বিগ ডাটার ব্যবহার কোথায় ?? – প্রথম পর্ব

বিগ ডাটার ব্যবহার কোথায় ?? – প্রথম পর্ব 

 বিগ ডাটা ও ডাটা সাইন্সটিস্ট হিসেবে দক্ষ কর্মী ডেভেলপমেন্টের লক্ষে LANE (Leadership and Empowerment) কে সাথে নিয়ে ইউথ কার্নিভাল (YC) মূল্যবান্ ও মজার তথ্য শেয়ার শুরু করলো আজ থেকে……..

বিগ ডাটা মুলত হেলথ কেয়ার, এমপ্লয়মেন্ট, ইকোনমিক প্রোডাক্টিভিটি, ক্রাইম, সিকিউরিটি, ন্যাচারাল ডিসাস্টার এন্ড  রিসোর্সে ম্যানেজমেন্ট ইত্যাদি ক্ষেত্রে স্বল্প খরচে মানোন্নয়ন করার ক্ষেত্রে বিশেষ ভুমিকা রাখে। এছাড়াও অর্থনৈতিক এবং মানব সম্পদের অপব্যবহার, প্রযুক্তিগত অবকাঠামোর ত্রুটি, গোপনীয়তাসহ গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলো নিয়েও বিগ ডাটা কাজ করে।

স্বাস্থ্যসেবাঃ

স্বাস্থ্যখাতে বিগ ডাটা বিশ্লেষকের অবদান পার্সোনালাইজড ঔষধ এবং প্রেসক্রিপটিভে অ্যানালিটিক্স, ক্লিনিকাল ঝুঁকি ইন্টারভেনশন ও প্রেডিকটিভ অ্যানালিটিক্স, বর্জ্য এবং যত্ন পরিবর্তনশীলতা হ্রাস, রোগীর এক্সটার্নাল ও ইন্টারনাল স্বয়ংক্রিয় তথ্য রিপোর্ট এবং রোগীর রেজিষ্ট্রিসমূহ এবং খণ্ডিত বিন্দু সমাধান।

১। ডেভেলপিং  এভিডেন্স  বেসড  মেডিসিন  ফর  পেশেন্ট :

ইমার্জেন্সি ডিপার্টমেন্টের রোগীদের কেয়ারের ক্ষেত্রে যে ব্যাপারটা খেয়াল করতে হবে তা হল- প্রতিটি রোগীর রোগের সিম্পটম অথবা এভিডেন্স  ভালোভাবে বিশ্লেষণ করা। এভিডেন্স বেসড কেয়ার  সিস্টেম এর উন্নয়ন করতে হলে রোগীর ট্রিটমেন্ট এর প্রতিটি ডাটা নথিবদ্ধ রাখতে হবে।

২। গুগল মাপ এবং ফ্রি পাবলিক হেলথ ডাটা ব্যবহার করে ওপেন সোর্স  মেডিকেল ডাটার মাধ্যমে ইনফরমেড স্ট্রাটেজিক  প্ল্যানিং এর ডিজাইন করা হয়। এর মাধ্যমে যে কেউ খুব সহজেই যেকোন অঞ্চলের সাধারণ রোগব্যাধির ব্যাপারে জানতে পারবে। এই তথ্যগুলো হেলথ প্ল্যানারদের জন্য খুব গুরুত্বপূর্ণ এবং যথাযথ সাস্থ্যসেবার পরিকল্পনা গ্রহণ করতে সাহায্য করবে।

৩। অতিরিক্ত ক্লিনিকাল ডিসিশন সমর্থন :

প্র্যাকটিসে ক্লিনিকাল  ডিসিশন  মূলত নির্ভর করে ক্লিনিকের কাজকর্ম বা ট্রায়ালের  উপর। যা দীর্ঘস্থায়ী এবং কোটি কোটি ডলারের ব্যাপার। ইদানিং স্বাস্থ্যবিদগণ একটা প্রোগ্রামের আয়োজন করেছেন যেখানে ব্লাড স্যাম্পল  এবং অন্যান্য হেলথ  ইনফরমেশনগুলো সংগ্রহ করা হবে, পরবর্তীতে মানুষের স্বাস্থ্যের উপর জিনের প্রভাব নিয়ে গবেষণা করা হবে।

শিক্ষাঃ  

McKinsey গ্লোবাল ইনস্টিটিউট  এর এক গবেষণায় দেখা গেছে যে শুধু আমেরিকাতে ১৫ লক্ষ ডাটা  প্রফেশনাল এবং ম্যানেজারের সল্পতা রয়েছে। যার ফলশ্রুতিতে ইউনিভার্সিটি  অফ টেনেসি  এবং ইউসি বার্কলের মত বিশ্ববিদ্যালয়গুলো এই চাহিদা মিটাতে মাস্টার্স প্রোগ্রাম চালু করেছে। বিভিন্ন বেসরকারি প্রতিষ্ঠান ও  বিনামুল্যে দি ডাটা ইনকিউবেটরের মত প্রোগ্রাম অথবা জেনারেল আসেম্বলি এর মত পেইড প্রোগ্রাম শুরু করেছে।

