং রাশিয়ায় অনন্য প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে - ফোর্স সলিউশন সেন্টার। এর প্রধান কাজ হল অত্যাধুনিক ওরাকল প্রযুক্তিগুলিকে শেষ গ্রাহকের কাছাকাছি নিয়ে আসা, অংশীদারদের তাদের বিকাশ এবং প্রয়োগে সহায়তা করা, হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার পরীক্ষার প্রক্রিয়াগুলি যতটা সম্ভব অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলা। এটি অংশীদারদের সিস্টেম এবং ক্লাউড সমাধান পরীক্ষা করার জন্য এক ধরনের ডেটা সেন্টার।

CNews: বড় ডেটা প্রযুক্তি কীভাবে ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ বিকাশে সহায়তা করে?

ওলগা গোর্চিনস্কায়া:

এই ক্ষেত্রগুলি - বড় ডেটা এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা - একে অপরের কাছাকাছি চলে যাচ্ছে এবং, আমার মতে, তাদের মধ্যে লাইন ইতিমধ্যেই অস্পষ্ট। উদাহরণস্বরূপ, গভীর বিশ্লেষণকে "বিগ ডেটা" হিসাবে বিবেচনা করা হয় যদিও এটি বিগ ডেটার আগে থেকেই বিদ্যমান ছিল। এখন মেশিন লার্নিং, পরিসংখ্যানের প্রতি আগ্রহ বাড়ছে এবং এই বড় ডেটা প্রযুক্তির সাহায্যে, গণনা এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা ঐতিহ্যবাহী ব্যবসায়িক ব্যবস্থার কার্যকারিতা প্রসারিত করা সম্ভব।

উপরন্তু, Hadoop প্রযুক্তি ব্যবহার করে ডেটা গুদামগুলির ধারণাটি প্রসারিত হয়েছিল, যা একটি "ডেটা লেক" (ডেটা লেক) আকারে কর্পোরেট স্টোরেজ তৈরির জন্য নতুন মান তৈরি করেছিল।

CNews: বড় ডেটা সমাধানের জন্য সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ কাজগুলি কী কী?

ওলগা গোর্চিনস্কায়া:

আমরা বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিআই প্রকল্পগুলিতে বড় ডেটা প্রযুক্তি ব্যবহার করি। প্রথমটি হল যখন একটি বিদ্যমান ডেটা গুদামের কর্মক্ষমতা বাড়ানোর প্রয়োজন হয়, যা এমন একটি পরিবেশে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেখানে কোম্পানিগুলি দ্রুত ব্যবহৃত তথ্যের পরিমাণ বাড়াচ্ছে। ঐতিহ্যগত রিলেশনাল ডাটাবেসে কাঁচা ডেটা সংরক্ষণ করা খুবই ব্যয়বহুল এবং আরও বেশি প্রক্রিয়াকরণ শক্তি প্রয়োজন। এই ধরনের ক্ষেত্রে, Hadoop টুলকিটটি ব্যবহার করা আরও বোধগম্য, যা এর স্থাপত্যের কারণে অত্যন্ত দক্ষ, নমনীয়, নির্দিষ্ট প্রয়োজনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া যায় এবং অর্থনৈতিকভাবে উপকারী, যেহেতু এটি একটি ওপেন সোর্স সমাধানের উপর ভিত্তি করে।

Hadoop এর সাহায্যে, আমরা, বিশেষ করে, একটি বড় রাশিয়ান ব্যাঙ্কে অসংগঠিত ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের সমস্যা সমাধান করেছি। এই ক্ষেত্রে, এটি একটি পরিবর্তিত কাঠামোর নিয়মিত ইনকামিং ডেটার বড় ভলিউম ছিল। এই তথ্যটি অবশ্যই প্রসেস করতে হবে, পার্স করতে হবে, এটি থেকে সংখ্যাসূচক সূচকগুলি বের করতে হবে, সেইসাথে মূল ডেটা সংরক্ষণ করতে হবে। আগত তথ্যের পরিমাণে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধির প্রেক্ষিতে, এর জন্য রিলেশনাল স্টোরেজ ব্যবহার করা খুব ব্যয়বহুল এবং অদক্ষ হয়ে উঠেছে। আমরা প্রাথমিক নথি প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি পৃথক Hadoop ক্লাস্টার তৈরি করেছি, যার ফলাফল বিশ্লেষণ এবং আরও ব্যবহারের জন্য একটি সম্পর্কীয় স্টোরেজে লোড করা হয়।

দ্বিতীয় দিকটি হল বিআই সিস্টেমের কার্যকারিতা প্রসারিত করার জন্য উন্নত বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির প্রবর্তন। এটি একটি খুব প্রতিশ্রুতিশীল দিক, যেহেতু এটি কেবল আইটি সমস্যার সমাধানের সাথেই নয়, নতুন ব্যবসার সুযোগ তৈরির সাথেও জড়িত।

