ডেটা মার্জিং কি?

2025 সালের মধ্যে, সংস্থাগুলি 175 জেটাবাইট ব্যবসায়িক ডেটা তৈরি করবে বলে আশা করা হচ্ছে। কিন্তু শুধুমাত্র প্রায় 20% তথ্য ব্যবসা পছন্দ করতে নিযুক্ত করা হবে, দ্বারা একটি রিপোর্ট অনুযায়ী আইডিসি. এটি নির্দেশ করে যে বেশিরভাগ কোম্পানির তথ্য সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করা প্রয়োজন।

ডেটা রিডানডেন্সির কারণে অনেক সংস্থা তাদের ডিজিটাইজেশন পদ্ধতির অংশ হিসাবে ডেটা মার্জিং প্রকল্প শুরু করছে। এটি সেই নেটওয়ার্কগুলিকে লিঙ্ক করার এবং সত্যের একক উত্স তৈরি করার একটি পদ্ধতি।

নিবন্ধটি ডেটা একত্রিত করার তাত্পর্য এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা নিয়ে আলোচনা করে। যদিও আমরা সর্বোত্তম ডেটা মার্জিং অনুশীলন নিয়ে আলোচনা করি এবং ডেটা মার্জিং কীভাবে ব্যবসায়িক ডেটাকে আরও নির্ভুলতা দেয় সে সম্পর্কে আপনাকে আরও ভাল ধারণা দিতে কেসগুলি ব্যবহার করি।

---

ডেটা মার্জিং কি?

ডেটা মার্জিং হল একটি ইউনিফাইড ডাটাবেসে দুই বা ততোধিক তুলনীয় ডেটা সংহত করার প্রক্রিয়া।

ডেটা মার্জিং একটি ডাটাবেসে পরামিতি যোগ করতে, দৃষ্টান্ত বা পর্যবেক্ষণ যুক্ত করতে, বা পুনরাবৃত্তি এবং অন্যান্য ভুল ডেটা অপসারণ করতে ব্যবহৃত হয়।

সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হলে, ডেটা মার্জিং বিভিন্ন উত্স, ডাটাবেস বা অন্যান্য সাইটগুলিতে সংরক্ষিত ডেটা পরীক্ষা করা সহজ করে। কিছু পরিস্থিতিতে, একটি একক ডাটাবেসে ডেটা একত্রিত করা অপরিহার্য। উদাহরণস্বরূপ, একটি কোম্পানিকে অবশ্যই ক্যোয়ারী মানগুলিতে অতিরিক্ত কেস, প্যারামিটার বা পরিসংখ্যানগত তথ্য যোগ করতে হবে।

ডেটা একত্রিত করা আবশ্যক কারণ এর ফলে অপ্রয়োজনীয়তা, নির্ভরযোগ্যতা বা অখণ্ডতা সমস্যা হতে পারে। একজন ডেটা বিজ্ঞানীকে দুটি পরিস্থিতিতে একটিতে প্রাথমিক বা উল্লেখযোগ্য ডেটা ফাইলে নতুন ডেটা সংহত করতে হবে:

• তারা একটি গবেষণা বা "ট্র্যাকার" এর অংশ হিসাবে তথ্য সংগ্রহ করেছে। একটি প্রোগ্রাম যেখানে একজন গবেষক সময়ের সাথে সাথে ডেটা সংগ্রহ করে এবং এটি পিরিয়ডের মধ্যে পরীক্ষা করে।
• তাদের কাছে একটি মেটা-প্রকল্পের উপর ভিত্তি করে ডেটা রয়েছে, যেখানে গবেষক একটি ঘটনার আগে এবং পরে ডেটা সংগ্রহ করেন।

---

কেন আপনি ডেটা মার্জিং ব্যবহার করা উচিত?