মিডিয়া

মিডিয়া কিভাবে বিগ ডাটা ব্যবহার করছে তা বোঝার জন্য মিডিয়া প্রসেসিং এর কিছু মেকানিজম সম্পর্কে ধারণা  থাকা আবশ্যক। Nick Couldry  এবং  Joseph Turow এর মতে – মিডিয়া ব্যবসায়ী এবং বিজ্ঞাপন সংস্থার জন্য বিগ ডাটা অনেক গুরুত্বপূর্ণ একটি প্লাটফর্ম যা বিপুল তথ্যভাণ্ডার হিসেবে কাজ করে। মিডিয়া ইন্ডাস্ট্রি গুলো সংবাদপত্র, ম্যাগাজিন এবং টেলিভিশন শো এর মত গতানুগতিক ধারা থেকে সরে এসেছে। তারা এখন প্রযুক্তির সাহায্যে স্বল্প সময়ে বিশ্বব্যাপী মানুষের কাছে নিজেদের পৌঁছে দিচ্ছে। তাদের একমাত্র লক্ষ্য কাস্টমারদের চাহিদার সাথে তাল মিলিয়ে সেবা প্রদান করা।

খেলাধুলা

স্পোর্টস সেন্সরের মাধ্যমে প্রতিদ্বন্দ্বীকে বিশ্লেষণ করা এবং প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে বিগ ডাটা সহায়ক। এছাড়া বিগ ডাটার মাধ্যমে একটা ম্যাচের জয়ী কে হবেন তা আগেই বলা যেতে পারে। বিগ ডাটার মাধ্যমে পুরো বছরের তথ্য বিশ্লেষণের দ্বারা খেলোয়াড়ের ভবিষ্যৎ পারফরম্যান্স কেমন তার সাথে সাথে তার সম্মানি ও নির্ধারণ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ MoneyBall মুভির কথা বলা যেতে পারে। তারা গবেষণা করছেন কিভাবে বিগ ডাটা ব্যবহার করে প্রতিভাবান এবং অবমুল্যায়িত খেলোয়াড়দের বের করা যায়।

ফরমুলা-১ রেস- এ, শত শত সেন্সর ব্যবহার করে রেস কারগুলো টায়ার প্রেসার থেকে শুরু করে ফুয়েল বার্ন এফিসিয়েন্সির মত টেরাবাইট পরিমান ডাটা প্রদান করে। এসব ডাটা ফাইবার অপটিক ক্যাবলের মধ্যে দিয়ে আলোর গতিতে UK তে অবস্থিত টিম হেড-কোয়ার্টারসে পাঠানো হয় । এই ডাটা বিশ্লেষণ করেন প্রকৌশলীগণ এবং ডাটা পর্যবেক্ষকরা জয়ের জন্য কি করতে হবে তার সিদ্ধান্ত নেন। এছাড়াও বছর জুড়ে সংরক্ষণ করা তথ্য থেকে তারা বিশ্লেষণ করে জয়ের পূর্বেই বলা দিতে পারেন যে রেস শেষ করতে তাদের কত সময় লাগতে পারে ।

ম্যানুফ্যাকচারিং

সাপ্লাই প্লানিং এর উন্নয়ন এবং প্রোডাক্ট এর গুনগত মানই মূলত বিগ ডাটার মূল লক্ষ্য। শুধু তাই নয় বিগ ডাটা ম্যানুফ্যাকচারিং ইন্ডাস্ট্রির অবকাঠামোতেও স্বচ্ছতা নিয়ে এসেছে যা অনিশ্চয়তাকে এক নিমিষেই দূর করে। প্রেডিকটিভ ম্যানুফ্যাকচারিং  এর মাধ্যমে সেন্সরের ডাটাকে (acoustics, vibration, pressure, current, voltage and controller data) পুরনো তথ্যের সাথে মিলিয়ে বিগ ডাটা তৈরি করা হয়। এই বিপুল পরিমাণ সেনসরি ডাটা এবং হিস্টরিকাল ডাটা  মিলে বিগ ডাটা সৃষ্টি হয়। পরবর্তীতে এই বিগ ডাটা ইনপুট হিসেবে কাজ করে প্রেডিকটিভে টুলস এবং প্রেভেনটিভে স্ট্রাটেজির মাধ্যমে। যেমন- Prognostics and Health Management (PHM)

সাইবার ফিজিক্যাল মডেল

বর্তমানে PHM এর প্রভাব মূলত ডাটা ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিশেষত যখন মেশিন কাজ করে অর্থাৎ সিস্টেম কনফিগারেশন, ফিজিকাল নলেজ এবং ওয়ার্কিং প্রিন্সিপল ঠিক থাকে তখনই এনালাইটিকাল অ্যালগরিদমগুলো সঠিকভাবে কাজ করে। মেশিন চলাকালীন সময়ে ডাটাগুলো সঠিকভাবে হ্যান্ডেল করাটা খুবই জরুরি। এই লক্ষ্যেই  সাইবার – ফিজিকাল (কাপল্ড) মডেলের সৃষ্টি । এই কাপল্ড মডেলটা ডিজিটাল মেশিনের টুইন ও এটি ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম এ কাজ করে।  এনালাইটিকাল অ্যালগরিদম থেকে পাওয়া তথ্যের সাথে অন্যান্য সকল তথ্য নিয়ে এটি কাজ করে। একে 5s কৌশল ও বলা হয়। 5s কৌশলগুলো হচ্ছে sensing, storage, synchronization, synthesis and service। এই মডেল প্রথমে একটা ডিজিটাল ইমেজ  তৈরি করে। পরে সিস্টেমের তথ্য এবং ব্যবহারিক  তথ্য নিয়ে ফিউচার এনালাইসিস করতে সিমুলেশন মডেল তৈরি করে।

চলবে……!!!