বিগত পনের বছরে ব্যবসায়িক অবকাঠামোখাতে যে বিপুল পরিমাণ বিনিয়োগ হয়েছে, তা সর্বক্ষেত্রে ডাটা কালেকশনের দক্ষতা বাড়িয়ে দিয়েছে। বস্তুত অপারেশন, ম্যানুফ্যাকচারিং, সাপ্লাই -চেইন ম্যানেজমেন্ট, কাস্টমার বেহাভীয়ুর, মার্কেটিং ক্যাম্পেইন পারফরমেন্স, ওয়ার্কফ্লো প্রসিজার সহ ব্যবসায়ের প্রতিটি দিকই আজকের দিনে ডাটা বা উপাত্ত সংগ্রহের সাথে সম্পর্কিত এবং এর ভিত্তিতেই পরিচালিত হয়। একইসাথে বর্তমান মার্কেট ট্রেন্ড, ইন্ডাস্ট্রি নিউস এবং প্রতিযোগিদের পদক্ষেপ সহ বিভিন্ন বাহ্যিক ঘটনাপ্রবাহ সম্পর্কিত তথ্য এখন হাতের নাগালে। এমন সহজলভ্যতা উপাত্ত থেকে প্রাপ্ত তথ্য আহরণের ভিন্ন ভিন্ন প্রক্রিয়া সম্পর্কে বাড়িয়ে দিয়েছে আগ্রহ- শুরু হয়েছে ডাটা সাইন্স এর রাজত্ব!
ডাটার সহজলভ্যতা সকল শিল্প কারখানার দ্বার আজ খুলে দিয়েছে। অতীতে যেখানে কারখানাগুলো পরিসংখ্যানবিদ, উন্নত পরিকল্পনা, ব্যবহার করে উপাত্ত সংগ্রহ করত, আজ সেখানে হিসেবটা আলাদা; উপাত্তের ব্যাপকতা আর ভিন্নতা যার মূল কারণ। একই সাথে বেড়েছে কম্পিউটারের ব্যবহার আর শক্তিমত্তা, নেটওয়ার্ক ছড়িয়ে পড়েছে সর্বব্যাপী, এলগরিদমের হয়েছে নির্ভরযোগ্য অগ্রগতি যা উপাত্তসেটকে অতীতের যেকোন সময়ের চেয়ে আরো ব্যপক ও গভীরভাবে ব্যবহার করতে ভূমিকা রাখছে। এ ধরণের রুপান্তর ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে তথ্য বিজ্ঞানের বিপুল প্রয়োগ এবং ভিন্নতর উপাত্ত সংগ্রহ প্রক্রিয়ার সুচনা করেছে।
ডাটা-মাইনিং টেকনিকের সব থেকে বড় ব্যবহার সম্ভবত বাজারজাতকরণে, বিশেষ করে টার্গেট মার্কেটিং, অনলাইন অদ্ভের্তিসিং ও রেকম্মেন্দাতীয়ন প্রক্রিয়াতে।
ডাটা মাইনিং ক্রেতাদের সাথে সম্পর্ক জোরদারে এবং তাদের যথাযথ সম্মান নিশ্চিতকরণে ব্যবহৃত হয়। অার্থিক প্রতিষ্ঠানসমুহের ক্রেডিট স্কোরিং, ট্রেডিং, operations via fraud detection এবং ওয়ার্কফোর্স ম্যানেজমেন্ট এ ডাটা -মাইনিং টেকনিক কাজে লাগায়।
ওয়ালমার্ট থেকে অামাজন পর্যন্ত সকল মেজর রিটেলররা তাদের ব্যবসাতে মার্কেটিং থেকে শুরু করে সাপ্লাই -চাইন ম্যানেজমেন্ট পর্যন্ত সকল ক্ষেত্রে ডাটা -মাইনিং টেকনিক ব্যবহার করে। অনেক কারখানা ডাটা -মাইনিং টেকনিক কাজে লাগিয়ে কৌশলগত দিক দিয়ে লাভ করেছে অগ্রগতি যা তাদের পরিণত করেছে ডাটা -মাইনিং companies।
নিজে কখনো ব্যবহার করতে না চাইলেও ডাটা সাইন্স বোঝা উচিত। ডাটা – আনালাইটিক থিঙ্কিং ব্যবসায়িক প্রস্তাবনা বিচারে ভুমিকা রাখে। উদাহরণস্বরুপ একজন কর্মী, একজন বিশ্লেষক অথবা একটা সম্ভাবনাময় বিনিয়োগ লক্ষ্যমাত্রা উপাত্ত থেকে তথ্য আহরণের মাধ্যমে একটা নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক কর্মপদ্ধতির উন্নয়নে ভুমিকা রাখতে পারে।
এভাবে একটা প্রস্তাবনার ভালো মন্দ দুটো দিকই বিচার করা যেতে পারে। এ ব্যবস্থা যদিও বলতে পারে না আপনি যা বলছেন সেটাই একশোভাগ সঠিক, তবুও বড়সড়ো ভুল, অবাস্তব অনুমান, অনুপস্থিত বিষয় শনাক্তকরণে ভুমিকা রাখে।
Courtesy: LANE ( Leadership and Empowerment)