দ্বি-সাময়িকতা, আর্থিক পরিষেবা ব্যবহারের ক্ষেত্রে কম খরচে সাহায্য করা

আমি গত সপ্তাহে একটি "সব জিনিসের ডেটা এবং বিশ্লেষণ বেঞ্চমার্কিং" ইভেন্টে ছিলাম। এটি ছিল চমত্কার, বেশিরভাগ প্রধান ব্যাঙ্কের প্রতিনিধিত্ব করা হয়েছিল, এছাড়াও হট হেজ ফান্ডগুলির সবচেয়ে হটেস্ট, এক্সচেঞ্জের একটি অংশ, এবং কিছু অ-সাধারণ বিক্রেতা।

আমি এটিকে সতেজ খুঁজে পেয়েছি, বেশিরভাগ ইভেন্টের মতো যেখানে বাস্তব বিশ্লেষণ নিয়ে আলোচনা করা হয়। আমার প্রথম কেরিয়ার ছিল কোয়ান্ট/ডেটা সায়েন্স/বিশ্লেষণ-কেন্দ্রিক, কিন্তু এখন আমি আছি, আহেম,
"ডেটা" পেশা, যা "ডেটা গুদাম," "ডেটা হ্রদ," "ডেটা জাল," "ডেটা ফ্যাব্রিক," "ডেটা সোয়াম্প" অবকাঠামোর আন্ডারপিনিং (বেশিরভাগ) বাণিজ্যিক পণ্যগুলির একটি বিভ্রান্তিকর অ্যারের দ্বারা গঠিত, যার পরিমাণ $ ট্রিলিয়ন খরচ এবং কিছু খুব বড় প্রতিষ্ঠান টিকিয়ে রাখা. আমি ব্যক্তিগতভাবে এই শিল্পের ভাষা, শব্দার্থ এবং বাস্তুতন্ত্রকে বাস্তবতা থেকে বিমূর্ত খুঁজে পাই, কিন্তু এটি সুন্দর নামযুক্ত পণ্য এবং বিভাগগুলির সাথে বাণিজ্যিক প্রদানকারীদের টিকিয়ে রাখতে সাহায্য করে। অর্থ অনুসরণ করুন, যেমন তারা বলে: একটি "জটিল" ডেটা প্ল্যাটফর্ম একটি মডেলিং টুলের তুলনায় অনেক বেশি মূল্যের টিকিট বহন করে যা যেকোনো MSC শিক্ষার্থী ব্যবহার করতে পারে।

ডেটা ইন্ডাস্ট্রি খুবই বাস্তবসম্মত ঘটনার একটি পটভূমি ছিল, কিন্তু তথাকথিত "এর একটি প্যানেলে, আনন্দদায়ক এবং স্পষ্টভাবে আলোচনা করা হয়েছিলতথ্য বংশ" ডেটা লাইনেজ হল একটি প্রধানত একটি অনুক্রমিক রৈখিক প্রক্রিয়া যা ইনজেস্ট থেকে ইউটিলাইজেশন পর্যন্ত ডেটা ট্রান্সফরমেশনকে ক্যাপচার করে এবং তথাকথিত ডেটা গভর্নেন্সকে আন্ডারপিন করতে সাহায্য করে যা অনেক ব্যয়বহুল গুদাম টুলিং এর হেক চালায়। ক্লাউড যুগে, ক্লাউড ডেটা গুদামগুলি সমস্ত রাগ, বিশেষ করে এক। কিন্তু ব্যাপারটা এখানেই। ডেটা রূপান্তর আসলে রৈখিক নয়, বিশেষ করে যখন দরকারী। এটি জটিল, চক্রাকার, ডক্টর হু এবং টারডিসের মতো রূপময়, সময় এবং ছায়াপথ জুড়ে ভ্রমণ করে। ছদ্ম-দর্শন এবং জনপ্রিয় পদার্থবিদ্যা একদিকে, অর্থায়নে একই ডেটা, যখন টুইক, রূপান্তরিত এবং বিশ্লেষণ করা হয়, সময় এবং স্থান জুড়ে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রেও পরিবেশন করতে পারে। উপরন্তু, নিয়ন্ত্রকরা আমাদেরকে পরিবর্তন নথিভুক্ত করতে বলেন, আমরা কখন, কেন এবং কী পরিবর্তন করেছি সে সম্পর্কে স্বচ্ছ হয়ে। আপনি বলতে পারেন, "এটিই ডেটা গভর্নেন্স যা তারা চাইছে"। ধরনের. কিন্তু নিয়ন্ত্রকেরা প্রকৃতপক্ষে কার্যকরী সিদ্ধান্তের প্রতিবেদনের জন্য জিজ্ঞাসা করছেন যার জন্য মডেল, ব্যস্ততা এবং প্রভাব রয়েছে এমন ক্রিয়াগুলির প্রয়োজন। এটি শুধুমাত্র ডেটা নয়, মানুষ, সিদ্ধান্ত এবং বাস্তব ব্যবহারের ক্ষেত্রে জড়িত।

প্যানেল আলোচনা প্রবর্তিত এবং দৈর্ঘ্য এ ধারণা আলোচনা দ্বি-সাময়িকতা, একটি ব্যবহারিক ডেটা ম্যানেজমেন্ট কৌশল যা আর্থিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং নিয়ন্ত্রক প্রক্রিয়াগুলিকে সুন্দরভাবে পরিবেশন করে। একটি (খুব) নিয়ন্ত্রিত স্তর 1 ব্যাঙ্কের একজন প্যানেলিস্ট দ্বি-সাময়িকতার প্রশংসা করেছেন। তার স্থাপত্যটি সময়ের সাথে সামঞ্জস্য করতে এবং ডেটা পরিবর্তনগুলি পুনরায় খেলতে দ্বি-সাময়িকতা ব্যবহার করেছিল। ধরা যাক আপনি একটি পুরানো আর্থিক প্রতিবেদন বা ডেরিভেটিভস ট্রেড পুনরায় তৈরি করতে চান যেভাবে এটি তৈরির সময় দেখেছিল, এবং তারপরে যেমনটি পরবর্তী সংশোধন/সংযোজন/প্রদানগুলি দেখা উচিত ছিল, উদাহরণস্বরূপ একটি কমপ্লায়েন্স রিপোর্টে। তার ক্ষেত্রে দ্বি-সাময়িকতার সাথে, একটি একক ডেটা উত্স তথ্যের একাধিক (প্রমাণিত) দৃষ্টিভঙ্গি জানায়, যখন এটি ঘটেছিল এবং পরে, "জ্ঞান" সহ। এটি বাস্তবায়ন করা সহজ, ব্যয়বহুল নয় এবং এটি সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার তা এখানে।

• একটি ডেটা মডেলকে দুটি মাত্রায় ডেটা বিশ্লেষণের সুবিধা দেওয়া উচিত - একটি বাইটেম্পোরাল ডেটা মডেল, অর্থাত্‍, সূচনাকালে এবং ভবিষ্যতের যে কোনও সময়ে ডেটার জন্য একটি মডেল ক্যাটারিং যখন এটির অবস্থার সংশোধন হয় এবং এটিকে উপস্থাপন করা যেতে পারে -of" একটি নির্দিষ্ট সময়। 
• এই মডেলটি প্রতিটি সম্পত্তি, বস্তু এবং মূল্যের জন্য একাধিক টাইমস্ট্যাম্প সংরক্ষণ করে।
• ডেটা পয়েন্ট যোগ করা এবং সংযুক্ত করা যেতে পারে - একটি "যেমন" যোগদান 

একটি ঐতিহ্যগত ডেটা গুদাম টাইপ আর্কিটেকচারে, এই ধরনের বংশের অর্থ ব্যয়বহুল ডেটা কপি, এবং অসময়ে অদক্ষতা এবং পুনরুদ্ধারের জটিলতা হতে পারে। এটি একটি উপায় ক্লাউড ডেটা গুদাম সরবরাহকারীরা অর্থ উপার্জন করে, ডেটার একাধিক কপি পরিচালিত হয়, একটি ভোঁতা পদ্ধতি।

একটি সহজ বিকল্প হল একটি সমর্থনকারী স্টোরেজ/ইন-মেমরি প্রক্রিয়া সহ সাধারণ ডেটা প্যাটার্ন। এটি পাইথন-কেন্দ্রিক সস্তা হতে পারে এবং হওয়া উচিত। প্রয়োজন অনুসারে ব্যক্তিগত রেকর্ডের গভীরে ডুব দেওয়ার ক্ষমতা সহ প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করতে টাইমস্ট্যাম্প (আপনার ডেটা সহ) এবং যোগদানের হিসাবে (কোডে) ব্যবহার করুন।

আপনার ডেটা গুদামের খরচ বাঁচাতে, তারপরে, ইন-মেমরি পারফরম্যান্সের দিকে মনোযোগ দিয়ে কিছু সাধারণ পাইথন দিয়ে ইঞ্জিনিয়ার করুন। একটি ব্যয়বহুল ডেটা গুদাম প্রক্রিয়ার ভিতরে প্রকৌশলী করার প্রয়োজন কম।

আপনি অর্থায়নে দ্বি-সাময়িকতা কোথায় ব্যবহার করেন? ভাল, সম্মতি একটি সুস্পষ্ট ক্ষেত্রে. যেমন ধরুন

স্পুফিং. এখন, স্পুফিং হল একটি বাণিজ্য অভিপ্রায়ের প্যাটার্ন, যদিও এটি একটি প্রতারণামূলক যেখানে নির্দিষ্ট ধরনের ব্যবসা করা হয় কিন্তু অনুসরণ করা হয় না। ডিপ-ডাইভিং স্পুফের কারণ হল প্রাথমিকভাবে কমপ্লায়েন্স, কিন্তু ডিপ ডাইভিং ট্রেডের প্যাটার্ন, সফল, অসফল, প্রতারণামূলক বা শুধুমাত্র দুর্দান্ত, ফ্রন্ট অফিসের জন্যও উপকারী। এটি ঘুরেফিরে ব্যাক-টেস্টিং এবং কৌশল বিকাশকে জানায়, যার মধ্যে সময়ের ধারণাও অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এর কারণ হল কৌশলগুলি, যখন তারা প্রোডাকশন ট্রেডিং, ঝুঁকি বা পোর্টফোলিও ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে যায়, শুধুমাত্র তাদের সামনে কী আছে তা জানে, কিন্তু ব্যাক-টেস্ট ঝুঁকি কমানোর জন্য পরিচিত অনুমানগুলিকে চেষ্টা করতে পারে এবং অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে আনুমানিকগুলির বিপরীতে স্বল্পমেয়াদী লেনদেনের খরচ তুলনা করা, বাস্তব এবং প্রত্যাশিত স্বল্পমেয়াদী জোড়া পারস্পরিক সম্পর্কের তুলনা করা, ডেরিভেটিভস এবং নির্দিষ্ট আয়ের উপকরণগুলির জন্য মধ্যমেয়াদী পে-অফ, ইক্যুইটিগুলিতে লভ্যাংশ, পোর্টফোলিও পরিচালনায় স্টক/খাতের পারস্পরিক সম্পর্ক এবং দীর্ঘমেয়াদী "ম্যাক্রো" বাজার/ঝুঁকি শাসন অর্থনীতিবিদদের প্রিয়। সময় - এবং দ্বি-সাময়িকতা - গুরুত্বপূর্ণ। ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রভাবিত করা কৌশলটিকে কেবল একটি সাধারণ ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশল হওয়ার চেয়ে অনেক বেশি মূল্যবান করে তোলে।

পুঁজি বাজারের বাইরে, অর্থপ্রদান বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ, একটি অর্থপ্রদান ডিভাইসে ক্রিয়াকলাপ কেন্দ্রীয়ভাবে লেনদেনের প্রতিবেদন করবে। লেনদেনের বিন্দুতে যা জানা যায় তা তথ্য দ্বারা আপডেট হয়, উদাহরণস্বরূপ গ্রাহকের। জালিয়াতি সনাক্তকরণ এটির জন্য একটি সুস্পষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে, এবং এটি সময়মত হওয়া দরকার। স্মার্ট পেমেন্ট ডেটা সময়মতো প্রসেসড পয়েন্ট পায়, কিন্তু ডেটার গুণমান উন্নত করতে এবং ডাউনস্ট্রিম ইভেন্টগুলিকে জানাতে সামঞ্জস্য করা হয়। মাস্টার এবং টাইম-সিরিজ ডেটাতে একটি বাইটেম্পোরাল ডেটা মডেলের ব্যবহার সময় কার্যক্রম পরিচালনা করতে সহায়তা করে।

উপসংহারে, যা সম্ভাব্যভাবে একটি ব্যয়বহুল হতে পারে, "অত্যন্ত নিয়ন্ত্রিত" রৈখিক গুদাম-বংশের রূপান্তরকে কিছু সাধারণ জ্ঞানের বিশ্লেষণ এবং বাস্তব বিশ্বের ব্যবহারের ক্ষেত্রে সহানুভূতি দিয়ে সরল করা যেতে পারে। Bitemporality ভাল একটি চেহারা মূল্য.

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/25203/bitemporality-helping-lower-costs-for-financial-services-use-cases?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs