"তথ্য সংগ্রহের সাথে, 'যত তাড়াতাড়ি তত ভাল' সর্বদা সর্বোত্তম উত্তর।" - মারিসা মায়ার
Yahoo-এর প্রাক্তন প্রেসিডেন্ট এবং সিইও মারিসা মায়ার, তার মনের তথ্য রয়েছে অন্য অনেকের মতোই, শুধু প্রযুক্তি শিল্পেই নয়, সমস্ত শিল্পে ক্রমবর্ধমানভাবে। আমাদের ক্রমাগত মনে করিয়ে দেওয়া হচ্ছে যে ডেটা হল 21 শতকের তেলের সমতুল্য এবং প্রতিটি ব্যবসা শীঘ্রই ডেটা ব্যবসায় পরিণত হবে। ডেটা অ্যাক্সেস করার প্রক্রিয়া, যদিও এটি একটি শাসনের দৃষ্টিকোণ থেকে ক্রমবর্ধমান যাচাই-বাছাইয়ের বিষয় হতে পারে, বিশেষত আমাদের যে পরিমাণ ডেটা নিয়ে কাজ করতে হবে তা দেওয়া চ্যালেঞ্জ ছিল না, বরং এটির সাথে কী করতে হবে তা বোঝার প্রক্রিয়া। এবং কীভাবে ডেটা থেকে মূল্য এবং অন্তর্দৃষ্টি পেতে হয় যা মূল ফোকাস থাকে।
যাইহোক, আরেকটি চ্যালেঞ্জ আছে: সময়োপযোগীতা। আপনি আপনার প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্ম বাছাই করেছেন, আপনার ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার টুল বেছে নিয়েছেন, একটি ডেটা অ্যানালিটিক্স টিম নিযুক্ত করেছেন এবং আপনার প্রতিষ্ঠান জুড়ে এসএমই-এর সাথে পরামর্শ করে বুঝতে পেরেছেন যে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নগুলির উত্তর দিতে হবে, কেবলমাত্র অর্জিত অন্তর্দৃষ্টিগুলি ছয়টি ঘটনা থেকে প্রাপ্ত হয়েছে। সপ্তাহ আগে বা এমনকি ছয় মাস আগে। বিশ্বব্যাপী কোভিড-১৯ মহামারী দেখিয়েছে যে পরিস্থিতি দ্রুত পরিবর্তিত হয়, অতীতের অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যৎ কোর্স নির্ভরযোগ্যভাবে চার্ট করা যায় না এবং এখন যা ঘটছে তার সাথে আপনাকে মানিয়ে নিতে হবে। সাপ্লাই চেইন শিল্পে অপারেটিং, ইভি কার্গো ঘটনাগুলি ঘটতে গিয়ে যে বিঘ্ন ঘটতে পারে তার সাক্ষী। সেই ব্যাঘাতকে পরিচালনা করার এবং আমাদের গ্রাহকদের রক্ষা করার ক্ষমতার জন্য মহান ব্যক্তিদের প্রয়োজন, কিন্তু সেই ব্যক্তিদের অবশ্যই অবগত সিদ্ধান্ত নিতে এবং ইতিবাচক পদক্ষেপ নেওয়ার জন্য অতি সাম্প্রতিক তথ্যে অ্যাক্সেস থাকতে হবে।
অবশ্যই, রিয়েল-টাইম ডেটা শুধুমাত্র সমস্যাগুলি হওয়ার আগে প্রতিরোধ করার জন্য নয়, এটি সুযোগগুলি দখল করার বিষয়েও। কল্পনা করুন যে আপনার গাড়ির জিপিএস আপনার যাত্রায় আসন্ন ট্র্যাফিক বিল্ড-আপ সম্পর্কে আপনাকে অবহিত করছে সেই সময়ে আপনার কাছে উপলব্ধ ডেটা ইতিমধ্যে বিদ্যমান সমস্যাটির উপর প্রভাব ফেলবে না, তবে এটি আপনাকে একটি সুযোগ নেওয়ার সুযোগ নিতে দেয়। ভিন্ন রুট। অন্তর্দৃষ্টিগুলি ঐতিহাসিকভাবে ব্যাচ-শৈলী বিশ্লেষণ দ্বারা সমর্থিত হয়েছে, যেখানে ফলাফল পেতে সময় লাগে; রিয়েল-টাইম ডেটাতে একটি স্থানান্তর বক্ররেখা থেকে এগিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা সরবরাহ করে। রিয়েল-টাইম ডেটা আমাদেরকে বর্ণনামূলক এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ থেকে দূরে সরিয়ে দেয়। আমরা আর জিজ্ঞাসা করছি না কী ঘটেছে, বা ঐতিহাসিক প্রবণতার ভিত্তিতে কী ঘটবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করছি, আমরা এখন কী ঘটছে তা দেখাচ্ছি, আমাদের কী পদক্ষেপ নেওয়া উচিত তা জানাতে সাহায্য করছি।
ইভি কার্গো টেকনোলজিতে চ্যালেঞ্জ হল কত দ্রুত আমরা আমাদের গ্রাহকদের কাছে নির্ভরযোগ্য ডেটা পেতে পারি, এমনভাবে উপস্থাপন করতে পারি যা অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ, সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটিকে ত্বরান্বিত করতে, অথবা বুদ্ধিমান মেশিন-লার্নিং ডেটা মডেলগুলির মাধ্যমে সম্পূর্ণরূপে সেই প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করতে। কম্পিউটেশনাল পাওয়ারের জন্য ক্লাউড পরিষেবা, বাহ্যিক ডেটা উত্সগুলির জন্য তৃতীয় পক্ষের API এবং স্বজ্ঞাত ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন আমাদের বুদ্ধিমান SaaS পণ্যগুলির ভিত্তি।
রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহারে অন্তর্নিহিত চ্যালেঞ্জ রয়েছে। এর সফল ব্যবহার নির্ভর করে অত্যন্ত উপলভ্য এবং স্বল্প-প্রতিক্রিয়া-সময়ের সিস্টেমের উপর, যার নিজেরাই খরচের প্রভাব এবং এতে বাণিজ্য-অফ রয়েছে। যেকোন সময়ে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ডেটা সোর্সগুলি কী তা বোঝারও প্রয়োজন - ডেটা সোর্স A-এর সাথে একটি নির্ভরযোগ্য এবং দ্রুত ইন্টিগ্রেশন তৈরি করার কোনও মূল্য নেই, যদি বাজার বা ব্যবসায়িক কারণগুলি হঠাৎ করে পরিবর্তিত হয়, যেমন ডেটা উত্স B এখন আরো অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ।
ডেটা কার্যকরভাবে বোঝার এবং পরিচালনা করার ক্ষমতা একটি সংস্থার মধ্যে লোকেদের কাছে দায়িত্ব ফিরিয়ে দেয়। দৈনন্দিন মূল্য প্রদানের জন্য আমাদের গ্রাহকদের পরিবেশে নির্বিঘ্নে ডেটা-চালিত সফ্টওয়্যারকে একীভূত করা যা আমাদের সংস্থার লোকেদেরকে উত্সাহিত করে, ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য আরও উদ্ভাবনী উপায়গুলির জন্য ক্রমাগত চেষ্টা করা এবং এর অপ্রয়োজনীয় সম্ভাবনা বোঝার জন্য যা আমাদের এগিয়ে নিয়ে যাবে ভবিষ্যৎ