উন্নত বিশ্লেষণ বাস্তবায়নের জন্য বিশেষ প্রকল্প সংগঠিত করার পরিবর্তে, আমরা বিদ্যমান প্রকল্পগুলির পরিধি প্রসারিত করার চেষ্টা করছি। উদাহরণস্বরূপ, প্রায় যেকোনো সিস্টেমের জন্য, একটি দরকারী ফাংশন হল উপলব্ধ ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে সূচকগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করা। এটি এত সহজ কাজ নয়, এটির জন্য শুধুমাত্র সরঞ্জামগুলির সাথে কাজ করার দক্ষতাই নয়, একটি নির্দিষ্ট গাণিতিক পটভূমি, পরিসংখ্যান এবং অর্থনীতির জ্ঞানও প্রয়োজন।

আমাদের কোম্পানির ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি নিবেদিত দল রয়েছে যারা এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে। তারা নিয়ন্ত্রক প্রতিবেদন গঠনের উপর স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে একটি প্রকল্প সম্পন্ন করেছে, এবং অতিরিক্তভাবে, এই প্রকল্পের কাঠামোর মধ্যে, চিকিৎসা সংস্থাগুলির কাজের চাপের পূর্বাভাস এবং পরিসংখ্যানগত সূচক দ্বারা তাদের বিভাজন প্রয়োগ করা হয়েছিল। গ্রাহকের জন্য এই জাতীয় পূর্বাভাসের মূল্য বোধগম্য, তার জন্য এটি কেবল কিছু নতুন বহিরাগত প্রযুক্তির ব্যবহার নয়, তবে বিশ্লেষণাত্মক ক্ষমতার সম্পূর্ণ প্রাকৃতিক প্রসারণ। ফলস্বরূপ, সিস্টেমের বিকাশে আগ্রহ উদ্দীপিত হয় এবং আমাদের জন্য - নতুন কাজ। আমরা এখন একইভাবে নগর ব্যবস্থাপনার জন্য একটি প্রকল্পে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্রযুক্তি প্রয়োগ করছি।

এবং, অবশেষে, আমাদের বড় ডেটা প্রযুক্তি বাস্তবায়নের অভিজ্ঞতা আছে যেখানে আমরা অসংগঠিত ডেটা, প্রাথমিকভাবে বিভিন্ন পাঠ্য নথির ব্যবহার সম্পর্কে কথা বলছি। ইন্টারনেট ব্যবসার জন্য দরকারী তথ্য সম্বলিত অসংগঠিত তথ্যের বিশাল ভলিউম সহ দুর্দান্ত সুযোগ দেয়। রাশিয়ান সোসাইটি অফ প্রাইজার দ্বারা কমিশন করা ROSEKO কোম্পানির জন্য একটি রিয়েল এস্টেট মূল্যায়ন পদ্ধতির বিকাশের সাথে আমাদের একটি খুব আকর্ষণীয় অভিজ্ঞতা ছিল। সাদৃশ্যপূর্ণ বস্তু নির্বাচন করতে, সিস্টেমটি ইন্টারনেটের উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ করে, ভাষাগত প্রযুক্তি ব্যবহার করে এই তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে ভূ-বিশ্লেষণের সাহায্যে সমৃদ্ধ করে।

সিনিউজ: ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং বিগ ডেটার ক্ষেত্রে ফোর্স কী নিজস্ব সমাধান তৈরি করছে?

ওলগা গোর্চিনস্কায়া:

আমরা বড় ডেটার ক্ষেত্রে একটি বিশেষ সমাধান তৈরি করেছি এবং বিকাশ করছি - ForSMedia৷ এটি গ্রাহকদের জ্ঞান সমৃদ্ধ করার জন্য একটি সামাজিক মিডিয়া ডেটা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম। এটি বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহার করা যেতে পারে: আর্থিক খাত, টেলিকম, খুচরা - যেখানেই তারা তাদের গ্রাহকদের সম্পর্কে যতটা সম্ভব জানতে চায়।

ওলগা গোর্চিনস্কায়া

আমরা বড় ডেটার ক্ষেত্রে একটি বিশেষ সমাধান তৈরি করেছি এবং বিকাশ করছি - ForSMedia৷ এটি গ্রাহকদের জ্ঞান সমৃদ্ধ করার জন্য একটি সামাজিক মিডিয়া ডেটা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম।

একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে লক্ষ্যযুক্ত বিপণন প্রচারাভিযানের বিকাশ। যদি একটি কোম্পানির 20 মিলিয়ন গ্রাহক থাকে তবে ডাটাবেসে সমস্ত বিজ্ঞাপন বিতরণ করা অবাস্তব। বিজ্ঞাপনের প্রাপকদের বৃত্তকে সংকুচিত করা প্রয়োজন, এবং এখানে উদ্দেশ্যমূলক কাজ হল একটি বিপণন অফারে গ্রাহকদের প্রতিক্রিয়া বৃদ্ধি করা। এই ক্ষেত্রে, আমরা ForSMedia-এ সমস্ত ক্লায়েন্ট সম্পর্কে প্রাথমিক ডেটা আপলোড করতে পারি (নাম, উপাধি, জন্ম তারিখ, বসবাসের স্থান), এবং তারপরে, সামাজিক নেটওয়ার্কগুলির তথ্যের ভিত্তিতে, আগ্রহের বৃত্ত সহ নতুন দরকারী তথ্য দিয়ে তাদের পরিপূরক করতে পারি। , সামাজিক অবস্থান, পারিবারিক গঠন, পেশাগত এলাকা। কার্যকলাপ, সঙ্গীত পছন্দ, ইত্যাদি। অবশ্যই, এই ধরনের জ্ঞান সব ক্লায়েন্টের জন্য পাওয়া যাবে না, যেহেতু তাদের একটি নির্দিষ্ট অংশ সামাজিক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে না, কিন্তু লক্ষ্যযুক্ত বিপণনের জন্য, যেমন একটি "অসম্পূর্ণ" ফলাফল বিশাল সুবিধা দেয়।

সামাজিক নেটওয়ার্কগুলি একটি খুব সমৃদ্ধ উত্স, যদিও এটির সাথে কাজ করা কঠিন। ব্যবহারকারীদের মধ্যে একজন ব্যক্তিকে সনাক্ত করা এত সহজ নয় - লোকেরা প্রায়শই তাদের নামের বিভিন্ন রূপ ব্যবহার করে, বয়স, পছন্দগুলি নির্দেশ করে না, তার পোস্ট, সাবস্ক্রিপশন গ্রুপের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজে পাওয়া সহজ নয়।

ForSMedia প্ল্যাটফর্মটি বড় ডেটা প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে এই সমস্ত সমস্যার সমাধান করে এবং আপনাকে প্রচুর পরিমাণে গ্রাহক ডেটা সমৃদ্ধ করতে এবং ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করতে দেয়। ব্যবহৃত প্রযুক্তির মধ্যে রয়েছে Hadoop, R পরিসংখ্যান গবেষণা পরিবেশ, RCO এর ভাষাগত প্রক্রিয়াকরণ সরঞ্জাম এবং ডেটা আবিষ্কারের সরঞ্জাম।

ForSMedia প্ল্যাটফর্ম বিনামূল্যে সফ্টওয়্যার সর্বাধিক ব্যবহার করে এবং যে কোনও হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মে ইনস্টল করা যেতে পারে যা একটি ব্যবসায়িক কাজের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে। কিন্তু বৃহৎ বাস্তবায়নের জন্য এবং বর্ধিত কর্মক্ষমতা প্রয়োজনীয়তা সহ, আমরা ওরাকল হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার সিস্টেমে অপারেশনের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি বিশেষ সংস্করণ অফার করি - ওরাকল বিগ ডেটা অ্যাপ্লায়েন্স এবং ওরাকল এক্সালাইটিক্স।

বৃহৎ প্রকল্পগুলিতে উদ্ভাবনী সমন্বিত ওরাকল সিস্টেমের ব্যবহার শুধুমাত্র বিশ্লেষণাত্মক সিস্টেমের ক্ষেত্রেই নয় আমাদের কার্যকলাপের একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র। এই জাতীয় প্রকল্পগুলি ব্যয়বহুল হয়ে উঠবে, তবে কাজগুলি যে পরিমাণে সমাধান করা হচ্ছে তার কারণে তারা নিজেদেরকে সম্পূর্ণরূপে ন্যায়সঙ্গত করে।

CNews: ক্রয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে গ্রাহকরা কি কোনওভাবে এই সিস্টেমগুলি পরীক্ষা করতে পারেন? আপনি কি, উদাহরণস্বরূপ, পরীক্ষা বেঞ্চ প্রদান করেন?

ওলগা গোর্চিনস্কায়া:

এই দিকটিতে, আমরা কেবল পরীক্ষামূলক বেঞ্চ সরবরাহ করি না, তবে ইউরোপের বৃহত্তম এবং রাশিয়ায় অনন্য প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছি - ফরস সলিউশন সেন্টার। এর প্রধান কাজ হল অত্যাধুনিক ওরাকল প্রযুক্তিগুলিকে শেষ গ্রাহকের কাছাকাছি নিয়ে আসা, অংশীদারদের তাদের বিকাশ এবং প্রয়োগে সহায়তা করা এবং হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার পরীক্ষার প্রক্রিয়াগুলিকে যতটা সম্ভব অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলা। ধারণাটি কোথাও থেকে আসেনি। ফোর্স প্রায় 25 বছর ধরে ওরাকল প্রযুক্তি এবং প্ল্যাটফর্মের উপর ভিত্তি করে সমাধানগুলি তৈরি এবং বাস্তবায়ন করছে। আমাদের ক্লায়েন্ট এবং অংশীদার উভয়ের সাথে কাজ করার ব্যাপক অভিজ্ঞতা রয়েছে। আসলে, ফোর্স রাশিয়ার ওরাকল সক্ষমতা কেন্দ্র।

এই অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে, 2011 সালে, যখন Oracle Exadata ডাটাবেস ইঞ্জিনের প্রথম সংস্করণগুলি উপস্থিত হয়েছিল, তখন আমরা এই সিস্টেমগুলির বিকাশের জন্য প্রথম পরীক্ষাগার তৈরি করেছি, এটিকে ExaStudio বলে। এর ভিত্তিতে, কয়েক ডজন কোম্পানি নতুন এক্সডাটা হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার সমাধানগুলির সম্ভাবনাগুলি আবিষ্কার করতে পারে। অবশেষে, 2014 সালে, আমরা এটিকে পরীক্ষার সিস্টেম এবং ক্লাউড সমাধানের জন্য এক ধরণের ডেটা সেন্টারে পরিণত করেছি - এটি হল Fors সলিউশন সেন্টার।

এখন আমাদের কেন্দ্রে সর্বশেষ ওরাকল সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার সিস্টেমগুলির একটি সম্পূর্ণ লাইন রয়েছে - এক্সডাটা এবং এক্সালোজিক থেকে বিগ ডেটা অ্যাপ্লায়েন্স পর্যন্ত - যা প্রকৃতপক্ষে আমাদের অংশীদার এবং ক্লায়েন্টদের জন্য পরীক্ষার বেঞ্চ হিসাবে কাজ করে৷ পরীক্ষা ছাড়াও, আপনি এখানে তথ্য সিস্টেমের অডিট, একটি নতুন প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তর, কাস্টমাইজেশন, কনফিগারেশন এবং স্কেলিং এর জন্য পরিষেবা পেতে পারেন।

কেন্দ্রটি ক্লাউড প্রযুক্তি ব্যবহারের দিকেও সক্রিয়ভাবে বিকাশ করছে। খুব বেশি দিন আগে নয়, কেন্দ্রের স্থাপত্যটি এমনভাবে চূড়ান্ত করা হয়েছিল যাতে ক্লাউডে এর কম্পিউটিং সংস্থান এবং পরিষেবাগুলি সরবরাহ করা যায়। এখন গ্রাহকরা স্ব-পরিষেবা স্কিমের উত্পাদনশীল ক্ষমতার সুবিধা নিতে পারে: ক্লাউড পরিবেশে পরীক্ষার ডেটা, অ্যাপ্লিকেশন আপলোড করুন এবং পরীক্ষা সম্পাদন করুন৷

ফলস্বরূপ, একটি অংশীদার কোম্পানি বা গ্রাহক, তাদের অঞ্চলে সরঞ্জাম এবং পাইলট প্রকল্পগুলিতে পূর্বে বিনিয়োগ না করে, আমাদের ক্লাউডে তাদের নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশনগুলি আপলোড করতে, পরীক্ষা করতে, পারফরম্যান্সের ফলাফলগুলি তুলনা করতে এবং একটি নতুন প্ল্যাটফর্মে স্যুইচ করার এক বা অন্য সিদ্ধান্ত নিতে পারে৷

সিনিউজ: এবং শেষ প্রশ্ন- ওরাকল দিবসে আপনি কী উপস্থাপন করবেন?

ওলগা গোর্চিনস্কায়া:

কর্পোরেশন এবং এর সমস্ত অংশীদারদের জন্য রাশিয়ায় ওরাকল দিবস হল বছরের প্রধান অনুষ্ঠান। ফোর্স বারবার তার সাধারণ পৃষ্ঠপোষক হয়েছে, এবং এই বছরও। ফোরামটি সম্পূর্ণরূপে ক্লাউড বিষয়গুলির জন্য উত্সর্গীকৃত হবে - PaaS, SaaS, IaaS, এবং Oracle ক্লাউড দিবস হিসাবে অনুষ্ঠিত হবে, যেহেতু Oracle এই প্রযুক্তিগুলিতে খুব মনোযোগ দেয়৷

ইভেন্টে, আমরা আমাদের ForSMedia প্ল্যাটফর্ম উপস্থাপন করব, পাশাপাশি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে বড় ডেটা প্রযুক্তি এবং প্রকল্পগুলি ব্যবহার করার অভিজ্ঞতা সম্পর্কে কথা বলব। এবং, অবশ্যই, আমরা আপনাকে ক্লাউড সমাধান তৈরির ক্ষেত্রে আমাদের Fors সলিউশন সেন্টারের নতুন ক্ষমতা সম্পর্কে বলব।

ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা, বা BI, একটি সাধারণ শব্দ যা একটি প্রতিষ্ঠানের প্রাথমিক ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য ডিজাইন করা বিভিন্ন সফ্টওয়্যার পণ্য এবং অ্যাপ্লিকেশনকে বোঝায়।

একটি কার্যকলাপ হিসাবে ব্যবসা বিশ্লেষণ বিভিন্ন আন্তঃসংযুক্ত প্রক্রিয়া নিয়ে গঠিত:

• ডেটা মাইনিং (ডেটা মাইনিং),
• রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ (অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ),
• ডাটাবেস থেকে তথ্য পাওয়া (জিজ্ঞাসা করা),
• প্রতিবেদন তৈরি করা (প্রতিবেদন).

কোম্পানিগুলি BI ব্যবহার করছে সুনির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নিতে, খরচ কমাতে এবং নতুন ব্যবসার সুযোগ খুঁজে পেতে। BI হল সাধারণ কর্পোরেট রিপোর্টিং বা এন্টারপ্রাইজ অ্যাকাউন্টিং সিস্টেমগুলি থেকে তথ্য প্রাপ্ত করার জন্য সরঞ্জামগুলির একটি সেটের চেয়ে বেশি কিছু। CIOs ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে কম পারফর্মিং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি সনাক্ত করতে যা পুনরায় ডিজাইনের জন্য উপযুক্ত।

আধুনিক ব্যবসা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম ব্যবহার করে, ব্যবসায়ীরা তাদের নিজস্ব ডেটা বিশ্লেষণ শুরু করতে পারেন এবং আইটি বিভাগের জটিল এবং বিভ্রান্তিকর প্রতিবেদন তৈরির জন্য অপেক্ষা না করে। তথ্য অ্যাক্সেসের এই গণতন্ত্রীকরণ ব্যবহারকারীদের তাদের ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলিকে বাস্তব সংখ্যার সাথে ব্যাক আপ করতে সক্ষম করে যা অন্যথায় অন্তর্দৃষ্টি এবং সুযোগের উপর ভিত্তি করে হবে।

BI সিস্টেমগুলি বেশ প্রতিশ্রুতিশীল হওয়া সত্ত্বেও, প্রযুক্তিগত এবং "সাংস্কৃতিক" সমস্যার কারণে তাদের বাস্তবায়ন বাধাগ্রস্ত হতে পারে। পরিচালকদের BI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে স্পষ্ট এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা সরবরাহ করতে হবে যাতে ব্যবহারকারীরা তাদের বিশ্বাস করতে পারে।

কোন কোম্পানি BI সিস্টেম ব্যবহার করে?

রেস্তোরাঁর চেইনগুলি (উদাহরণস্বরূপ, Hardee's, Wendy's, Ruby Tuesdays এবং T.G.I. Friday's) সক্রিয়ভাবে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা ব্যবহার করে। কৌশলগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য BI তাদের জন্য অত্যন্ত উপযোগী। মেনুতে কোন নতুন পণ্য যোগ করতে হবে, কোন খাবার বাদ দিতে হবে, কোন অদক্ষ আউটলেট বন্ধ করতে হবে ইত্যাদি। তারা কৌশলগত সমস্যাগুলির জন্যও BI ব্যবহার করে যেমন পণ্য সরবরাহকারীদের সাথে চুক্তি পুনঃআলোচনা করা এবং অদক্ষ প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করার উপায়গুলি চিহ্নিত করা। কারণ রেস্তোরাঁর চেইনগুলি দৃঢ়ভাবে তাদের অভ্যন্তরীণ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, এবং যেহেতু BI এই প্রক্রিয়াগুলির নিয়ন্ত্রণের কেন্দ্রবিন্দু, তাই এন্টারপ্রাইজগুলি পরিচালনা করতে সাহায্য করে, রেস্তোরাঁগুলি, সমস্ত শিল্পের মধ্যে, কোম্পানিগুলির অভিজাত গোষ্ঠীগুলির মধ্যে রয়েছে যারা এই সিস্টেমগুলি থেকে সত্যিই উপকৃত হয়৷

ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা হল BI-এর অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। যেকোন শিল্পে একটি কোম্পানির সাফল্যের জন্য এই উপাদানটি অপরিহার্য।

খুচরা খাতে, ওয়াল-মার্ট সেক্টরে তার প্রভাবশালী অবস্থান বজায় রাখার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং ক্লাস্টার বিশ্লেষণের ব্যাপক ব্যবহার করে। Harrah's একটি মেগা-ক্যাসিনো বজায় রাখার পরিবর্তে গ্রাহকের আনুগত্য এবং পরিষেবার স্তর বিশ্লেষণে ফোকাস করার জন্য তার প্রতিযোগিতামূলক গেমিং নীতির মৌলিক পরিবর্তন করেছে। Amazon এবং Yahoo শুধুমাত্র বড় ওয়েব প্রকল্প নয়, তারা সক্রিয়ভাবে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করছে এবং তাদের ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে প্রবাহিত করার জন্য একটি সাধারণ "পরীক্ষা এবং বোঝার" পদ্ধতি ব্যবহার করছে। ক্যাপিটাল ওয়ান লক্ষ্য শ্রোতাদের সনাক্ত করতে এবং ক্রেডিট কার্ড অফারগুলি মূল্যায়ন করতে বার্ষিক 30,000 টিরও বেশি পরীক্ষা পরিচালনা করে৷

কোথা থেকে বা কাদের সাথে BI বাস্তবায়ন শুরু করা উচিত?

BI প্রকল্পের সাফল্যের জন্য সামগ্রিক কর্মচারীর সম্পৃক্ততা অত্যাবশ্যক, কারণ প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত প্রত্যেকেরই তাদের কাজের পদ্ধতি পরিবর্তন করতে সক্ষম হওয়ার জন্য তথ্যের সম্পূর্ণ অ্যাক্সেস থাকতে হবে। BI প্রকল্পগুলি শীর্ষ ব্যবস্থাপনার সাথে শুরু করা উচিত এবং ব্যবহারকারীদের পরবর্তী গ্রুপ বিক্রয় পরিচালক হওয়া উচিত। তাদের প্রধান দায়িত্ব হল বিক্রয় বৃদ্ধি করা, এবং মজুরি প্রায়শই নির্ভর করে যে তারা এটি কতটা ভাল করে তার উপর। অতএব, তারা আরও দ্রুত যে কোনও সরঞ্জাম গ্রহণ করবে যা তাদের কাজে তাদের সাহায্য করতে পারে, তবে শর্ত থাকে যে এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করা সহজ এবং তারা এটির সাথে প্রাপ্ত তথ্যের উপর বিশ্বাস রাখে।

আপনি ব্যবসা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মে আপনার পাইলট প্রকল্প অর্ডার করতে পারেন।

BI সিস্টেম ব্যবহার করে, কর্মীরা পৃথক এবং গোষ্ঠীগত কাজের উপর কাজ সামঞ্জস্য করে, যা বিক্রয় দলের আরও দক্ষ কাজের দিকে পরিচালিত করে। যখন বিক্রয় নেতারা বেশ কয়েকটি বিভাগের কর্মক্ষমতার মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য দেখতে পান, তখন তারা "লেগিং" বিভাগগুলিকে সেই স্তরে নিয়ে আসার চেষ্টা করে যেখানে "নেতৃস্থানীয়" ব্যক্তিরা পারফর্ম করছে।

বিক্রয় বিভাগগুলিতে ব্যবসায়িক বুদ্ধি প্রয়োগ করার পরে, আপনি সংস্থার অন্যান্য বিভাগে এটি প্রয়োগ করা চালিয়ে যেতে পারেন। একটি ইতিবাচক বিক্রয়কর্মী অভিজ্ঞতা অন্যান্য কর্মীদের নতুন প্রযুক্তি গ্রহণ করতে উত্সাহিত করবে।

কিভাবে একটি BI সিস্টেম বাস্তবায়ন?

একটি BI সিস্টেম প্রয়োগ করার আগে, কোম্পানিগুলিকে ব্যবস্থাপক সংক্রান্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াগুলি বিশ্লেষণ করা উচিত এবং আরও সচেতন এবং দ্রুত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য তথ্য পরিচালকদের কী প্রয়োজন তা বোঝা উচিত। ম্যানেজাররা কোন ফর্মে তথ্য পেতে পছন্দ করেন তা বিশ্লেষণ করাও বাঞ্ছনীয় (প্রতিবেদন, গ্রাফ, অনলাইন, কাগজ আকারে)। এই প্রক্রিয়াগুলির পরিমার্জন দেখাবে যে কোম্পানির বিআই সিস্টেমে কী তথ্য গ্রহণ, বিশ্লেষণ এবং একীভূত করতে হবে।

ভাল BI সিস্টেম ব্যবহারকারীদের প্রসঙ্গ সরবরাহ করা উচিত। গতকাল কী বিক্রি হয়েছিল এবং এক বছর আগে একই দিনে কী ছিল তা কেবলমাত্র রিপোর্ট করা যথেষ্ট নয়। সিস্টেমটিকে এটি বোঝা সম্ভব করা উচিত যে কোন কারণগুলি এক দিন এবং অন্য দিনে বিক্রয়ের এই মূল্যকে সঠিকভাবে পরিচালিত করেছিল - এক বছর আগে একই দিনে।

অনেক আইটি প্রকল্পের মতো, যদি ব্যবহারকারীরা প্রযুক্তি সম্পর্কে "হুমকি" বা সন্দিহান বোধ করে এবং ফলস্বরূপ এটি ব্যবহার করা বন্ধ করে তবে BI গ্রহণের অর্থ প্রদান করা হবে না। BI, যখন "কৌশলগত" উদ্দেশ্যে প্রয়োগ করা হয়, একটি কোম্পানি কীভাবে কাজ করে এবং সিদ্ধান্ত নেয় তা মৌলিকভাবে পরিবর্তন করার কথা, তাই আইটি নেতাদের ব্যবহারকারীদের মতামত এবং প্রতিক্রিয়ার প্রতি বিশেষ মনোযোগ দিতে হবে।

BI সিস্টেম চালু করার 7টি ধাপ

1. নিশ্চিত করুন যে আপনার ডেটা সঠিক (বিশ্বাসযোগ্য এবং বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত)।
2. ব্যাপক ব্যবহারকারী প্রশিক্ষণ প্রদান.
3. যত তাড়াতাড়ি সম্ভব পণ্যটি বাস্তবায়ন করুন, বাস্তবায়নের সময় ইতিমধ্যে এটি ব্যবহারে অভ্যস্ত হয়ে উঠুন। আপনাকে "নিখুঁত" প্রতিবেদন তৈরি করতে প্রচুর সময় ব্যয় করতে হবে না, কারণ সিস্টেমের বিকাশের সাথে সাথে প্রতিবেদনগুলি যোগ করা যেতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের এটি প্রয়োজন। এমন প্রতিবেদন তৈরি করুন যা দ্রুত সর্বাধিক মূল্য প্রদান করে (এই প্রতিবেদনগুলির জন্য ব্যবহারকারীর চাহিদা সর্বাধিক) এবং তারপরে সেগুলিকে পরিবর্তন করুন।
4. একটি ডেটা গুদাম তৈরি করার জন্য একটি সমন্বিত পদ্ধতি গ্রহণ করুন। নিশ্চিত করুন যে আপনি নিজেকে একটি ডেটা কৌশলের মধ্যে লক করবেন না যা দীর্ঘমেয়াদে কাজ করে না।
5. আপনি শুরু করার আগে, স্পষ্টভাবে ROI অনুমান করুন। আপনি যে নির্দিষ্ট সুবিধাগুলি অর্জন করতে চান তা নির্ধারণ করুন এবং তারপর প্রতি ত্রৈমাসিক বা প্রতি ছয় মাসে প্রকৃত ফলাফলের সাথে তাদের পরীক্ষা করুন।
6. আপনার ব্যবসার লক্ষ্যে ফোকাস করুন।
7. আপনি কারণ বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার কিনতে না মনেযে আপনি এটা প্রয়োজন. আপনার ডেটার মধ্যে এমন সূচক রয়েছে যা আপনাকে পেতে হবে এই ধারণা নিয়ে BI বাস্তবায়ন করুন। একই সময়ে, তারা ঠিক কোথায় হতে পারে সে সম্পর্কে অন্তত একটি মোটামুটি ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ।

কি সমস্যা দেখা দিতে পারে?

BI সিস্টেমের সাফল্যের একটি প্রধান বাধা হল ব্যবহারকারীর প্রতিরোধ। অন্যান্য সম্ভাব্য সমস্যাগুলির মধ্যে রয়েছে প্রচুর পরিমাণে অপ্রাসঙ্গিক তথ্য, সেইসাথে খারাপ মানের ডেটা "চলান" করার প্রয়োজন।

BI সিস্টেমগুলি থেকে অর্থপূর্ণ ফলাফল পাওয়ার চাবিকাঠি হল প্রমিত ডেটা। ডেটা যে কোনো BI সিস্টেমের একটি মৌলিক উপাদান। কোম্পানিগুলিকে তাদের প্রয়োজনীয় তথ্য বের করা শুরু করার আগে তাদের ডেটা গুদামগুলিকে ক্রমানুসারে পেতে হবে এবং ফলাফলগুলিকে বিশ্বাস করতে হবে৷ ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন ছাড়া, ভুল ফলাফল পাওয়ার ঝুঁকি রয়েছে।

আরেকটি সমস্যা হতে পারে বিশ্লেষণাত্মক ব্যবস্থার ভূমিকা সম্পর্কে একটি ভুল বোঝার। BI টুলগুলি আরও নমনীয় এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব হয়ে উঠেছে, কিন্তু তাদের প্রধান ভূমিকা এখনও রিপোর্ট করছে। তাদের কাছ থেকে স্বয়ংক্রিয় ব্যবসা প্রক্রিয়া ব্যবস্থাপনা আশা করবেন না। যাইহোক, এই দিক কিছু পরিবর্তন এখনও পরিকল্পনা করা হয়.

BI সিস্টেম ব্যবহার করে ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার রূপান্তরের ক্ষেত্রে তৃতীয় বাধা হল তাদের নিজস্ব ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলির কোম্পানিগুলির বোঝার অভাব। ফলস্বরূপ, কোম্পানিগুলি কেবল বুঝতে পারে না কিভাবে এই প্রক্রিয়াগুলি উন্নত করা যেতে পারে। যদি প্রক্রিয়াটি লাভের উপর সরাসরি প্রভাব না ফেলে, বা কোম্পানি তার সমস্ত বিভাগে প্রসেসকে মানসম্মত করতে না চায়, তাহলে একটি BI সিস্টেমের বাস্তবায়ন কার্যকর নাও হতে পারে। কোম্পানিগুলির সমস্ত ক্রিয়াকলাপ এবং সমস্ত ফাংশন বুঝতে হবে যা একটি একক ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া তৈরি করে। বিভিন্ন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে কীভাবে তথ্য এবং ডেটা স্থানান্তরিত হয়, এবং কীভাবে ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের মধ্যে ডেটা স্থানান্তরিত হয় এবং কীভাবে লোকেরা একটি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়ার মধ্যে তাদের কাজগুলি সম্পাদন করতে এই ডেটা ব্যবহার করে তা জানাও গুরুত্বপূর্ণ। যদি লক্ষ্য কর্মীদের কাজ অপ্টিমাইজ করা হয়, তাহলে একটি BI প্রকল্প শুরু করার আগে এই সব বুঝতে হবে।

BI সমাধান ব্যবহারের কিছু সুবিধা

বিপুল সংখ্যক BI অ্যাপ্লিকেশন কোম্পানিগুলিকে তাদের বিনিয়োগ পুনরুদ্ধার করতে সাহায্য করেছে৷ ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি খরচ কমানোর উপায়গুলি অন্বেষণ করতে, নতুন ব্যবসার সুযোগগুলি চিহ্নিত করতে, একটি ভিজ্যুয়াল আকারে ERP ডেটা উপস্থাপন করতে এবং পরিবর্তনের চাহিদার সাথে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং দামগুলি অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়৷

ডেটা আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করার পাশাপাশি, BI সরবরাহকারী এবং গ্রাহকদের সাথে সম্পর্ক মূল্যায়ন করা সহজ করে আলোচনার সময় কোম্পানিগুলিকে আরও মূল্য প্রদান করতে পারে।

একটি এন্টারপ্রাইজের মধ্যে, ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া এবং সামগ্রিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের অপ্টিমাইজ করে অর্থ সঞ্চয় করার অনেক সুযোগ রয়েছে। BI কার্যকরভাবে তাদের মধ্যে করা ভুলগুলির উপর আলোকপাত করে এই প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে৷ উদাহরণ স্বরূপ, আলবুকার্কের একটি কোম্পানির কর্মীরা সেল ফোন ব্যবহার, ওভারটাইম এবং অন্যান্য অপারেটিং খরচ কমানোর উপায় চিহ্নিত করতে BI ব্যবহার করে, তিন বছরে সংস্থার $2 মিলিয়ন সাশ্রয় করে৷ এছাড়াও, BI সমাধানগুলির সাহায্যে, টয়োটা বুঝতে পেরেছিল যে এটি 2000 সালে তার ক্যারিয়ারগুলিকে মোট $812,000 দিয়ে অতিরিক্ত অর্থ প্রদান করেছে৷ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে BI সিস্টেমগুলি ব্যবহার করা কোম্পানিটিকে আরও ভাল অবস্থানে রাখে, যা BI ব্যবহার করে এমন কোম্পানিগুলির তুলনায় একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দেয়৷ শুধু কি ঘটছে ট্র্যাক রাখা হয়.

• নেতারা কীভাবে সিদ্ধান্ত নেয় তা বিশ্লেষণ করুন।
• তথ্য পরিচালকদের তাদের অপারেশনাল সিদ্ধান্ত গ্রহণকে অপ্টিমাইজ করার জন্য কী প্রয়োজন সে সম্পর্কে চিন্তা করুন।
• ডেটা মানের দিকে মনোযোগ দিন।
• কর্মক্ষমতা মেট্রিক সম্পর্কে চিন্তা করুন যা আপনার ব্যবসার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।
• কর্মক্ষমতা পরিমাপ প্রভাবিত করে এমন প্রসঙ্গ প্রদান করুন।

এবং মনে রাখবেন, BI সিদ্ধান্ত সমর্থনের চেয়ে বেশি। প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে এবং আইটি নেতারা কীভাবে এটি বাস্তবায়ন করে, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমে সংস্থাগুলিকে রূপান্তর করার সম্ভাবনা রয়েছে। সিআইও যারা ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া উন্নত করতে সফলভাবে BI ব্যবহার করেন তারা তাদের প্রতিষ্ঠানে অনেক বেশি অর্থপূর্ণ অবদান রাখেন, যারা মৌলিক রিপোর্টিং টুল বাস্তবায়ন করেন।

www.cio.com থেকে উৎস