ডেটা আধুনিক উদ্যোগের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। ব্যবসাগুলি ভোক্তা, সরবরাহকারী এবং অভ্যন্তরীণ সিস্টেমের মতো অনেক উত্স থেকে ডেটা পায় এবং শিক্ষিত সিদ্ধান্ত নিতে এটি ব্যবহার করে। তবুও, ডেটার পরিমাণ এবং জটিলতা বাড়ার সাথে সাথে এটি পরিচালনা করা এবং দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা কঠিন হয়ে উঠতে পারে।
একটি ডেটা ক্যাটালগ এতে সাহায্য করতে পারে। এটি একটি টুল যা ব্যবসার দ্বারা তাদের ডেটা সম্পদ পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। অন্য কথায়, এটি কেবল একটি কোম্পানি সম্পর্কে তথ্যের একটি ডিরেক্টরি। এই তথ্যগুলির মধ্যে অবস্থান, গঠন এবং অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
কার্যকর ডেটা সম্পদ ব্যবস্থাপনার জন্য, একটি ডেটা ক্যাটালগ অপরিহার্য। একটি ডেটা ক্যাটালগ ছাড়া, কোম্পানিগুলি তাদের ডেটা ট্র্যাক হারানোর বিপদ চালায়। এটি তাদের কাছে কী ডেটা আছে, এটি কোথায় এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করতে হবে তা জানতে বাধা দেয়৷ ডেটা ত্রুটি, অনুলিপি, এবং এর কারণে অসঙ্গতিগুলি ব্যবসার উপর গুরুতর প্রভাব ফেলতে পারে।
একটি ডেটা ক্যাটালগের উপাদান
মেটাডেটা, তথ্য বংশ, এবং ডেটা মানের বিবরণ একটি ডেটা ক্যাটালগের তিনটি মূল অংশ।
মেটাডাটা
ক্যাটালগের ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি মেটাডেটা হিসাবে পরিচিত। এতে ডেটার নাম, অবস্থান, বিন্যাস এবং উদ্দেশ্যমূলক ব্যবহারের মতো বিশদ বিবরণ রয়েছে। ডেটা প্রসঙ্গ দেওয়ার মাধ্যমে, মেটাডেটা ব্যবহারকারীদের ডেটা সম্পদগুলি আরও দ্রুত খুঁজে পেতে এবং বুঝতে সক্ষম করে।
ডেটা ইতিহাস
ডেটা লাইনেজ হল বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে ডেটা তৈরি, রূপান্তর এবং গতিবিধির ডকুমেন্টেশন। এটি ডেটার রুটের একটি ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি অফার করে, যা ডেটার নির্ভুলতা নির্ধারণ এবং এর ইতিহাস ট্র্যাক করা সহজ করে তোলে।
গুণমান তথ্য তথ্য
ডেটা মানের তথ্য সম্পূর্ণতা, সঠিকতা, ধারাবাহিকতা এবং সময়োপযোগীতা সহ বিষয়গুলি পরীক্ষা করে। এটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য ডেটার উপযুক্ততা নির্ধারণের একটি উপায় অফার করে। এছাড়াও, এটি গ্যারান্টি দেয় যে ডেটা সংস্থার প্রয়োজনীয়তা মেনে চলে।
ডেটা ক্যাটালগ বোঝা
একটি ডেটা ক্যাটালগ হল ডেটা সম্পদের একটি সম্পূর্ণ ইনভেন্টরি যাতে প্রতিটি ডেটা সংগ্রহ সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট তথ্য থাকে। এটিতে মেটাডেটা, ডেটা বংশ, এবং ডেটা মানের তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যাতে সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটা সম্পদগুলি কার্যকরভাবে পরিচালনা করতে সহায়তা করে৷
মেটাডেটা একটি ডেটা সেটের গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করে, যেমন এর স্কিমা, ফর্ম্যাট, ডেটা টাইপ এবং ডেটা উত্স৷ ডেটা লাইনেজ একটি ডেটা সেটের ইতিহাস ব্যাখ্যা করে, এর উত্স, পরিবর্তন এবং নির্ভরতা সহ। এবং, ডেটা মানের তথ্য একটি ডেটা সেটের সঠিকতা, সম্পূর্ণতা এবং নির্ভরযোগ্যতা প্রদর্শন করে।
ডেটা ক্যাটালগগুলি প্রায়শই ডেটা অভিধান বা ডেটা ইনভেন্টরিগুলির জন্য ভুল হয়, যদিও সেগুলি একই জিনিস নয়। যদিও ডেটা অভিধানগুলি ডেটা টুকরোগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে এবং বর্ণনা করে, ডেটা ক্যাটালগগুলি সম্পূর্ণ ডেটা সেট সম্পর্কে বিশদ তথ্য দেয়। বিপরীতে, ডেটা ইনভেন্টরিগুলি আর কোনও তথ্য না দিয়ে কেবল ডেটা সম্পদের তালিকা করে।
একটি ডেটা ক্যাটালগ পরিকল্পনা
এটি কোম্পানির চাহিদা পূরণ করে তা নিশ্চিত করার জন্য একটি ডেটা ক্যাটালগ তৈরি করার আগে সঠিকভাবে প্রস্তুত করা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা উত্স সনাক্ত করা, মেটাডেটা মান প্রতিষ্ঠা করা এবং ব্যবহারকারীর চাহিদা বোঝা সব গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।
সংস্থার সাথে ডেটা উত্সের প্রাসঙ্গিকতা এবং মূল্য সাবধানে বিবেচনা করা উচিত। কোম্পানি জুড়ে অভিন্নতা এবং আন্তঃক্রিয়াশীলতা বজায় রাখার জন্য, মেটাডেটা মান ব্যবহার করা উচিত। ডেটা ক্যাটালগ তাদের মাথায় রেখে তৈরি করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহারকারীর প্রয়োজনীয়তাগুলি সংজ্ঞায়িত করা উচিত।
একটি ডেটা ক্যাটালগ তৈরি করার পদক্ষেপ
ধাপ 1: ডেটা উত্স সনাক্ত করুন
একটি ডেটা ক্যাটালগ তৈরির প্রথম ধাপ হল আপনার প্রতিষ্ঠানের সমস্ত ডেটা উত্স সনাক্ত করা৷ এই ডাটাবেস গঠিত, তথ্য গুদাম, স্প্রেডশীট, এবং অন্যান্য ডেটা ভান্ডার। আপনি যখন সমস্ত উত্স সনাক্ত করেছেন, আপনি মেটাডেটা সংগ্রহ করা শুরু করতে পারেন৷
ধাপ 2: মেটাডেটা সংগ্রহ করা
নিম্নলিখিত পদক্ষেপটি তালিকাভুক্ত সমস্ত ডেটা উত্স থেকে মেটাডেটা সংগ্রহ করা। মেটাডেটা একটি ডেটাসেটের মূল বৈশিষ্ট্যগুলি নির্দিষ্ট করে, যেমন এর স্কিমা, বিন্যাস, ডেটা টাইপ এবং উত্স৷ মেটাডেটা সংগ্রহ ডেটা সংগঠনে সহায়তা করে এবং অনুসন্ধান এবং খুঁজে পাওয়া সহজ করে তোলে।
ধাপ 3: ডেটা প্রোফাইলিং
মেটাডেটা সংগ্রহের পরে, ডেটা প্রোফাইল করা হয়। তাদের গঠন, পদার্থ এবং গুণমান সনাক্ত করতে ডেটা সেট পর্যালোচনা করার প্রক্রিয়াটিকে ডেটা প্রোফাইলিং বলা হয়। প্রোফাইলিং ডেটা মানের উদ্বেগ যেমন অনুপস্থিত ডেটা সনাক্ত করতে সহায়তা করে। এটি নিশ্চিত করে যে ডেটা পরিষ্কার এবং ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত।
ধাপ 4: একটি ডেটা অভিধান তৈরি করুন
নিম্নলিখিত ধাপে একটি ডেটা অভিধান তৈরি করা হয়। একটি ডেটা অভিধান হল আপনার কোম্পানির সমস্ত ডেটার একটি সম্পূর্ণ ইনভেন্টরি৷ এটি সমৃদ্ধ মেটাডেটা বর্ণনা, ডেটা মানের তথ্য এবং ডেটা বংশের প্রস্তাব দেয়। আপনার প্রতিষ্ঠানের ডেটা বোঝা এবং এটি সঠিকভাবে ব্যবহার করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য একটি ডেটা অভিধান গুরুত্বপূর্ণ।
ধাপ 5: ডেটা সম্পর্ক সনাক্তকরণ
পরবর্তী ধাপ হল ডেটার মধ্যে লিঙ্ক চিহ্নিত করা। এটি ডেটাসেটের মধ্যে লিঙ্ক সনাক্ত এবং হাইলাইট করে। এটি স্টেকহোল্ডারদের ডেটা উত্সগুলির মধ্যে লিঙ্কটি সহজেই বোঝার অনুমতি দেয়।
ধাপ 6: একটি বংশ নির্মাণ
ডেটার যাত্রা নির্ধারণের জন্য একটি গ্রাফিলি চিত্রিত বংশ তৈরি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বংশ তথ্য প্রবাহের সাথে জড়িত অনেক পদ্ধতি ব্যাখ্যা করে। এটি স্টেকহোল্ডারদের সহজভাবে বংশের সন্ধান করে একটি সমস্যার অন্তর্নিহিত কারণ সনাক্ত করতে সক্ষম করে।
৭ম ধাপ: ডেটা অর্গানাইজেশন
একটি ফাইল বা একটি টেবিলের মধ্যে থাকা ডেটা প্রযুক্তিগতভাবে বিদ্যমান। ব্যবসার প্রয়োজনীয়তা অনুসারে, এটির অর্থ হতে পারে বা নাও হতে পারে। ফলস্বরূপ, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীরা বুঝতে এবং বিশ্বাস করতে পারে এমনভাবে ডেটা সংগঠিত করার জন্য ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা প্রয়োজন। ডেটা ট্যাগ করা, ব্যবহার এবং ব্যবহারকারীর ভূমিকার উপর ভিত্তি করে ডেটা সাজানো এবং স্বয়ংক্রিয় ডেটা সংগঠন এই সমস্ত ডেটা সংগঠনের পদ্ধতি।
ধাপ 8: সহজে অ্যাক্সেস প্রদান করুন
আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য ডেটা ক্যাটালগ ডেটা স্ট্যাকের ভিতরে সহজে পাওয়া উচিত। আপনি যদি একটি টুল ব্যবহার করেন তবে আপনি ওয়েবসাইটে ডেটা ক্যাটালগ ব্যবহার করতে পারেন সেচা, যা ডেটা ক্যাটালগের ব্যবহারযোগ্যতা বাড়ায়।
ধাপ 9: জায়গায় নিরাপত্তা ব্যবস্থা রাখুন
যেহেতু ডেটা ক্যাটালগে একটি প্রতিষ্ঠানের সমস্ত ডেটার একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ রয়েছে, এটি নিরাপত্তা প্রয়োজনীয়তাগুলি অনুসরণ করা গুরুত্বপূর্ণ৷ একটি ডেটা ক্যাটালগে অবশ্যই ভূমিকা-ভিত্তিক নিরাপত্তা, কে কী ডেটা এবং কখন ব্যবহার করেছে, অডিটিং এবং এনক্রিপশনের তথ্য থাকতে হবে।
আপনার ডেটা ক্যাটালগ ব্যবহার করা
ব্যবহারকারীদের ডেটা সম্পদের সম্পূর্ণ তথ্য প্রদান করে, একটি ডেটা ক্যাটালগ ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
একটি ডেটা বিশ্লেষক, উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট গবেষণার জন্য প্রাসঙ্গিক ডেটা সেটগুলি সনাক্ত করতে ডেটা ক্যাটালগ ব্যবহার করতে পারেন। এবং, তারা ডেটার গঠন এবং পদার্থ বোঝার জন্য মেটাডেটা ব্যবহার করতে পারে। ডেটা ক্যাটালগটি একটি ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী বিভিন্ন ডেটা সেট অধ্যয়ন করতে এবং ভোক্তাদের আচরণ, পণ্যের কার্যকারিতা বা বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি পেতে ব্যবহার করতে পারে।
সংক্ষেপে বলতে গেলে, একটি ডেটা ক্যাটালগ বজায় রাখার জন্য সতর্ক পরিকল্পনা এবং ধারাবাহিক কাজ জড়িত। তবুও, ডেটা সম্পদের পুঙ্খানুপুঙ্খ ইনভেন্টরি থাকার সুবিধা অনেক। এটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করতে পারে এবং উৎপাদনশীলতা বাড়াতে পারে।
ডেটা অভিধান, ডেটা ইনভেন্টরি এবং ডেটা ক্যাটালগের মধ্যে পার্থক্য
যদিও ডেটা অভিধান, ডেটা ইনভেনটরি এবং ডেটা ক্যাটালগগুলি সমস্তই একটি সংস্থার ডেটা সম্পদের বিশদ বিবরণ দেয়, তবে তাদের ব্যাপ্তি এবং বিবরণের পরিমাণ পরিবর্তিত হয়।
অভিধান ডেটা
ডাটা ডিকশনারিতে ডেটার গঠনের বিশদ বিবরণ অন্তর্ভুক্ত থাকে, যার মধ্যে টেবিল, ক্ষেত্র এবং সংযোগের নাম এবং বিবরণ রয়েছে। এগুলি প্রায়শই ডাটাবেস প্রশাসকদের দ্বারা তৈরি করা হয় এবং নির্দিষ্ট প্রযুক্তিগত তথ্যগুলিতে মনোনিবেশ করে।
তথ্য ইনভেন্টরি
ডেটা ইনভেন্টরিতে তাদের অবস্থান, মালিক এবং নিরাপত্তা স্তর সহ শারীরিক ডেটা সম্পদের বিবরণ অন্তর্ভুক্ত থাকে। এগুলি প্রায়শই আইটি ইউনিট দ্বারা ডেটা সম্পদের ইনভেন্টরির উপর একটি ব্যবস্থাপনা-ভিত্তিক ফোকাস দিয়ে তৈরি করা হয়।
ডেটা ক্যাটালগ
ডেটা ক্যাটালগগুলি একটি প্রতিষ্ঠানের ডেটা সম্পদের একটি সম্পূর্ণ চিত্র অফার করতে মেটাডেটা, ডেটা বংশ, এবং ডেটা গুণমানের তথ্যকে একত্রিত করে। এগুলি ব্যবহারকারী-বান্ধব এবং ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী, ডেটা বিজ্ঞানী এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডারদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়ার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে যাদের অবশ্যই ডেটা সম্পদগুলি বুঝতে হবে এবং প্রয়োগ করতে হবে।
গুরুত্বপূর্ণ জিনিস অ্যাকাউন্টে নিতে
একটি ডেটা ক্যাটালগ তৈরি করার সময় অনেকগুলি ভেরিয়েবল অবশ্যই বিবেচনা করা উচিত। শুরু করার জন্য, ক্যাটালগে অন্তর্ভুক্ত করা আবশ্যক ডেটা উত্সগুলি নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি নিশ্চিত করে যে সমস্ত ডেটা রেকর্ড করা এবং অ্যাক্সেসযোগ্য।
অধিকন্তু, ক্যাটালগের ডেটা সঠিক, পূর্ণ এবং আপ টু ডেট কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য মেটাডেটা মান এবং ডেটা গভর্নেন্স পদ্ধতিগুলি অবশ্যই প্রতিষ্ঠিত করতে হবে। ডেটা অর্গানাইজেশন এবং অ্যাক্সেসিবিলিটি বিবেচনা করার জন্যও গুরুত্বপূর্ণ কারণগুলি কারণ ক্যাটালগটি এমনভাবে সাজানো উচিত যা ব্যবহারকারীদের কাছে বোধগম্য হয় এবং ডেটা স্ট্যাকের মধ্যে সহজেই উপলব্ধ।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন