ডেটা কোয়ালিটি - দ্য টিপিং পয়েন্ট (পার্বতী মেনন)

"ডেটা একটি মূল্যবান জিনিস এবং এটি সিস্টেমের চেয়ে দীর্ঘস্থায়ী হবে।" তাই বলল

টিম বার্নার্স-লি, ওয়ার্ল্ড ওয়াইড ওয়েবের উদ্ভাবক। 'মূল্যবান' প্রদান করে ডেটা প্রকৃতপক্ষে বিশ্বস্ত এবং নিশ্চিত এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ মানের। এবং গ্রাহকরা অবিসংবাদিতভাবে এই সত্যটি স্বীকার করেছেন যে ডেটা কোয়ালিটি প্রকৃতপক্ষে তাদের সমস্ত ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং বিশ্লেষণ চালিত উদ্যোগের ভিত্তি তৈরি করে

কিন্তু তারপর কেন ডাটা কোয়ালিটি এবং এর চারপাশে উদ্যোগ নেওয়ার ট্রেইলকে ঘিরে সব উত্তেজনা। . যা গ্রাহকদের প্রায়শই বিভ্রান্ত করে তা হল ডেটা লাইফ সাইকেলের প্রতিটি পর্যায়ে চেকপয়েন্টের বিশালতা। ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশনের একটি অ্যারের সাথে যা গ্রাহকদের তাদের সিস্টেম ল্যান্ডস্কেপের মধ্যে রয়েছে যেমন। ডেটা ওয়্যারহাউস, ডেটা মার্টস, মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশন, ডেটা লেক এবং এর মতো, ডেটা গুণমানের জন্য পদ্ধতির উপর কিছু স্তরের অনিশ্চয়তা এবং সংশয় রয়েছে বলে মনে হচ্ছে।

এবং যদি কেউ ডেটা লাইফসাইকেলের বিস্তৃতির দিকে তাকাতে হয়, গুণমানের সমস্যাগুলি সম্ভাব্যভাবে প্রতিটি সন্ধিক্ষণে ক্রপ করতে পারে, উৎস থেকে ETL পর্যন্ত বা বিশ্বের একীভূত ডেটা গুদাম এবং ডেটা হ্রদে যে কোনও মধ্যম ওয়্যারের রূপান্তর এবং এই পর্যন্ত এটি শেষ পর্যন্ত শেষ ব্যবহারকারী বা গ্রাহককে রিপোর্টিং বিশ্লেষণ, ব্যবহারকারীর স্ক্রীন ইত্যাদির কোনো না কোনো আকারে ধরে এবং এর কাবুম!!!!

সুতরাং এন্টারপ্রাইজগুলির মধ্যে বিদ্যমান বিভিন্ন ডেটা এবং সিস্টেমের মধ্যে, ডেটা কোয়ালিটির দানবকে কোথায় এবং কীভাবে মোকাবেলা করতে হবে সে সম্পর্কে কোনও কঠিন এবং দ্রুত নিয়ম আছে কি। ওয়েল খুব, অনেক আমাদের পছন্দ তালিকায়. কিন্তু তারপর, যদি ইচ্ছাগুলি ঘোড়া হত……একটি ডেটা গুণমান প্রোগ্রামের একমাত্র উদ্দেশ্য হওয়া উচিত যে সমস্ত প্রযোজ্য ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলির জন্য পবিত্র ডেটা উপলব্ধ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করা উচিত তারা অভ্যন্তরীণ বা বহিরাগত ভোক্তা।

এখানে মূল নির্দেশিকাগুলির একটি তালিকা রয়েছে যা আপনার সংস্থার ডেটা গুণমানের দৃষ্টিভঙ্গি পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে:

আপনার ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করুন এবং অগ্রাধিকার দিন:

উপলভ্য বিভিন্ন ধরনের ডেটার মধ্যে যেমন। মাস্টার ডেটা, লেনদেন/অপারেশনাল ডেটা, রেফারেন্স ডেটা, বিশ্লেষণাত্মক ডেটা, অপারেশনাল বা বিশ্লেষণাত্মক সিস্টেমের সীমানার মধ্যে ডেটা পরিষ্কার করার জন্য একটি চাপের তাগিদ থাকতে পারে কারণ এটিই সবচেয়ে কাছে যেখানে ব্যবহারকারীরা তাদের ডেটা অ্যাক্সেস/ব্যবহার করে, তবে এটিকে কল করা সংক্ষিপ্ত পরিসরের সমাধানটি একটি আন্ডারস্টেটমেন্ট হবে, কারণ সব পরে একজন সমস্যাটি যখন আসে তখনই তার সাথে মোকাবিলা করা হয় এবং এটির মূলে এটির সমাধান না করে। বরং যেটা ভালো বোধগম্য করে তা হল ডেটার ক্যাটাগরির দিকে তাকানো যা প্রকৃতপক্ষে এন্টারপ্রাইজ জুড়ে ব্যবহার করা হচ্ছে এবং সেটা আপনার গ্রাহক, পণ্য, বিক্রেতা, কর্মচারী, সম্পদ এবং অবস্থান ইত্যাদির প্রধান ব্যবসায়িক সত্তা ছাড়া অন্য কেউ হবে না। এভাবে ক্লিনিং, সমৃদ্ধকরণ মাস্টার ডেটাতে প্রয়োগ করা ম্যাচ এবং সারভাইভারশিপ প্রক্রিয়াগুলি মাস্টার রেকর্ডের সেরা সংস্করণ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এইভাবে আপনার মূল ব্যবসায়িক সত্তাগুলির একটি একক, একীভূত এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করতে পারে।

 জীবনচক্রের প্রথম দিকে চেকগুলি প্রয়োগ করুন:

যতটা সম্ভব উৎসের কাছাকাছি ডেটা পরিষ্কার করুন এবং এখন এটি একটি মৌলিক সর্বোত্তম অভ্যাস এবং অবশ্যই আবর্জনা ফেলার ক্ষেত্রে এবং আবর্জনা ফেলার ক্ষেত্রে। এটি সর্বদা উৎসের কাছাকাছি বা সেই বিষয়ের জন্য ডেটা গুণমানের সমস্যাগুলিকে মোকাবেলা করার জন্য একটি ভাল কৌশল। উত্স নিজেই, যেহেতু এটি আপনাকে অনেক প্রচেষ্টা এবং ব্যয় বাঁচাতে পারে। এবং আপনি যতটা আপনার সোর্স সিস্টেমে ডেটা পরিষ্কার এবং মানসম্মত করার চেষ্টা করতে পারেন, আপনি বরং প্রবেশের আগে চেক করতে চান যাতে পোস্ট ফ্যাক্টো পরিষ্কার করার প্রয়োজনীয়তা এড়ানো যায়।

 বিভিন্ন সমস্যা বিভিন্ন বিলম্ব:

নিজের প্রতিষ্ঠানের সাথে কিছু জটিল প্রক্রিয়ার জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা গুণমান পরীক্ষা প্রয়োজন হতে পারে যা অনিবার্য যাতে কোনও প্রতারণামূলক বা সদৃশ কার্যকলাপ এড়ানো যায়। উদাহরণ হচ্ছে কোনো ব্যাংকিং লেনদেন। একটি কম ব্যবসায়িক প্রভাবিত প্রক্রিয়ার বিপরীতে। উভয় ক্ষেত্রেই, আপনি যতটা ডেটা মান ব্যবস্থাপনার নীতিগুলি প্রয়োগ করতে পারেন, একজনকে অন্যদের বনাম জ্বলন্ত চাহিদাগুলি চিনতে হবে এবং সেই অনুযায়ী কাজটি করতে হবে।

