ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা পরিষ্কার ডেটা এবং আরও ভালো সিদ্ধান্তের জন্য কাঠামোবদ্ধ কাঠামোর সাহায্যে AI সাফল্যকে চালিত করে

আধুনিক সরঞ্জামগুলি বিভাগগুলিতে ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। বিপণন দল প্রচারাভিযানের কর্মক্ষমতা ট্র্যাক. উত্পাদন কারখানাগুলি উত্পাদন দক্ষতা পর্যবেক্ষণ করে। অর্থ দল রাজস্ব পূর্বাভাস. BI এই সিদ্ধান্তগুলি থেকে অনুমানকে সরিয়ে দেয়।

ফোর্ড, টয়োটা এবং অ্যাকসেনচার সহ ফরচুন 500 প্রতিষ্ঠানে 15 বছরের বেশি অভিজ্ঞতার সাথে লিড এন্টারপ্রাইজ ডেটা আর্কিটেক্ট মিলান পারিখের মতে, “ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা যেকোন ডেটা কৌশলের মেরুদন্ড হিসাবে রয়ে গেছে। আপনি একটি AI মডেলকে প্রশিক্ষিত করার আগে বা একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সিস্টেম তৈরি করার আগে, আপনার প্রয়োজন পরিষ্কার, সংগঠিত এবং বিশ্বস্ত সংস্থার মাধ্যমে। অনেক BI-এর অনুশীলন ছাড়াই শক্তিশালী AI অনুশীলনে আসে। প্রথমে কঠিন BI ফ্রেমওয়ার্ক প্রতিষ্ঠা করা।”

BI কেন এআইকে এগিয়ে নিয়ে যায়

এআই শিরোনাম দখল করে। BI AI কাজ করে। এআই মডেলগুলির থেকে শেখার জন্য কাঠামোগত ডেটাসেট প্রয়োজন। বিআই সিস্টেমগুলি সেই কাঠামো প্রদান করে। সংস্থাগুলি এখন এআই-সক্ষম ড্যাশবোর্ড স্থাপন করে যা বিক্রয় প্রবণতা, ফ্ল্যাগ অপারেশনাল ঝুঁকির পূর্বাভাস দেয় এবং পদক্ষেপের সুপারিশ করে।

মিলান সম্পর্কের কথা উল্লেখ করেছেন: “মানুষের উপলব্ধির চেয়ে AI-এর BI-এর বেশি প্রয়োজন। যদি ডেটা সঠিক শাসন, প্রসঙ্গ বা গুণমান যাচাইয়ের অভাব থাকে, তাহলে AI ত্রুটিগুলি দূর করার পরিবর্তে আরও বাড়িয়ে দেবে। BI নিয়ম, সংজ্ঞা এবং গুণমানের গেটগুলি স্থাপন করে। AI তারপর স্কেল এবং গতি প্রয়োগ করে।” ক্ষেত্রটি স্ট্যাটিক মাসিক রিপোর্ট থেকে গতিশীল, রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ডে বিকশিত হয়েছে। স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ দলগুলিকে IT সমর্থনের জন্য অপেক্ষা না করে ডেটা অন্বেষণ করতে দেয়৷

ডেটার গণতন্ত্রীকরণ কোম্পানিগুলি কীভাবে কাজ করে তা পরিবর্তন করে, দশ বছর আগে, ডেটা বিশ্লেষণ বিশেষ দলগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল। এখন, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীরা সরাসরি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে এবং অবিলম্বে উত্তর পান। এই অ্যাক্সেসিবিলিটি দ্রুত সিদ্ধান্তগুলি চালিত করে তবে কর্মশক্তি জুড়ে আরও ভাল ডেটা সাক্ষরতার দাবি রাখে।

কেন BI AI এগিয়ে নিয়ে যায়

এআই শিরোনাম দখল করে। BI AI কাজ করে। নির্ভরযোগ্য BI ফ্রেমওয়ার্ক ছাড়া, AI মডেলগুলি বালিতে তৈরি করা হয়। বিশ্লেষকরা অনুমান করেন যে একজন ডেটা বিজ্ঞানীর 80% এর বেশি সময় ডেটা পরিষ্কার এবং সংগঠিত করার জন্য যায় – একটি প্রক্রিয়া যা BI নীতির মূলে রয়েছে।

গার্টনার প্রজেক্ট করে যে 2027 সালের মধ্যে, 70% এরও বেশি এন্টারপ্রাইজ তাদের AI পাইপলাইনে সরাসরি BI সক্ষমতা একীভূত করবে। BI এমন কাঠামো প্রদান করে যা AI মডেলগুলি থেকে শেখে, নিশ্চিত করে যে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সঠিক এবং কার্যকর হয়৷ আজকের BI টুলগুলি স্ট্যাটিক রিপোর্টের বাইরে চলে যায়: এআই-সক্ষম ড্যাশবোর্ডগুলি বিক্রয় প্রবণতা, ফ্ল্যাগ সাপ্লাই চেইন ঝুঁকির পূর্বাভাস দেয় এবং রিয়েল টাইমে খরচ-সঞ্চয় ক্রিয়াগুলির সুপারিশ করে৷

ক্ষেত্রটি দ্রুত বিকশিত হয়েছে। দশ বছর আগে, তথ্য বিশ্লেষণ বিশেষ আইটি দলে সীমাবদ্ধ ছিল। এখন, সেলফ-সার্ভিস অ্যানালিটিক্স ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের সরাসরি ডেটা জিজ্ঞাসা করার অনুমতি দেয় – একটি বাজার যা 2030 সাল পর্যন্ত 13% CAGR-এ বৃদ্ধি পাবে, বিশ্বব্যাপী $55 বিলিয়ন পৌঁছবে (অ্যালাইড মার্কেট রিসার্চ)। ডেটার এই গণতন্ত্রীকরণ দ্রুত সিদ্ধান্তগুলিকে ক্ষমতায়ন করে তবে কর্মশক্তি জুড়ে আরও ভাল ডেটা সাক্ষরতার দাবি রাখে।

দক্ষতা যে ব্যাপার

BI-তে ক্যারিয়ার শুরু করার জন্য গভীর কোডিং দক্ষতার চেয়ে বিশ্লেষণাত্মক চিন্তার প্রয়োজন। আপনাকে ডেটা এবং ব্যবসায়িক সমস্যা উভয়ই বুঝতে হবে। মূল দক্ষতার মধ্যে রয়েছে পাওয়ার বিআই, টেবলউ বা লুকার ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন; এসকিউএল ফান্ডামেন্টাল সহ ডাটাবেস ব্যবস্থাপনা; ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম পরিচিতি; ডেটা গল্প বলা যা সংখ্যাকে বর্ণনায় অনুবাদ করে; এবং ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপট যা ফলাফলের সাথে মেট্রিক্স লিঙ্ক করে।

প্রযুক্তিগত দক্ষতা আপনাকে দরজায় পৌঁছে দেয়, তবে ব্যবসায়িক দক্ষতা নির্ধারণ করে আপনি কতদূর যাবেন। BI পেশাদার যারা রাজস্ব মডেল, অপারেশনাল সীমাবদ্ধতা, এবং গ্রাহক আচরণ বোঝে তারা কৌশলগত অংশীদার হয়। তারা শুধু কি ঘটেছে রিপোর্ট না. তারা ব্যাখ্যা করে কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ এবং এটি সম্পর্কে কী করতে হবে।

ক্যারিয়ার ট্রাজেক্টোরিজ

BI বিভিন্ন পথ অফার করে: বিজনেস ইন্টেলিজেন্স বিশ্লেষক ডেটাকে ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করে, BI বিকাশকারী সিস্টেম তৈরি করে এবং রক্ষণাবেক্ষণ করে, ডেটা ইঞ্জিনিয়ার পাইপলাইন ডিজাইন করে এবং গুণমান পরিচালনা করে, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন বিশেষজ্ঞ রিপোর্ট তৈরি করে, এবং অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার কৌশল তত্ত্বাবধান করে।

অভিজ্ঞতা বিশ্লেষণের প্রধান বা চিফ ডেটা অফিসারের মতো সিনিয়র ভূমিকার দরজা খুলে দেয়। এই অবস্থানগুলি কার্যনির্বাহী স্তরে সাংগঠনিক ডেটা কৌশল গঠন করে।

ট্রাস্ট এবং গভর্নেন্স

ডেটা সিদ্ধান্ত নেয়, তাই নির্ভুলতা গুরুত্বপূর্ণ। BI পেশাদাররা নিশ্চিত করে যে ডেটা নির্ভরযোগ্য, নিরপেক্ষ এবং নৈতিকভাবে ব্যবহৃত হয়। আধুনিক কাঠামোর মধ্যে অন্তর্নির্মিত গভর্নেন্স বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা গুণমান যাচাই করে, মডেলগুলি পরীক্ষা করে এবং পতাকার অসঙ্গতিগুলিকে যাচাই করে।

ডেটা গভর্নেন্স আমলাতন্ত্র নয়। এটা সুরক্ষা. যখন এক্সিকিউটিভরা একটি ড্যাশবোর্ডের উপর ভিত্তি করে মিলিয়ন-ডলারের সিদ্ধান্ত নেয়, তখন সেই ড্যাশবোর্ডটি সঠিক হতে পারে। ভালো BI-এর মধ্যে রয়েছে অডিট ট্রেল, বৈধতার নিয়ম এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা।

কেন এটা এখন গুরুত্বপূর্ণ

বিভিন্ন সেক্টর জুড়ে প্রতিষ্ঠানের জন্য BI পেশাদারদের প্রয়োজন। হাসপাতালগুলি রোগীর প্রয়োজনের পূর্বাভাস দেয়। খুচরা চেইন চাহিদা পূর্বাভাস. আর্থিক প্রতিষ্ঠান ঝুঁকি মূল্যায়ন. প্রতিটি শিল্পের ডেটা রয়েছে। যারা এটি থেকে অর্থ আহরণ করবে তারা নেতৃত্ব দেবে।

কর্মজীবন অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, খুচরা, এবং লজিস্টিক জুড়ে শক্তিশালী চাহিদা সরবরাহ করে; বিশ্বব্যাপী শক্তিশালী বাজার বৃদ্ধি; ভারতে এন্ট্রি-লেভেল বিশ্লেষকদের সাথে প্রতিযোগিতামূলক ক্ষতিপূরণ বার্ষিক £6-10 লক্ষ আয়; বিশ্লেষণ, উন্নয়ন, এবং ব্যবস্থাপনা বিস্তৃত বিভিন্ন ভূমিকা; এবং ডিজিটাল রূপান্তর উদ্যোগে কেন্দ্রীয় অবস্থান।

BI রাতারাতি সাফল্যের প্রতিশ্রুতি দেয় না। সরঞ্জাম এবং কৌশল বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে এটি ক্রমাগত শেখার প্রয়োজন। তবে পেশাদারদের জন্য যারা কাঠামোগত চিন্তাভাবনা, ব্যবসায়িক প্রভাব এবং প্রযুক্তিগত গভীরতাকে মূল্য দেয়, BI একটি ভিত্তি তৈরি করে প্রতিষ্ঠানের তথ্য আছে। প্রশ্ন হল তারা জানে কি না এটা নিয়ে। বিআই পেশাদাররা এই প্রশ্নের উত্তর দেন। এক সময়ে একটি অন্তর্দৃষ্টি.

ইনপুটস: মিলন পারিখ, লিড এন্টারপ্রাইজ ডেটা আর্কিটেক্ট

– শেষ