ডেটা একত্রিত করা একটি শক্তিশালী কৌশল যা ব্যবসাগুলিকে তাদের উপাদানগুলি সংগঠিত এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে। আমরা ডেটা মার্জিংয়ের কয়েকটি সুবিধা উল্লেখ করেছি এবং কেন আপনার সংস্থাগুলিতে ডেটা মার্জিং ব্যবহার করা উচিত।

সময় এবং সম্পদ সংরক্ষণ করুন

একাধিক উৎস থেকে তথ্য একত্রিত, সমন্বিত ডেটাতে একত্রিত করার পদ্ধতিকে ডেটা মার্জিং বলা হয়। যদিও এটি সময়সাপেক্ষ এবং ক্লান্তিকর, সঠিক এবং বর্তমান ডেটার গ্যারান্টি দেওয়া প্রয়োজন। আপনি ডেটা মার্জিং প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করে অর্থ এবং সময় বাঁচাতে পারেন এবং আপনি নিশ্চিত হবেন যে ডেটা আপডেট এবং সঠিক।

উদাহরণস্বরূপ, ডেটা মার্জিং বিভিন্ন গ্রাহক, রাজস্ব, এবং ইনভেন্টরি ট্র্যাকিং ডেটাসেটগুলিকে একটি ইউনিফাইড ডেটাসেটে একত্রিত করতে পারে। এটি ভুল তথ্য দ্বারা আনা ত্রুটির সম্ভাবনা হ্রাস করবে এবং ডেটা বিশ্লেষণ এবং কর্পোরেট সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সহজ করে তুলবে।

ডেটা সত্যতা উন্নত করুন

আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে আপনার বৃহৎ ডেটাসেটগুলি সুনির্দিষ্ট এবং ব্যাপক যখন অনেকগুলি সেট উপলব্ধ থাকে৷ আপনি সেটগুলিকে একত্রিত করে প্রতিটি গ্রুপ থেকে ডেটা একত্রিত করতে পারেন।

এটি সমস্ত ডেটার নির্ভুলতা এবং ব্যাপকতার গ্যারান্টি দেওয়া সম্ভব করে তোলে। উপরন্তু, এটি নিশ্চিত করে যে সংগ্রহটি অপ্রয়োজনীয়তা মুক্ত। আপনার ডাটাবেসগুলিকে একীভূত করার বিভিন্ন সুবিধা রয়েছে এবং নির্ভুলতা তাদের মধ্যে একটি। একটি একক সেটে একত্রিত হলে সমস্ত ডেটা সঠিক নিশ্চিত করা হয়।

ডেটা খুঁজে পেতে সুবিধাজনক

যখনই সেটগুলি একত্রিত করা হয় তখন প্রতিটি ডেটা এক জায়গায় একত্রিত হয়। এটি গ্যারান্টি দেয় যে ডেটা সেট সম্পূর্ণ এবং জ্ঞানের ফাঁক মুক্ত। যেহেতু সবকিছু এক জায়গায়, তাই এটি খুঁজে পাওয়া এবং ব্যবহার করা সহজ।

একত্রিত করা সেটটির সাথে কাজ করা এবং পরীক্ষা করা সম্পূর্ণ সহজ করে তোলে। সবকিছু অবিলম্বে আপনার সামনে, তাই অনেকগুলি ফাইল অনুসন্ধান করা বা পৃথকভাবে ডেটার বিভিন্ন অংশ একত্রিত করার চেষ্টা করার বিষয়ে চিন্তা করার দরকার নেই।

ব্যবসা কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ

যখন সংস্থাগুলি অনেক উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করে, তখন তারা তাদের কোম্পানির মধ্যে কী ঘটছে তার আরও সুনির্দিষ্ট চিত্র পেতে পারে। এটি নিশ্চিত করে যে ডেটা সেট একই বিষয়ে বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি দিতে পারে।

গ্রাহক সহায়তা ডেটা, উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক সন্তুষ্টি মূল্যায়নের জন্য নিযুক্ত করা যেতে পারে। একই সময়ে, একটি প্রতিষ্ঠান কীভাবে কাজ করে তা পরিমাপ করতে ব্যবসাগুলি বিক্রয় পরিসংখ্যান ব্যবহার করতে পারে। অনেক বিভাগ থেকে ডেটা একত্রিত করে কোম্পানিগুলি তাদের সম্পূর্ণ কর্মক্ষমতা সম্পূর্ণরূপে বুঝতে পারে।

সুবিন্যস্ত ব্যবসা প্রক্রিয়া

ডেটা সহ বিভিন্ন উদ্দেশ্যে একত্রিত করা যেতে পারে সিদ্ধান্ত গ্রহণ বাড়ানো এবং কোম্পানির পদ্ধতি অপ্টিমাইজ করা। ডেটা একত্রিত করে, সংস্থাগুলি তাদের কোম্পানির ভিতরে কী ঘটছে তার আরও ব্যাপক এবং সঠিক দৃষ্টিভঙ্গি পেতে পারে। এটি ব্যবসাগুলিকে আরও সচেতন পছন্দ করতে সক্ষম করে। অনুমান বা পূর্ব ধারণার উপর নির্ভর না করে বাস্তব জগতের তথ্য ব্যবহার করা।

ব্যবসাগুলি এমন নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলি চিহ্নিত করতেও সমন্বিত ডেটা ব্যবহার করতে পারে যা কেবল কখনও কখনও সুস্পষ্ট - এমন অঞ্চলগুলিকে নির্দেশ করে যেখানে তাদের সামঞ্জস্য বা উন্নতির প্রয়োজন হতে পারে৷ এবং ব্যবসাগুলিকে তাদের কোম্পানির ক্রিয়াকলাপ উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে।

---

ডেটা মার্জিংয়ের বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে কী কী?

বিভিন্ন শিল্প জুড়ে নিযুক্ত ডেটা মার্জিংয়ের ব্যবহারের ক্ষেত্রে নিম্নরূপ।

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ

ডেটা, পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ রেকর্ডের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ঘটনাগুলির সম্ভাবনা নির্ধারণ করে। ভবিষ্যতের প্রবণতা এবং নিদর্শনগুলির পূর্বাভাস তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন ডেটার একটি বিস্তৃত এবং সুনির্দিষ্ট দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে ডেটা মার্জিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

উদাহরণস্বরূপ, ডেটা মার্জিং একটি এন্টারপ্রাইজের ভোক্তা আচরণ, বিক্রয় এবং ইনভেন্টরিগুলি থেকে ডেটা একক ডেটাসেটে মার্জ করতে ব্যবহৃত হয়। তারপর, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে, এই ডেটাসেটটি নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলি খুঁজে বের করার জন্য পরীক্ষা করা যেতে পারে যা ভবিষ্যতের ভোক্তাদের অভ্যাস, বিক্রয় এবং তালিকার প্রয়োজনীয়তার পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

গ্রাহক বিশ্লেষণ

গ্রাহক বিশ্লেষণে নিদর্শন, আগ্রহ এবং আচরণ বোঝার জন্য ভোক্তাদের ডেটা দেখা জড়িত। গ্রাহকের তথ্যের সঠিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে ডেটা একত্রিতকরণ গ্রাহক বিশ্লেষণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলিকে উন্নত করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি সংস্থার একটি একক ডেটাসেটে থাকা সমস্ত ভোক্তা জনসংখ্যা, লেনদেন এবং সামাজিক নেটওয়ার্কের ব্যস্ততা ডেটা একত্রিত করতে ডেটা মার্জিং ব্যবহার করা হয়। এই ডাটাবেসটি তারপরে ভোক্তাদের আচরণের নিদর্শনগুলি খুঁজে বের করার জন্য পরীক্ষা করা যেতে পারে, যেমন ভোক্তাদের দ্বারা সর্বাধিক লালিত পণ্য।

আর্থিক বিশ্লেষণ

বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করার মাধ্যমে, ডেটা একত্রিতকরণের সাথে আর্থিক বিশ্লেষণ একটি কোম্পানির বর্তমান আর্থিক অবস্থার আরও ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি দিতে পারে। কোম্পানী আর্থিক কর্মক্ষমতা নিদর্শন স্পট এটি ব্যবহার করে ভাল সিদ্ধান্ত নিতে পারে.

উদাহরণ স্বরূপ, ডেটা মার্জিং বাজারের ডেটা, প্রকল্পগুলির বিশ্লেষণ এবং অর্থনৈতিক লেনদেনের ডেটা একত্রিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা একটি সংস্থার একটি একক ডেটাসেটে রয়েছে। লাভজনকতার প্রবণতা সনাক্ত করতে, যেমন বিক্রয় বৃদ্ধি, খরচের ধরণ এবং অনুভূত ঝুঁকি, এই ডাটাবেসটি আর্থিক বিশ্লেষণ পদ্ধতি যেমন আর্থিক মডেলিং এবং সময় সিরিজ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে অধ্যয়ন করা যেতে পারে।

ওয়েব স্ক্র্যাপিং

আপনি আপনার আমদানি ফিড থেকে ডেটা পেতে পারেন যা আগে ওয়েব স্ক্র্যাপিং ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যযুক্ত ছিল না। কিন্তু অনলাইনে কোথাও অ্যাক্সেসযোগ্য হতে পারে, যেমন আপনার ই-কমার্স ব্যবসা থেকে।

উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট বন্টন পদ্ধতি এবং বাজার প্রতিটি আইটেমের জন্য স্বতন্ত্র GTIN (গ্লোবাল ট্রেড নম্বর) দাবি করে। ধরুন তাদের এখনও মার্চেন্ডাইজ ফিডে অন্তর্ভুক্ত করা দরকার। সেই ক্ষেত্রে, আপনি ইন্টারনেট ডাটাবেস স্ক্র্যাপ করে আপনার প্রয়োজনীয় তথ্য পেতে পারেন। অথবা আপনার অনলাইন মার্কেটপ্লেস থেকে, তারপর এটি আপনার ফিডের সাথে একীভূত করুন।

উদ্যোগের জন্য ডেটা মার্জিং

কীভাবে উদ্যোগগুলি কার্যকরভাবে ডেটা ব্যবহার করতে পারে তাতে ডেটা মার্জিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ডেটা একত্রিতকরণ ব্যবসাগুলিকে তাদের গ্রাহকদের শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ ভিউ পেতে দেয়৷ এটি তাদের ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। এখানে কিছু উপায় রয়েছে যাতে উদ্যোগগুলি ডেটা একত্রিতকরণ ব্যবহার করতে পারে:

• তথ্য সংরক্ষন করা: এন্টারপ্রাইজগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা সঞ্চয় এবং পরিচালনা করতে ডেটা গুদামজাতকরণ ব্যবহার করে। ব্যবসা তারপর ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং বিশ্লেষণ সমর্থন করার জন্য গুদাম থেকে ডেটা ব্যবহার করে।
• মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট: উদ্যোগগুলি "সত্যের একক সংস্করণ" তৈরি করতে ডেটা মার্জিং ব্যবহার করে। ডেটা সংহত করে, তারা একটি মাস্টার ডেটা সেট তৈরি করে যা প্রতিবেদন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
• গ্রাহক ডেটা ইন্টিগ্রেশন: এন্টারপ্রাইজগুলি গ্রাহকদের একীভূত দৃশ্য তৈরি করতে ডেটা মার্জিং ব্যবহার করে। একাধিক উৎস, যেমন CRM, বিপণন, এবং বিক্রয় ডেটা, গ্রাহকের আচরণ আরও ভালভাবে বোঝার জন্য ব্যবহার করা হয়।
• সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট: এন্টারপ্রাইজগুলি সাপ্লাই চেইনের বিভিন্ন অংশ থেকে ডেটা একত্রিত করার জন্য ডেটা মার্জিং ব্যবহার করে, যেমন ইনভেন্টরি, লজিস্টিকস এবং প্রোডাকশন ডেটা, অপারেশনগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে এবং দক্ষতা উন্নত করতে।
• জালিয়াতি সনাক্তকরণ: এন্টারপ্রাইজগুলি জালিয়াতির ধরণগুলি সনাক্ত করতে বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করতে ডেটা মার্জিং ব্যবহার করে, যেমন লেনদেন ডেটা, গ্রাহক ডেটা এবং বাহ্যিক ডেটা উত্সগুলি।
• ঝুকি ব্যবস্থাপনা: এন্টারপ্রাইজগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করতে ডেটা মার্জিং ব্যবহার করে, যেমন আর্থিক ডেটা, বাজারের ডেটা এবং বাহ্যিক ডেটা উত্সগুলি, ঝুঁকিগুলি সনাক্ত করতে এবং পরিচালনা করতে।
• মানব সম্পদ ব্যবস্থাপনা: এন্টারপ্রাইজগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করতে ডেটা মার্জিং ব্যবহার করে, যেমন কর্মচারী ডেটা, বেতনের ডেটা এবং কর্মক্ষমতা ডেটা, কর্মীদের ডেটা পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করতে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/