প্রতিটি পর্যায়ে ব্যবসা অন্তর্ভুক্তি:

ডেটা কোয়ালিটি যাত্রার সময় ব্যবসায়িক স্টেকহোল্ডারদের অংশগ্রহণকে আরও জোর দেওয়া যায় না। DQ যাত্রার সূচনা থেকে শুরু করে গুণমান মূল্যায়ন থেকে ডেটা পরিষ্কার এবং ডি-ডুপ্লিকেট করা পর্যন্ত, ব্যবসার দিক থেকে খুব উচ্চ স্তরের সম্পৃক্ততা প্রত্যাশিত। এবং বলাই বাহুল্য, ডেটা কোয়ালিটি প্রোগ্রামের জন্য ব্যবসায়িক প্রতিশ্রুতি এবং স্পনসরশিপ এর সাফল্যের সম্ভাবনাকে বানান

 একটি বন্ধ লুপ প্রতিকার প্রক্রিয়া স্থাপন করুন:

মূল্যায়ন, পরিচ্ছন্নতা, সংগঠিত করার এই ক্রমাগত চলমান কার্যকলাপ নিশ্চিত করবে যে ডেটা উদ্দেশ্য এবং ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত এবং একটি একক কার্যকলাপ পরিচালনা না করে বা ত্রুটি রিপোর্ট বা বৃদ্ধির প্রতিশোধ নেওয়ার পরিবর্তে

 চটপটে স্প্রিন্ট গ্রহণ করুন:

কেউ অ্যাজিল এবং ডিকিউর সমন্বয়কে স্বর্গে তৈরি একটি ম্যাচ বলতে পারে। আপনার ডেটা কোয়ালিটি প্রোগ্রামে একটি চটপটে পন্থা অবলম্বন করা স্টেকহোল্ডারদের থেকে বিলম্বিত প্রতিক্রিয়া থেকে ক্রপ হওয়া বিলম্বতা কমাতে সাহায্য করতে পারে। DQ-তে একটি চটপটে পদ্ধতি পুরো প্রক্রিয়াটিকে ত্বরান্বিত করতে সাহায্য করে যেহেতু ব্যবসায়িক স্টেকহোল্ডাররা পণ্য পরিচালকের ভূমিকা পালন করতে পারে এবং উপরন্তু যেহেতু স্প্রিন্টটি একটি নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক এলাকায় ফোকাস করা হবে, এটি দ্রুত বিশ্লেষণ এবং দ্রুত ফলাফল সক্ষম করে (এজিলে মান পড়ুন)

 লিভারেজ টুলসেট:

অসম সিস্টেম থেকে বিপুল পরিমাণ ডেটা ক্যাপচার করা এবং ডেটা বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করা যাতে তার প্রকৃত মান আনলক করা বিশ্লেষকদের জন্য বেশ কঠিন কাজ হতে পারে, যেহেতু প্রক্রিয়াটি শুধুমাত্র ম্যানুয়ালি কষ্টকর নয়, সময় অদক্ষ এবং ত্রুটি প্রবণ। ডেটা প্রোফাইলিং এবং ক্লিনজিং, ডেটা র‍্যাংলিং-এর জন্য প্রচুর টুলসেট উপলব্ধ থাকায়, ব্যবসাগুলিকে সবচেয়ে অনুকূল পদ্ধতিতে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে সক্ষম করে, সঠিক ধরনের টুলে বিনিয়োগ করা আবশ্যক।

ডেটা মানের উপর অবিচ্ছিন্ন ফোকাস বিনিয়োগের প্রতিটি পয়সা মূল্যের, কারণ এটি কেবলমাত্র ডেটার উপর ব্যবসার আস্থা জাগিয়ে তুলতে সাহায্য করবে না বরং অন্য সমস্ত এন্টারপ্রাইজ সমাধানগুলির সুবিধাগুলি কাটাতেও সাহায্য করবে। 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs