মেটাভার্স, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI), ক্লাউড কম্পিউটিং, মোবাইল ডিভাইস এবং ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) সবই জনপ্রিয় হয়ে উঠছে।
ফলস্বরূপ, ব্যবসাগুলি আগের চেয়ে বেশি ডেটা তৈরি করে এবং সংগ্রহ করে। আপনি যখন একটি ওয়েবসাইট বা ডিভাইসের সাথে সংযোগ করেন, তখন ডেটা তৈরি এবং সংরক্ষণ করা হয়।
ফরোয়ার্ড-চিন্তাকারী সংস্থাগুলি এই জাতীয় ডেটা ব্যবহারের গুরুত্ব স্বীকার করে। এটি তাদের, অন্যান্য জিনিসগুলির মধ্যে, গ্রাহকের অভিজ্ঞতা এবং লাভজনকতা উন্নত করতে দেয়। আপনি গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করার চেষ্টা করছেন বা আপনার ইনভেন্টরি আরও ভালভাবে পরিচালনা করার চেষ্টা করছেন, ডেটা আপনার কোম্পানিকে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।
আপনার ব্যবসা যত বেশি লাভজনক, তত দ্রুত আপনি এই ধরনের বিচার করতে পারবেন। দ্রুত ব্যবসা পছন্দ করার জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করার অভ্যাসটি অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স নামে পরিচিত, কখনও কখনও অপারেশনাল ইন্টেলিজেন্স নামেও পরিচিত।
এই অংশে, আমরা অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স অন্তর্দৃষ্টি, কেস ব্যবহার এবং আরও অনেক কিছু গভীরভাবে দেখব। চল শুরু করি.
অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স কি?
"ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ" প্রায়শই দল জুড়ে উল্লেখ করা হয়।
যদিও এটি পূর্বে একটি লম্বা লক্ষ্য ছিল, ডেটা স্ট্যাকের অগ্রগতি, যেমন ডেটা গুদাম, ডেটা লেক এবং BI টুল, রিয়েল-টাইম ডেটাকে আগের চেয়ে সহজ এবং কম ব্যয়বহুল করে তুলেছে।
অগ্রগতির ফলে ডেটা আরও মূল্যবান হয়ে উঠেছে মেশিন লার্নিং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, এবং ডেটা মাইনিং।
যাইহোক, একটি অমীমাংসিত সমস্যা রয়ে গেছে: এই ডেটা থেকে অর্জিত অন্তর্দৃষ্টিগুলি শুধুমাত্র তখনই উপযোগী হয় যদি সেগুলি ব্যবসায়িক পরিবর্তনের জন্য ব্যবহার করা হয় যা সুইকে এগিয়ে নিয়ে যায়।
অপারেশনাল বিশ্লেষণ হল এক ধরনের ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ যা একটি কোম্পানির বর্তমান এবং রিয়েল-টাইম ক্রিয়াকলাপ নিরীক্ষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এটি উত্পাদনশীলতা বাড়াতে এবং দৈনন্দিন ক্রিয়াকলাপগুলিকে প্রবাহিত করতে রিয়েল-টাইম ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা নিয়োগ করে।
আজকের ব্যবসায়িক বিশ্বে, কোম্পানিগুলির জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা থাকা এবং ভোক্তাদের আচরণ এবং কোম্পানির প্রক্রিয়াগুলিতে সম্পূর্ণ স্বচ্ছতা থাকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যাতে মালিকরা তাদের প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপগুলি ট্র্যাক করতে পারে এবং গ্রাহকের সুখ এবং নীচের অংশকে বাড়ানোর জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ নিতে পারে। লাইন
এটা কিভাবে কাজ করে?
সাম্প্রতিক বছরগুলোতে, একটি নতুন স্ট্যান্ডার্ড ডেটা স্ট্যাক তৈরি হয়েছে, একটি ডেটা গুদামের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে উভয় ক্লাসিক্যাল এবং অপারেশনাল বিশ্লেষণ সমর্থন করতে সক্ষম.
আপনি যদি এই মৌলিক পরিকাঠামোতে বিনিয়োগ করেন তবে অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স বাস্তবায়ন করা যেকোন আকারের ফার্মের জন্য খুব অর্জনযোগ্য হয়ে ওঠে। সমসাময়িক ডেটা স্ট্যাকের চারটি বিভাগ রয়েছে:
- বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য - ফাইভট্রানকে একটি ETL (এক্সট্রাক্ট, লোড, ট্রান্সফর্ম) সমাধান হিসাবে ভাবুন যা আপনার ডেটা গুদামের সাথে আপনার সমস্ত ডেটা উত্স সংযুক্ত করবে।
- ডেটা স্টোরেজ - বিবেচনা করুন তুষারকণা, একটি ডেটা গুদাম যা এক জায়গায় কাঠামোগত এবং অসংগঠিত উভয় ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে।
- তথ্য মডেলিং: dbt বিবেচনা করুন, একটি ডেটা মডেলিং অ্যাপ্লিকেশন যা আপনাকে ডেটা মডেলগুলির একটি লাইব্রেরি প্রদান করে আপনার ডেটা পরিচালনা করতে সহায়তা করে যা আপনার ডেটাকে বিভিন্ন ব্যবহারের জন্য ব্যবহারযোগ্য করে তোলে।
- ডেটা অ্যাক্টিভেশন: Teradata বিবেচনা করুন, একটি ডেটা অটোমেশন প্রযুক্তি যা আপনার ডেটা গুদাম থেকে ব্যবহারযোগ্য ডেটা বের করবে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাচাই করবে এবং এটি প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলিতে প্রেরণ করবে৷
অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স ব্যবহার ক্ষেত্রে
অনেক মূল ব্যবসা ফাংশন অপারেশনাল বিশ্লেষণ দ্বারা সমর্থিত হয়. এটি মাথায় রেখে, এখানে কিছু উপায় রয়েছে যা আপনার প্রতিষ্ঠানের বিভিন্ন বিভাগ অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে উপকৃত হতে পারে:
- Marketing: একজন ভোক্তা কেনাকাটা করার সময় আইটেম বা প্রচারের লক্ষ্যযুক্ত পরামর্শ দেওয়ার জন্য অপারেশনাল ডেটা ব্যবহার করে, ব্যবসাগুলি রিয়েল-টাইমে বিক্রয় সর্বাধিক করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাহকের আইপি ঠিকানা তাদের অবস্থান নির্ধারণ করতে এবং এলাকার সাধারণ ক্রয় ক্ষমতার উপর নির্ভর করে গতিশীলভাবে মূল্য নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- ম্যানেজমেন্ট: ক্রমাগত বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে, ব্যবসাগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে আরও ভালভাবে পরিচালনা করতে পারে, যেমন যন্ত্রপাতি ভেঙে যাওয়ার আগে প্রতিরোধমূলক রক্ষণাবেক্ষণ করা বা জনপ্রিয় বিক্রয় আইটেমগুলি রিফিল করা।
- IT: আইটিতে অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স সার্ভার, নেটওয়ার্কিং উপাদান, ক্লাউড সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে রিয়েল-টাইম কর্মক্ষমতা তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত করে। তথ্যটি তখন প্রযুক্তিবিদরা আপটাইম বজায় রাখতে এবং অপারেটিং খরচ বাঁচাতে ব্যবহার করেন।
- সরবারহ শৃঙ্খল: তারা জটিল এবং ভঙ্গুর। পণ্যের ঘাটতি এবং গুদাম কর্মীদের ঘাটতি, সেইসাথে ট্রাফিক এবং আবহাওয়ার বিপর্যয়ের মতো ডেলিভারি বাধার মতো সমস্যাগুলির দ্বারা সাপ্লাই চেইনগুলি ধ্বংস হয়ে গেছে। এর ফলে ব্যাক অর্ডারের পাশাপাশি অসন্তুষ্ট ভোক্তা এবং অংশীদাররা হতে পারে। সাপ্লাই চেইন লজিস্টিক অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স সলিউশন দ্বারা উন্নত করা হয়, যা আরও বেশি অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং দ্রুত পণ্য প্রবাহের জন্য অনুমতি দেয়।
- উৎপাদনকারী দল: যন্ত্রপাতি, যানবাহন, এবং উত্পাদন লাইন নিরীক্ষণের জন্য, তারা প্রায়শই অপারেশনাল বিশ্লেষণ নিয়োগ করে। তারা অত্যাবশ্যক নিরাপত্তা এবং গুণমান ডেটা দেয়, যা কম দুর্ঘটনা এবং ডাউনটাইম সহ স্বাস্থ্যকর এবং আরও দক্ষ কর্মক্ষেত্রে নেতৃত্ব দেয়।
- ডেভেলপারগণ: তারা রিয়েল-টাইমে গ্রাহকরা কীভাবে তাদের পণ্য ব্যবহার করছে তা পরীক্ষা করতে পারে এবং রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে ফ্লাইতে সমন্বয় করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি খেলোয়াড়দের একটি গেমের একটি অংশে যেতে সমস্যা হয়, তাহলে একজন অনলাইন গেম নির্মাতা সেই এলাকার অসুবিধার স্তর পরিবর্তন করতে পারেন বা খেলোয়াড়দের পরবর্তী পর্যায়ে চালিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা বাড়াতে সাহায্য করার জন্য গেমের মধ্যে টুল দিতে পারেন।
অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স সুবিধা
নেতৃস্থানীয় সংস্থাগুলি অপারেশনাল বিশ্লেষণে তাদের বিনিয়োগের প্রসারিত করার একটি কারণ রয়েছে। এটি সমগ্র সংস্থার উপর গভীরভাবে ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে। এখানে চারটি কারণ রয়েছে যে সংস্থাগুলি অপারেশনাল অ্যানালিটিক্সকে মূল্য দেয় সেগুলি পিছনে ফিরে তাকায় না৷
1. দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ
আপনি নিয়মিত ব্যবহার করেন এমন সরঞ্জামগুলিতে ডেটাতে সহজ অ্যাক্সেস থাকা ফার্মগুলিকে চ্যালেঞ্জিং সিদ্ধান্তগুলি ব্যাক আপ করার জন্য কঠোর পরিমাপ প্রদান করে আরও দ্রুত এবং বুদ্ধিমত্তার সাথে কাজ করতে দেয়।
2. গ্রাহকের সন্তুষ্টি বৃদ্ধি
অসামান্য ক্লায়েন্ট অভিজ্ঞতা সক্ষম করার জন্য ব্যক্তিগত চাহিদাগুলি বোঝার জন্য ডেটা ক্যাপচার করা এবং এটি প্রয়োগ করা প্রয়োজন।
গ্রাহকদের সাথে কাজ করার সময়, অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স সমাধানগুলি ফার্মগুলিকে বর্ধিত সময়োপযোগীতা, নির্ভুলতা এবং সহানুভূতির সাথে কাজ করতে সক্ষম করে। ফলস্বরূপ, গ্রাহকদের আরও ভাল অভিজ্ঞতা রয়েছে, আরও বিশ্বস্ত এবং উচ্চ মূল্যায়ন রয়েছে।
3. কর্মচারী সন্তুষ্টি উন্নত হয়েছে
প্রতিভাবান ব্যক্তিরা ডেটা এন্ট্রির মতো ছোটখাটো কাজে সময় নষ্ট করতে চান না বা তারা তিনটি ভিন্ন প্ল্যাটফর্মে প্রবেশ করে তাদের দিন নির্ধারণ করতে চান না। যে কোম্পানিগুলি পুরানো ব্যবসায়িক অনুশীলনগুলি ব্যবহার করে চলেছে তারা আরও প্রযুক্তিগতভাবে উন্নত প্রতিযোগীদের কাছে দক্ষ কর্মী হারানোর ঝুঁকি রাখে।
নেতৃস্থানীয় কোম্পানীগুলি কর্মপ্রবাহ স্বয়ংক্রিয়তা সহ কর্মক্ষম বিশ্লেষণ ব্যবহার করে কর্মীদের কাজগুলিকে স্ট্রীমলাইন করার জন্য, তথ্য পেতে সহজ এবং দ্রুততর করে তোলে, যখন আপনার প্রয়োজন হয়। তদ্ব্যতীত, কম ব্যস্ততা চমৎকার কর্মীদের নিয়োগ এবং ধরে রাখা সহজ করে তোলে।
4. লাভ বৃদ্ধি
একটি নতুন পণ্য বা পরিষেবার জন্য একটি অর্ডার দেওয়ার জন্য একটি গ্রাহক কলিং বিবেচনা করুন.
আপনার নখদর্পণে ডেটা থাকা সুযোগগুলিকে উত্থানের সাথে সাথে তা পুঁজি করা সম্ভব করে তোলে।
আপনি ক্লায়েন্টদের কাস্টমাইজড অফার দিতে পারেন যে তারা সাড়া দেয় যদি আপনার কাছে সঠিক তথ্য থাকে, তাদের আরও স্মার্ট ক্রয়ের সিদ্ধান্ত নিতে এবং সামগ্রিক লাভের উন্নতি করতে সহায়তা করে।
উপসংহার
উপসংহারে, অপারেশনাল অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে, আপনার কোম্পানি আপনার ফ্রন্ট-লাইন কর্মীদের হাতে রিয়েল-টাইম বিজনেস ইন্টেলিজেন্সের ক্ষমতা রাখে, যাতে তারা কোম্পানিকে সবচেয়ে বেশি মূল্য দিতে পারে। ক্লাউড-ভিত্তিক সংস্থানগুলির (যেমন সার্ভার এবং ডেটা গুদাম) খরচ কমে যাওয়ায় কোম্পানিগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণের দিকে ঝুঁকছে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন