কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমাধানের জন্য উচ্চ-মানের ডেটা প্রয়োজন

সাংগঠনিক ডেটা বিভিন্ন ফরম্যাটে ক্যাপচার এবং সংরক্ষণ করা হয়, স্প্রেডশিট থেকে ওয়ার্ড ডকুমেন্ট, রিলেশনাল ডেটাবেস এবং টেক্সট ফাইল পর্যন্ত। সাংগঠনিক ডেটা ব্যবহার করার জন্য রিপোর্টিং এবং অ্যানালিটিক্সের জন্য বিজনেস ইন্টেলিজেন্স সিস্টেমে ব্যবহারের উপযুক্ত করতে প্রি-প্রসেসিং ধাপের একটি সিরিজ জড়িত। AI সিস্টেমগুলির জন্য উচ্চ মাত্রার বিশেষায়ন নিশ্চিত করতে ট্রেইনিংয়ের জন্য অত্যন্ত বিশেষায়িত ডেটাসেট প্রয়োজন।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমে ব্যবহারের জন্য সাংগঠনিক ডেটা প্রস্তুত করার জন্য একটি AI-এ ইনপুট দেওয়ার আগে একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করতে অনেকগুলি জটিল এক্সট্র্যাক্ট-ট্রান্সফর্ম-লোড (ETL) প্রক্রিয়ার প্রয়োজন। অনেক সংস্থার নিয়ন্ত্রক কাঠামো বোঝায় যে এক্সট্র্যাকশনের আগে গোপনীয়তা আইন এবং প্রবিধানগুলি মেনে চলতে হবে। এছাড়াও, এক্সট্র্যাকশন সম্পন্ন হওয়ার পরে ডেটা নিরাপদে সংরক্ষণ এবং ব্যবহার নিশ্চিত করতে কঠোর স্টোরেজ প্রক্রিয়াগুলির নিয়ম মানতে হবে।

বর্তমান সাংগঠনিক পরিবেশে বিপুল পরিমাণ ডেটা রয়েছে, যার কিছু কাজ করার জন্য সহজ বিন্যাসে অসংগঠিত। এই তথ্য প্রক্রিয়াকরণেও একটি প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ রয়েছে। যখন ডেটা স্থির নয় এবং রিয়েল-টাইমে ক্রমাগত পরিবর্তিত হচ্ছে এবং গতিশীল প্রক্রিয়া প্রয়োজন, তখন ডেটা প্রস্তুতির জটিলতা বৃদ্ধি পায়।

নিম্নলিখিত বিভাগগুলিতে আমরা মূল ডেটা বিবেচনাগুলি অন্বেষণ করব।

সাধারণ প্রাতিষ্ঠানিক ডেটা উৎস

ডেটা বিভিন্ন ফরম্যাটে সংরক্ষিত হয় এবং এটি আর্থিক ডেটা থেকে শুরু করে স্থানিক তথ্য পর্যন্ত অসংখ্য মাত্রা জুড়ে বিস্তৃত। Microsoft Office-এর মতো অফিস প্রোডাক্টিভিটি স্যুট এবং অভ্যন্তরীণ উদ্দেশ্য-উপযোগী উৎস সিস্টেমে সংগৃহীত ডেটা সরাসরি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমে ব্যবহারের জন্য ভালভাবে উপযুক্ত নয়।

নিম্নলিখিত পরিচিত ডেটা উৎসগুলি তালিকাভুক্ত করে; এই তালিকাটি কোনোভাবেই সম্পূর্ণ নয়:

• ERP অ্যাকাউন্টিং সিস্টেমের জন্য ফিনান্সিয়াল ডেটা (Oracle, SAP)
• GIS সিস্টেম থেকে স্প্যাশিয়াল ডেটা (ESRI ArcGIS)
• অফিস প্রোডাক্টিভিটি টুল থেকে স্প্রেডশিট (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• উৎস সিস্টেমের পেছনে ব্যবহৃত কাস্টম SQL ডাটাবেস (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• লিগ্যাসি সিস্টেমে ক্যাপচার করা ফ্ল্যাট ফাইল ডেটাবেস (IBM মেইনফ্রেম, ইনডেক্সড ফাইল)

বিভিন্ন সিস্টেম বিভিন্ন ফর্ম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে। ডেটাসেটগুলিকে যুক্ত করা প্রয়োজন; একাধিক সিস্টেম থাকলে এটি চ্যালেঞ্জের সৃষ্টি করে। স্প্রেডশিট ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষকদের জন্য ম্যানুয়ালি তথ্য প্রবেশ করা সাধারণ বিষয়। বর্তমান প্রবণতা হল একটি ডেটা লেকে ডেটা ইনপুট করা, যাতে ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা সরাসরি সংকটাপন্ন সিস্টেমগুলির সাথে ইন্টারফেস না করেই এটির সাথে কাজ করতে পারেন। সুতরাং, লক্ষ্য অর্জনের জন্য ডেটা ট্রান্সফরমেশন প্রয়োজন ছিল।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি এই ডেটার দুর্দান্ত ব্যবহার করতে পারে। যাইহোক, এটি যখন প্রথমে এই জাতীয় সিস্টেমে ফিড করার জন্য উপযুক্ত ফর্ম্যাটে প্রক্রিয়াজাত করা হয়, সেখানেই ডেটা লেক এবং ডেটা ওয়্যারহাউসগুলি উচ্চ-মানের ডেটাসেট তৈরিতে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এর এক্সট্র্যাক্ট-ট্রান্সফর্ম-লোড (ETL) প্রক্রিয়ার সাথে সম্পর্ক

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আরও বিশিষ্ট হওয়ায় ঐতিহ্যগত ETL প্রক্রিয়াগুলি সম্ভবত পরিবর্তিত হবে না। এটি বেশি সম্ভাবনা যে এই ধরনের কৌশলগুলি পুনরায় লক্ষ্যবস্তুতে পরিণত হবে এমন ডেটাসেট তৈরি করতে যা AI সিস্টেমের সাথে ভালভাবে কাজ করে এমন শেখার জন্য অনুকূল। একটি উদাহরণ হল বস্তুর ছবি তোলা এবং AI সিস্টেমকে শেখানোর অনুমতি দেওয়ার জন্য একটি সংযোগের সাথে সেগুলি লেবেল করা।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলির জন্য ডেটাসেট তৈরি করতে তাদের ডেটা প্রস্তুতির দক্ষতা ব্যবহার করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য দুর্দান্ত সুযোগ রয়েছে। এটি গুরুত্বপূর্ণ যে ETL প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় হয় এবং রিয়েল-টাইম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলির বাইরে সর্বোচ্চ দক্ষতা অর্জনের জন্য ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলির উপর নির্ভর করে না।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় ব্যবহারের জন্য সত্যের একক উৎস হিসাবে ডেটা লেক এবং ডেটা ওয়্যারহাউস

বিভিন্ন সিস্টেমে সংরক্ষিত কাঁচা ডেটা খণ্ডিত হওয়ার ফলে সৃষ্টি হয়। এটি কাটিয়ে ওঠার জন্য, সমস্ত ডেটা একটি স্থানে নিয়ে যাওয়া বাঞ্ছনীয়, যেমন একটি রিলেশনাল ডেটাবেস যা ক্যোয়ারী এবং ডেটা ম্যানিপুলেশনের অনুমতি দেয়। একবার সমস্ত ডেটা একটি এলাকায় সংরক্ষিত হলে, এটি আরও সহজে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে এবং মূল্যবান তথ্য উৎপাদন করে এমন ডেটাসেট তৈরি করতে কাজ করা যেতে পারে। একটি একক সত্যের উৎস নির্ধারণ করা অপরিহার্য।

তারপরে ফ্যাক্ট বা মেজার নির্ধারণ করতে মাত্রা তৈরি করতে Kimball বা Inmon-এর মতো মান ব্যবহার করে ডেটা ওয়্যারহাউস সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। সাধারণ বোঝাপড়ায় একটি ফ্যাক্ট সাধারণত ক্যাটাগরিক্যাল ডেটা, যেখানে একটি মেজার সাধারণত সংখ্যাসূচক ডেটা। এই ধরনের মান ব্যবহার করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ দক্ষতা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে উল্লেখযোগ্য সুবিধা দেয়।

একটি ভালো ডেটা ওয়্যারহাউস তৈরিতে বিনিয়োগ করা সংস্থাগুলির জন্য সম্ভবত সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধা হলো এটি সাংগঠনিক ডেটাসেটটিকে বিস্তৃত সংস্থার জন্য উন্মুক্ত করে। বড় সংস্থাগুলির ক্ষেত্রে, বেশিরভাগ কর্মচারীর ব্যবসা পরিচালনাকারী গুরুত্বপূর্ণ সোর্স সিস্টেমগুলিতে অ্যাক্সেস থাকে না; তবে, তাদের ডেটা ওয়্যারহাউসে অ্যাক্সেস থাকে, সাধারণত শুধুমাত্র পঠনযোগ্য। ডেটা ওয়্যারহাউসগুলি কর্মচারীদের এমন অন্তর্দৃষ্টি চিহ্নিত করতে অনুমতি দেয় যা সংস্থার ব্যবস্থাপনা কাঠামো সাধারণত জানে না।

ডেটা ওয়্যারহাউস তৈরি করা নিশ্চিত করে যে গোপনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রক বিবেচনাগুলি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। ডেটা ওয়্যারহাউস নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে ডেটা স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে নিরাপদে স্থানান্তরিত হয়। ডেটা লেক এবং ওয়্যারহাউসে অ্যাক্সেস সাংগঠনিক কার্যাবলী কীভাবে সম্পাদিত হয় তার স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতাও উন্নত করতে পারে, যার ফলে আরও স্থিতিশীল পরিচালন পদ্ধতি তৈরি হয়।

সাংগঠনিক বিগ ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন

বিগ ডেটার একটি চ্যালেঞ্জ হল এটিকে কীভাবে সর্বোত্তমভাবে দেখা যায় এবং এটি যে গল্প বলে তা কীভাবে প্রকাশ করা যায়। পূর্ববর্তী পদ্ধতিগুলির মধ্যে রিপোর্টিং পরিষেবা অন্তর্ভুক্ত ছিল যা নিম্ন থেকে উচ্চ স্তরে ডেটা একত্রিত করে বার চার্ট, লাইন চার্ট এবং স্ক্যাটার প্লটের মতো স্ট্যান্ডার্ড চার্টে প্রদর্শন করে। এই পদ্ধতিগুলি ম্যানেজমেন্ট রিপোর্টের (যেমন বিক্রয় রিপোর্ট, অ্যাকাউন্ট রিপোর্ট) জন্য উপযুক্ত যা প্রতিদিনের নিয়মিত ব্যবসায়িক কার্যক্রমের অংশ। Microsoft SSRS এন্টারপ্রাইজ-ওয়াইড রিপোর্টিংয়ের জন্য ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ টুল।

এই শূন্যতা পূরণের জন্য উন্নত ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রোগ্রামগুলি আবির্ভূত হয়েছিল, যার মধ্যে Tableau এবং QlikView বাজারে আধিপত্য বিস্তার করেছিল। Tableau আকর্ষণীয় ভিজ্যুয়ালাইজেশনের দিকে ব্যাপকভাবে মনোনিবেশ করেছিল, যখন QlikView Microsoft SSRS এবং Tableau-এর মতো ঐতিহ্যবাহী রিপোর্টিং পরিষেবাগুলির ভারসাম্য রক্ষা করতে সক্ষম হয়েছিল। Microsoft PowerBI বাজারে আধিপত্য বিস্তার করেছে এবং Gartner দ্বারা আরও জটিল হিসাবে বিবেচিত হয়। এই প্রোগ্রামগুলি এমন ড্যাশবোর্ড তৈরি করে যা একাধিক মূল মেট্রিক্স পর্যবেক্ষণ এবং ব্যাপক সাংগঠনিক প্রক্রিয়াগুলির অংশ হিসাবে এই জাতীয় পর্যবেক্ষণকে একীভূত করার জন্য অত্যন্ত কার্যকর। কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা সম্প্রতি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে দুর্দান্ত ড্যাশবোর্ড তৈরি করেছেন, যখন অপারেশন ম্যানেজাররা কর্পোরেট উদ্দেশ্য অর্জনে দ্রুত সাড়া দিতে পারেন।

AI-এর আগমনের সাথে, ভিজ্যুয়ালাইজেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি যে অন্তর্দৃষ্টিগুলি তৈরি করতে পারে সেগুলি জটিল এবং এটি এমন একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনায় যোগাযোগ করা প্রয়োজন যা মানুষ সহজে বুঝতে পারে। এর একটি চমৎকার উদাহরণ হল মাল্টিভ্যারিয়েট ডেটা দেখতে একটি সেলফ-অর্গানাইজিং ম্যাপ (SOM) উপস্থাপন করা।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমে ফিড করার জন্য ডেটা একত্রিত করা

ডেটাসেটগুলিতে অ্যাক্সেস দেওয়া হলে, একটি রিলেশনাল ডেটাবেস থেকে ডেটা নেওয়া এবং একটি আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সিস্টেমে একটি কানেক্টর সরবরাহ করা সম্ভব। বেশিরভাগ আধুনিক AI সিস্টেম Python ব্যবহার করে তৈরি করা হয় এবং দক্ষতা নিশ্চিত করতে সাধারণত C/C++ এ বাস্তবায়িত মডিউলগুলির উপর নির্ভর করে।

যেহেতু Python বর্তমানে AI-এর সাথে ইন্টারফেস করার জন্য প্রাথমিক টুল, ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য অনেকগুলি ভিন্ন ধরনের ডেটাবেসের জন্য ডেটা কানেক্টরের একটি সমৃদ্ধ সিরিজ উপলব্ধ। আরও, Python ডেটা ম্যানিপুলেশনের জন্য উপযুক্ত এবং NumPy এবং Pandas-এর মতো সমৃদ্ধ লাইব্রেরির সাথে নেটিভ কার্যকারিতা আরও প্রসারিত করে যাতে নির্দিষ্ট AI সিস্টেমে ফিড করা ডেটা প্রি-প্রসেস করতে সাহায্য করে। বর্তমান ফ্রেমওয়ার্কগুলি গ্রহণ করা ডেটা ফর্ম্যাটগুলির ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট। স্ট্যাটিক্যালি টাইপ করা ডেটা ফ্রেমওয়ার্ক এই বিষয়ে সাহায্য করতে পারে। GPU প্রসেসিংয়ের জন্য নির্দিষ্ট ডেটা টাইপ প্রয়োজন, যা পরিবর্তনের সম্ভাবনা কম। সুতরাং, ডেটা টাইপ বিবেচনা আগে থেকেই করতে হবে।

সংকীর্ণ-AI ক্ষেত্রের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলির নির্দিষ্ট ডেটা প্রয়োজনীয়তা রয়েছে, এবং উক্ত সিস্টেমগুলিতে ব্যবহার করার জন্য ডেটাসেট তৈরির পরিকল্পনার পর্যায়ে এটি বিবেচনা করার জন্য সময় নেওয়া মূল্যবান।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ফলাফল ক্যাপচার, সংরক্ষণ এবং ব্যাখ্যা করা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি, ইনপুটগুলি দেওয়া হলে, ফলস্বরূপ এমন আউটপুট তৈরি করবে যা সংরক্ষণ করতে হবে। আরও উত্তেজনার বিষয় হলো, ফলাফলগুলি ডেটা লেক/ডেটা ওয়্যারহাউসে ফিরিয়ে দেওয়া যেতে পারে এবং অন্তর্দৃষ্টি আরও অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে বলে অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহের প্রক্রিয়া চালিয়ে যেতে পারে। আউটপুটগুলি কীভাবে সংরক্ষণ করা হবে তার ব্যবস্থাপনা একটি বৃহত্তর ডেটা গভর্নেন্স কাঠামোর মধ্যে যত্ন সহকারে বিবেচনা করতে হবে।

যেহেতু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি প্রচুর পরিমাণ তথ্য প্রক্রিয়াজাত করে, এটি এমন পাল্টা-স্বজ্ঞাত অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে যা একজন মানুষ সাধারণত মিস করে। সাধারণত এই অন্তর্দৃষ্টিগুলিই সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা তৈরি করে। সুতরাং, প্রতিযোগিতামূলক থাকার মাধ্যম হিসাবে সংস্থাগুলির এই সিস্টেমগুলির সাথে যুক্ত হওয়া ছাড়া আর কোনও পছন্দ থাকবে না।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ফলাফলের ব্যাখ্যা করার জন্য সতর্ক বিবেচনা প্রয়োজন। আজকের বর্তমান গবেষণার মতোই, এটি ভুল ব্যাখ্যা করা সম্ভব। অতএব, ডেটা বিশ্লেষকদের অবশ্যই সমস্ত ডেটা পয়েন্ট ট্রেস করতে হবে এবং কেন AI সিস্টেমগুলি নির্দিষ্ট ফলাফল দিয়েছে তা ব্যাকট্রেস করতে হবে, অন্যথায় অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে ভুলভাবে কাজ করার ঝুঁকি থাকে। উপরে বর্ণিত ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলগুলির ব্যবহার AI দ্বারা উৎপন্ন ফলাফলের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

আগামী দশকগুলিতে এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে, সংস্থাগুলি AI সিস্টেম দ্বারা উৎপাদিত তথ্যের উপর নির্ভর করতে শুরু করবে এবং এই সিস্টেমগুলির অধীনস্থ ডেটা কীভাবে পরিচালিত এবং বাস্তবায়িত হয় তা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হবে।

Telemus AI™ কীভাবে আপনার সংস্থায় একীভূত করা যেতে পারে সে সম্পর্কে একটি বিনামূল্যে পরামর্শের জন্য আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।