ডেটাফিকেশন এবং এআই: গুরুত্বপূর্ণ বিবরণ এবং অন্তর্দৃষ্টি

ডিজিটাল যুগ ডেটাকে একটি নতুন সম্পদ শ্রেণীতে পরিণত করেছে যা কর্পোরেশন তৈরি বা ভাঙতে পারে এবং এর পরিচালনার প্রক্রিয়াটিকে ডেটাফিকেশন বলা হয়।

ডেটাফিকেশন অসংখ্য প্রতিষ্ঠান এবং তাদের প্রতিষ্ঠাতাদের জন্য বিলিয়ন ডলার উপার্জন করেছে এবং যারা ডেটাফাই করতে অস্বীকার করেছিল তাদের সমানভাবে ধ্বংস করেছে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে মিলিত হয়ে, ডেটাফিকেশন শিল্পকে রূপান্তরিত করতে, ব্যবসা এবং গ্রাহকদের মিথস্ক্রিয়াকে নতুন আকার দিতে এবং মুনাফা বৃদ্ধির জন্য একটি অনন্য হাতিয়ার প্রদান করে যেখানে আগে কোনওটির অস্তিত্বই ছিল না বলে মনে হয়।

এই ব্লগটি ডেটাফিকেশন এবং এআই-এর মধ্যে সমন্বয় অন্বেষণ করে, এর মাধ্যমে উদ্ভূত বিভিন্ন সুযোগ এবং ব্যবসায়িক উদ্ভাবনের উপর আলোকপাত করে।

ডেটাফিকেশন কি?

ডেটাফিকেশন হল তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যবহার করার প্রক্রিয়া যা বিভিন্ন উত্স থেকে তৈরি করা হয়, অবগত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য। ডেটাফিকেশন যে কোনো ব্যবসাকে তার অপারেশনের বিভিন্ন অংশকে পরিমাপযোগ্য তথ্যে বিভক্ত করে রূপান্তর করতে সাহায্য করতে পারে যা পরবর্তীতে ট্র্যাক, পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। এই প্রক্রিয়া স্বাভাবিকভাবেই পণ্য এবং পরিষেবার উন্নতির দিকে নিয়ে যায়।

ডেটাফিকেশন দর্শন একটি সম্পদ হিসাবে তথ্য বোঝার উপর নির্ভর করে - কারণ একটি কোম্পানি সহজেই তার কাছে উপলব্ধ তথ্য ব্যবহার করে অর্থনৈতিক সুবিধা লাভ করতে পারে। এইভাবে, অনেক বিনামূল্যে এবং Freemium ডেটাফিকেশনের অর্থনৈতিক সুবিধার জন্য আজ পরিষেবাগুলি বিদ্যমান।

ডেটাফিকেশনের সুবিধা

AI ব্যবহার করে ব্যবসার ডেটাফিকেশনের অনেক সুবিধা রয়েছে, যা কোম্পানির দক্ষতা, উৎপাদনশীলতা এবং লাভের উন্নতি ঘটাবে। এখানে এই সুবিধাগুলির কিছু দেওয়া হল।

1. গ্রাহকদের বোঝা: বিশ্লেষণ আপনাকে আপনার গ্রাহকদের, তাদের আচরণ, ইচ্ছা এবং পছন্দ সম্পর্কে গভীর অন্তর্দৃষ্টি দেবে। সুতরাং, যেকোনো গ্রাহক-কেন্দ্রিক ব্যবসার জন্য ডেটাফিকেশন আবশ্যক।
2. প্রবণতা গবেষণা: আপনার ব্যবসার তথ্য বিশ্লেষণ করলে দেখাবে বিষয়গুলো কোন দিকে যাচ্ছে। আপনি প্রবণতাগুলি আবিষ্কার করতে পারেন, সেই প্রবণতাগুলি গবেষণা করতে পারেন এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলি আবিষ্কার করতে পারেন যা আপনার ব্যবসাকে ব্যান্ডওয়াগনের সাথে লাভজনকভাবে যোগদান করতে সক্ষম করতে পারে৷
3. অন্তর্দৃষ্টিগুলির: সময়ে সময়ে ডেটা বিশ্লেষণ চালানো আপনাকে মূল্যবান তথ্য সরবরাহ করতে পারে যা আপনি কখনই আশা করেননি এবং যা আপনার ব্যবসা এবং ভাগ্যকে পরিবর্তন করতে পারে।
4. দক্ষতা বৃদ্ধি: ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টিগুলি প্রায়শই এন্টারপ্রাইজগুলিকে আরও দক্ষ হওয়ার দিকে পরিচালিত করে কারণ তারা আরও বেশি উত্পাদনশীল প্রক্রিয়াগুলিতে স্যুইচ করে বা অপব্যয়কারী প্রক্রিয়াগুলি হ্রাস করে৷ এটি অটোমেশনও অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।
5. খরচ কমাও: ডেটাফিকেশন থেকে অন্তর্দৃষ্টি এবং নিদর্শনগুলি আপনাকে অপারেশনাল খরচ কমাতে সাহায্য করতে পারে, যা একটি প্লাস।
6. 80/20 দিয়ে ফোকাস করুন: ডেটাফিকেশন একটি কোম্পানির সমস্ত অসম সিস্টেম এবং সংস্থানগুলির ব্যবহারকে উন্মোচিত করতে পারে, সংস্থাটিকে তার ফোকাসকে পুনরুদ্ধার করতে এবং উত্পাদনশীলতা বাড়াতে সহায়তা করে৷
7. আনুমানিক বিশ্লেষণ: AI ডেটাফিকেশন ভবিষ্যতের প্রবণতাগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি কোম্পানির ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করতে পারে এবং এই ধরনের অন্তর্দৃষ্টি আরও ভাল শিল্প ফোকাস এবং ভাল রিটার্নের জন্য বিনিয়োগের দিকে নিয়ে যায়।

ডেটাফিকেশনে এআই-এর ভূমিকা

যদিও তথ্য বিশ্লেষণ ঐতিহ্যগতভাবে বিশ্লেষকদের দ্বারা পরিচালিত একটি ম্যানুয়াল ব্যাপার, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রবর্তন কাজটিকে সহজ করে তোলে এবং ছোট স্টার্টআপগুলিকে উচ্চ স্তরের ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা প্রদানের সুযোগ দেয় যা অন্যথায় সুবিধাভোগীদের জন্য সংরক্ষিত ছিল।

ডাটাফিকেশনে AI-এর মূল ভূমিকা/সুবিধাগুলি নিম্নরূপ।

• দ্রুত বুদ্ধিমত্তা বের করুন: প্যাটার্ন থেকে প্রবণতা এবং সমস্ত ধরণের অন্তর্দৃষ্টি, AI দ্রুত বড় ডেটাসেট থেকে তাদের টেনে আনতে পারে – যে কোনও মানুষের ডেটা বিশ্লেষকের চেয়ে অনেক দ্রুত।
• উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণ: ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার একটি দ্রুত এবং তুলনামূলকভাবে নির্ভরযোগ্য উত্স থাকা যেকোনো দল বা উদ্যোগকে দ্রুত এবং সিদ্ধান্তমূলকভাবে সঠিক পদক্ষেপ নিতে সক্ষম করবে।
• বর্ধিত দক্ষতা: AI যেকোন সংস্থাকে সস্তায় আরও ডেটা মাইন করতে সক্ষম করে, যার ফলে মানুষের প্রচেষ্টা, সময় এবং শক্তি হ্রাস করে অপারেশনাল দক্ষতা বৃদ্ধি করে৷
• টাস্কের অটোমেশন: একটি কোম্পানির ডেটাফিকেশন প্রক্রিয়ার মধ্যে এআইকে একীভূত করার সৌন্দর্য হল যে বেশিরভাগ কাজ ইতিমধ্যে সম্পন্ন হওয়ার কারণে সম্পূর্ণ অটোমেশন সহজ হয়ে যায়। অতঃপর স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াগুলিকে ট্রিগার করতে হবে এমন শর্তগুলি নির্ধারণ করার জন্য আপনার কেবলমাত্র কয়েকটি নিয়ম প্রয়োজন এবং এটিই।

তথ্যের জনপ্রিয় উৎস

আপনার ডেটাফিকেশনের উদ্দেশ্যে ডেটা যে কোনও উত্স থেকে আসতে পারে, যতক্ষণ না এটি নির্ভরযোগ্য। আপনার আদর্শ উৎস নির্ভর করবে আপনার ব্যবসার ধরন এবং আপনি কী করতে চান তার উপর। এখানে কিছু জনপ্রিয় উত্স আছে।

• আইওটি ডিভাইস এবং সেন্সর: এর মধ্যে ইন্টারনেট অফ থিংস ডিভাইসগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা সরাসরি ওয়েবের সাথে সংযুক্ত থাকে বা সাধারণ সেন্সর যা থেকে কোম্পানি অন্যান্য উপায়ে তথ্য সংগ্রহ করতে পারে৷
• সামাজিক মাধ্যম: গ্রাহক-কেন্দ্রিক কোম্পানিগুলি সোশ্যাল মিডিয়া ইন্টারঅ্যাকশন থেকে যতটা সম্ভব ডেটা সংগ্রহ করে অনেক অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে৷
• ই-কমার্স: সমস্ত ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মগুলি ডেটা মাইন করতে ইচ্ছুক কোম্পানিগুলির জন্য একটি আচরণগত সোনার খনি।
• মোবাইল অ্যাপস: বিনামূল্যে এবং প্রিমিয়াম মোবাইল অ্যাপগুলি তাদের ব্যবহারকারীদের সম্পর্কে প্রচুর তথ্য সংগ্রহ করতে পারে যা বিকাশকারীরা অনেক উদ্ভাবনী উপায়ে ব্যবহার করতে পারে৷
• ওয়েব এনালিটিক্স: এমনকি আপাতদৃষ্টিতে সাধারণ ওয়েবসাইটগুলিও প্রচুর অর্থপূর্ণ ডেটা তৈরি করতে পারে যখন সঠিকভাবে সরঞ্জামগুলির সাথে ট্র্যাক করা হয় Google Analytics.
• চিকিত্সা সংক্রান্ত যন্ত্রপাতি: মেডিক্যাল রেকর্ড, ইলেকট্রনিক গ্যাজেট এবং অন্যান্য সবকিছু যা মেডিক্যাল ডেটা বাছাই করে তা ভাল ডেটা উৎস হতে পারে।
• আর্থিক লেনদেন: যে কোম্পানিগুলি আর্থিক অবকাঠামো প্রদান করে তারা সাধারণত গ্রাহক, জালিয়াতি এবং অপ্টিমাইজেশন তথ্যের বিস্তৃত পরিসরের জন্য তাদের বিশাল আর্থিক রেকর্ডগুলি খনি করে।
• গুদাম এবং সরবরাহ চেইন: তাদের সরবরাহ শৃঙ্খল এবং গুদামগুলির প্রতিটি স্তরের নিরীক্ষণ করে, কোম্পানিগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে ভাল করার জন্য প্রবাহিত করার জন্য যথেষ্ট ডেটা তৈরি করতে পারে৷
• পাবলিক এবং প্রাইভেট ডাটাবেস: ফ্ল্যাট ফাইল থেকে MySQL, MariaDB, এবং বিভিন্ন স্থানীয় এবং ক্লাউড স্থাপনায় ডেডিকেটেড ডেটাবেস, প্রতিটি সংগঠিত তথ্য উত্স একটি ভাল ডেটা উত্স৷
• সরকারী রেকর্ড: স্ব-ব্যাখ্যামূলক।
• নজরদারি সিস্টেম: ছবি এবং ভিডিও উভয় ডেটাই এআই দ্বারা খনন করা যেতে পারে।

ডেটাফিকেশন এবং এআই এর অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্র

ডেটা তাত্ত্বিকভাবে যে কোনও বাজারে যে কোনও সংস্থার অফার উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। যাইহোক, এখানে এমন শিল্প রয়েছে যেখানে ডেটাফিকেশন এবং এআই ইতিমধ্যেই সফলভাবে প্রয়োগ করা হচ্ছে।

• ম্যানুফ্যাকচারিং
• ব্যাংকিং ও আর্থিক
• স্বাস্থ্যসেবা
• রোবোটিক্স
• কৃষি
• ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষা ব্যবস্থা
• পণ্য এবং পরিষেবার ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ
• উবার এবং লিফটের মত রাইড শেয়ারিং সিস্টেম
• GPS এবং সম্পর্কিত প্রযুক্তি ব্যবহার করে নেভিগেশন
• খুচরা এবং বিক্রয়
• বীমা ব্যবস্থা
• মানব সম্পদ এবং কাজের মিল
• স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন
• মেশিনের পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণ
• জালিয়াতি সনাক্তকরণ
• সার্চ ইঞ্জিন এবং র‍্যাঙ্কিং

বিবেচনা এবং চ্যালেঞ্জ

ডেটাফিকেশন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পের সাথে বিবেচনা করা চ্যালেঞ্জ এবং সমস্যা আছে। নিচের কয়েকটি প্রধান।

1. জটিলতা: ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং এটি বিশ্লেষণ করার জন্য AI ব্যবহার একটি জটিল ব্যাপার হতে পারে, প্রায়ই প্রশিক্ষিত বা অভিজ্ঞ কর্মীদের প্রয়োজন হয়।
2. অ্যালগরিদমিক পক্ষপাত: এআই মডেলগুলি যখন একতরফা ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষিত হয় তখন তাদের পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে৷ উদাহরণস্বরূপ, শুধুমাত্র ককেশীয় মুখের সাথে একটি রোবট মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া। অবশ্যই, এটি এশিয়ান এবং আফ্রিকান মুখের সাথে সমস্যা থাকবে।
3. কম্পিউটিং সম্পদ: AI এর সাথে ডেটাফিকেশানের জন্য উচ্চ কম্পিউটিং সংস্থান প্রয়োজন হতে পারে যদি আপনি বড় অপারেশন চালান।
4. উপাত্ত গুণমান: আবর্জনা ভিতরে, আবর্জনা আউট সবসময় ঝুলিতে. একটি AI মডেল যতই ভাল হোক না কেন, আপনি এটি যে ইনপুটটি ফিড করেন তা নির্ধারণ করে যে আপনি এটি থেকে কী ফলাফল পাবেন৷
5. নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জ: এআই মডেল আক্রমণের জন্য সংবেদনশীল হতে পারে। এছাড়াও, বিবেচনা করার জন্য ডেটা গোপনীয়তা এবং সম্পর্কিত ঝুঁকি রয়েছে।
6. রেগুলেটরি সম্মতি: আপনি যদি আপনার ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে যাচ্ছেন, তাহলে আপনি প্রাসঙ্গিক বিচারব্যবস্থার তথ্য সুরক্ষা আইন এবং প্রবিধান সম্পর্কে সচেতন থাকবেন।
7. অনিচ্ছাকৃত ফলাফল: AI মডেলগুলি এমন ক্রিয়া শুরু করতে পারে যা পরে অনিচ্ছাকৃত পরিণতি হতে পারে বা খুব দেরি হলেই তা স্পষ্ট হয়ে উঠতে পারে৷ দোষটা কার কাঁধে?
8. চাকরির স্থানচ্যুতি: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে স্বয়ংক্রিয় ডেটাফিকেশন স্বাভাবিকভাবেই কর্মশক্তির ব্যাঘাত ঘটায়। যদিও ডেটাফিকেশনের ফলাফল নতুন দক্ষ কর্মীদের জন্য সমানভাবে চাহিদা বাড়াতে পারে।

কিভাবে আপনার প্রতিষ্ঠানের ডেটাফাই করবেন

আপনার প্রতিষ্ঠানকে ডেটাফাই করা একটি চলমান প্রক্রিয়া যার জন্য আপনাকে সঠিক পথে পদক্ষেপ নিতে হবে। কিন্তু সেখানে অনেক কোম্পানির দ্বারা প্রমাণিত, ডেটাফিকেশনের জন্য কোন কঠোর নিয়ম নেই। এখানে কিছু পদক্ষেপ রয়েছে যা আপনাকে অবশ্যই নিতে হবে।

• হার্ডওয়্যার, সফ্টওয়্যার, সেন্সর এবং IoT ডিভাইস সহ ডেটা পরিকাঠামোতে বিনিয়োগ করুন।
• যতটা সম্ভব তথ্য সংগ্রহ ও সংরক্ষণ করুন।
• আপনি কিভাবে কাজের জন্য তথ্য ব্যবহার করবেন তা নির্ধারণ করে আপনার এন্টারপ্রাইজে একটি ডেটা-চালিত সংস্কৃতি স্থাপন করুন।
• আপনার সংগ্রহ করা ডেটার গুণমান নিশ্চিত করতে নীতিগুলি রাখুন৷
• আপনার ডেটা গুদামজাতকরণ কেন্দ্রীভূত করে যতটা সম্ভব সিস্টেম এবং বিভাগ থেকে ডেটা সংহত করুন।
• ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং বাকি সংস্থার মধ্যে সহযোগিতা বৃদ্ধি করুন।
• একটি সহজ প্রকল্প দিয়ে ছোট আকারে শুরু করুন, তারপর আরও অভিজ্ঞতা অর্জনের সাথে সাথে আপনার ডেটাফিকেশন প্রসারিত করুন।

কিভাবে এআই ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করবেন

আপনার সংস্থার ডেটাফিকেশনের পরে, আপনি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করে আপনার কোম্পানির ডেটার একটি AI বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে পারেন৷

1. উদ্দেশ্য সংজ্ঞায়িত করুন: আপনাকে প্রথমে জানতে হবে এই প্রক্রিয়া থেকে আপনি কী ধরনের অন্তর্দৃষ্টি, ফলাফল বা প্যাটার্ন পাওয়ার আশা করছেন। এগুলি আপনার ব্যবসার চাহিদার সাথেও সারিবদ্ধ হওয়া দরকার।
2. এআই অ্যাপ্রোচ বেছে নিন: এছাড়াও আপনাকে সঠিক এআই ডিসিপ্লিন বেছে নিতে হবে যা আপনাকে আপনার লক্ষ্য অর্জনে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, বা একটি গভীর শিক্ষার মডেল।
3. ডেটা সংগ্রহ এবং পরিষ্কার করুন: এখানে আপনাকে বিভিন্ন উত্স থেকে আপনার সমস্ত ডেটা সংগঠিত করতে হবে এবং সেগুলিকে প্রি-প্রসেসড এবং ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত রাখতে হবে৷
4. একটি কাস্টম মডেল প্রশিক্ষণ বা একটি পূর্বনির্মাণ একটি ব্যবহার করুন: কিছু AI বিশ্লেষণ টুল প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির সাথে আসে যা আপনি এখনই ব্যবহার করতে পারেন৷ অন্যথায়, আপনাকে প্রথমে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে হবে বা আপনার সংগ্রহ করা বেশিরভাগ ডেটা ব্যবহার করে ইতিমধ্যে প্রশিক্ষিত একজনকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে হবে।
5. মডেল যাচাই এবং পরিমার্জন: প্রশিক্ষণের পরে, আপনাকে আপনার মডেলের অন্তর্দৃষ্টি, প্যাটার্ন শনাক্তকরণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীর গুণমানের মূল্যায়ন করতে হবে যে এটি আপনার সাথে ঠিক আছে কিনা বা এটির আরও প্রশিক্ষণের প্রয়োজন আছে কিনা।
6. বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন: যদি সবকিছু ঠিকঠাক থাকে, তাহলে আপনি এখন আপনার বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং আপনার এন্টারপ্রাইজের কোর্সটি চার্ট করতে সাহায্য করার জন্য ভাল ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ ফলাফল প্রকাশ করতে পারেন। যারা প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে চাইছেন তারা এখান থেকে জিনিসগুলি আরও নিতে পারেন।

শীর্ষ এআই ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জামের তালিকা

• মনের উপরে স্পষ্ট ছবির ন্যায় ছাপ
• র‌্যাপিডমিনার
• কেএনটাইম
• পাইটর্চ
• H2O.ai
• মাঙ্কিলার্ন
• গুগল ক্লাউড অটোএমএল
• গুগল কোলাব
• ডাটারোবট
• মাইক্রোসফ্ট পাওয়ার দ্বি
• আক্কিও
• পলিমার

ডেটাফিকেশন এবং এআই ব্যবহারকারী কোম্পানি

বিশ্বজুড়ে অনেক কোম্পানি ইতিমধ্যেই তাদের প্রতিযোগিতায় বা অন্যান্য উদ্দেশ্যে একটি প্রান্ত অর্জন করতে ডেটাফিকেশন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়োগ করে। নিম্নলিখিত এই কয়েকটি প্রধান কোম্পানির একটি সংক্ষিপ্ত তালিকা এবং তারা কীভাবে প্রযুক্তিগুলি প্রয়োগ করছে।

1. গুগল: সার্চ ইঞ্জিন র‌্যাঙ্কিং, ইমেজ রিকগনিশন, বিজ্ঞাপন টার্গেটিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ সহ অনেক কাজের জন্য Google ব্যাপকভাবে ডেটাফিকেশন এবং এআই অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে।
2. মর্দানী স্ত্রীলোক: এই খুচরো দৈত্য এগুলিকে পণ্যের সুপারিশ এবং সাপ্লাই-চেইন অপ্টিমাইজেশানের জন্য ব্যবহার করে।
3. ফেসবুক: পার্সোনালাইজড ফিড থেকে বিজ্ঞাপন টার্গেটিং এবং ইমেজ রিকগনিশন পর্যন্ত, Facebook AI এর সাথে ডেটাফিকেশন থেকে বাদ পড়েনি।
4. Netflix এর: ব্যবহারকারীদের পছন্দ এবং আচরণ সম্পর্কে ডেটা মুভি এবং টিভি শোগুলির জন্য ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ তৈরি করতে খনন করা হয়৷ এছাড়াও কোম্পানি সমানভাবে তাদের মূল বিষয়বস্তু উত্পাদনের জন্য চাহিদা ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করে।
5. উবার: রুট সুপারিশগুলি ভালভাবে কাজ করার জন্য AI এবং ডেটার উপর নির্ভর করে৷ সেইসাথে মূল্য অপ্টিমাইজ করতে.
6. টেসলা: টেসলার স্ব-চালিত গাড়িগুলি গাড়ি চালানোর সিদ্ধান্ত নিতে এবং রাস্তায় নেভিগেট করার জন্য গাড়ির পরিবেশ থেকে লাইভ ডেটার উপর নির্ভর করে।
7. Airbnb এর: অনুসন্ধানের ফলাফল থেকে ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ, এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ, Airbnb সমানভাবে AI কৌশলগুলির সাথে ডেটাফিকেশন ব্যবহার করে৷

সচরাচর জিজ্ঞাস্য

এখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ ব্যবসায়িক ডেটাফিকেশন সম্পর্কিত কিছু প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন রয়েছে।

প্রশ্ন: কিভাবে ডেটাফিকেশন এবং এআই একসাথে কাজ করে?

উত্তর: ডেটাফিকেশন হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা কোম্পানিকে অন্তর্দৃষ্টির জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা সরবরাহ করে, যখন AI ডেটা থেকে প্যাটার্ন এবং প্রবণতা খুঁজে পায়।

প্রশ্ন: কিছু ডেটাফিকেশন এবং এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি কী কী?

উত্তর: তাদের অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে রয়েছে সার্চ ইঞ্জিন, সাপ্লাই চেইন, ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ, টাস্ক অটোমেশন, ম্যানুফ্যাকচারিং এবং আরও অনেক কিছু।

প্রশ্ন: ডেটাফিকেশন এবং এআই কি মানুষের কাজ দখল করে নেবে?

উত্তর: হ্যাঁ এবং না। হ্যাঁ, কারণ এটি মানুষের দ্বারা আরও ম্যানুয়াল কাজের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে, কম ডেটা-সম্পর্কিত অবস্থানের দিকে পরিচালিত করে। এবং না, কারণ এটি সমানভাবে কোম্পানিগুলিতে আরও কাজের সুযোগ তৈরি করে।

প্রশ্ন: ডেটাফিকেশন কি ব্যক্তিগত গোপনীয়তার জন্য হুমকি?

উত্তর: এটি নির্ভর করে কোম্পানী ডেটা সংগ্রহ করছে এবং তারা এটি কিসের জন্য ব্যবহার করছে। অনেক এখতিয়ারের ডেটা গোপনীয়তা আইন আছে যেভাবেই হোক ব্যবহারকারীদের রক্ষা করতে।

উপসংহার

রাউন্ড আপ, আপনি দেখেছেন কিভাবে ডেটাফিকেশন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমগুলির সমন্বয় ডিজিটাল পেমেন্ট থেকে সার্চ ইঞ্জিন, উত্পাদন, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ এবং স্ব-চালিত যানবাহন পর্যন্ত অনলাইন এবং সারা বিশ্বের শিল্পগুলিকে ব্যাহত করতে সহায়তা করছে৷

নিশ্চিতভাবে, এই প্রবণতা শীঘ্রই দূরে যাচ্ছে না। সুতরাং, আপনার কোম্পানী এটি ইতিমধ্যেই করা ভাল বা এখনই শুরু করা ভাল।