ডেটা নির্ভরযোগ্যতা কি এবং কেন আপনার এটি প্রয়োজন? - ডেটাভারসিটি

"আমি কি এই ডেটা বিশ্বাস করতে পারি?"

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্রমবর্ধমান যুগে, এই প্রশ্নটি ব্যক্তি এবং সংস্থার জন্য ক্রমবর্ধমান সমালোচনামূলক হয়ে ওঠে। ডেটা নির্ভরযোগ্যতা একটি প্রতিষ্ঠানের ভিত্তি তথ্য-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ. থেকে একটি সাম্প্রতিক জরিপ অবিকল 77% ডেটা উদ্যোগের প্রাথমিক লক্ষ্য হিসাবে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে চিহ্নিত করেছে, তবুও শুধুমাত্র 46% সংস্থার ডেটার উপর উচ্চ বা খুব বেশি আস্থা রয়েছে যা তাদের সিদ্ধান্তগুলিকে সমর্থন করে, গবেষণা অনুসারে।

একটি রিপোর্ট থেকে বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরাম AI এর সম্ভাব্যতা উপলব্ধি করার ক্ষেত্রে ডেটা নির্ভরযোগ্যতার গুরুত্ব তুলে ধরে। যদিও 90% সরকারী এবং বেসরকারী সিইও বিশ্বাস করেন যে জলবায়ু পরিবর্তন মোকাবেলায় AI অপরিহার্য, 75% নির্বাহীদের ডেটার নির্ভরযোগ্যতার উপর উচ্চ স্তরের আস্থা নেই যা তাদের গুরুত্বপূর্ণ ডেটা প্রকল্পগুলিকে শক্তি দেয়। ভবিষ্যত ডেটা-চালিত উদ্যোগের সাফল্য নিশ্চিত করা বিশ্বস্ত ডেটা দিয়ে শুরু হয় এবং প্রমাণ করা যে ডেটা বিশ্বাসযোগ্য তা সংজ্ঞায়িত করে শুরু হয় ডেটা নির্ভরযোগ্যতা কি, এবং এটি কিভাবে অর্জন করতে হবে তা নির্ধারণ করা।

ডেটা নির্ভরযোগ্যতা কি?

তথ্য নির্ভরযোগ্যতা হল নিরূপণ যে ডেটা সঠিক, সম্পূর্ণ, সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং ত্রুটিমুক্ত। তথ্যের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করা একটি প্রতিষ্ঠানের একটি উপাদান ডেটা অখণ্ডতার প্রচেষ্টা, যা ডেটার বাইরে পরিকাঠামো এবং ডেটা সম্পর্কিত প্রক্রিয়াগুলিতে প্রসারিত করে:

• শারীরিক অখণ্ডতা আইটি সিস্টেমগুলি থেকে নিরাপদে ডেটা সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করার পদ্ধতিগুলি পরিচালনা করে৷ এটি ডেটার নির্ভরযোগ্যতার জন্য বিভ্রাট এবং অন্যান্য বাহ্যিক হুমকি থেকে রক্ষা করে।
• যৌক্তিক সততা নিশ্চিত করে যে ডেটা বিভিন্ন প্রসঙ্গে অর্থপূর্ণ। ডেটার যুক্তি মানুষের ত্রুটি বা সিস্টেম ডিজাইনের ত্রুটি দ্বারা আপস করা যেতে পারে। যৌক্তিক অখণ্ডতার চারটি দিক রয়েছে:
  • ডোমেন অখণ্ডতা মানগুলির গ্রহণযোগ্য পরিসরের সাথে সম্পর্কিত, যেমন পূর্ণসংখ্যা, পাঠ্য বা তারিখ।
  • সত্তা অখণ্ডতা একটি রিলেশনাল ডাটাবেস টেবিলে অনন্যভাবে রেকর্ড সনাক্তকারী প্রাথমিক কীগুলি প্রয়োগ করে নকল প্রতিরোধ করে।
  • উল্লেখ সততা নিয়ম এবং পদ্ধতি প্রয়োগ করে যা দুটি ডাটাবেস টেবিলের মধ্যে সামঞ্জস্য বজায় রাখে।
  • ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত অখণ্ডতা তথ্যের উপর সংস্থার নিজস্ব অভ্যন্তরীণ নিয়ম এবং সীমাবদ্ধতাগুলি প্রয়োগ করে অন্যান্য অখণ্ডতা পরীক্ষাগুলি মিস করা ত্রুটিগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করে৷

ডেটা নির্ভরযোগ্যতা শক্তিশালী ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া তৈরির প্রথম ধাপ হিসাবে কাজ করে। সিদ্ধান্তের গুণমান ডেটার অসম্পূর্ণতা, ডেটার ভুলতা এবং ডেটা ফরম্যাটের মানককরণের অভাব, অসঙ্গত ডেটা সংজ্ঞা এবং অনুপযুক্ত ডেটা সংগ্রহ পদ্ধতি দ্বারা প্রবর্তিত পক্ষপাত দ্বারা প্রভাবিত হয়। আপনার ডেটার নির্ভরযোগ্যতার উপর আস্থা থাকা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের তাদের প্রয়োজনীয় তথ্য সংগ্রহ করতে এবং পরিবর্তনশীল শিল্প এবং বাজারের অবস্থার জন্য দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে দেয়।

কেন ডেটা নির্ভরযোগ্যতা গুরুত্বপূর্ণ?

ডেটা নির্ভরযোগ্যতার গুরুত্ব পরিমাপ করার একটি উপায় হল বিবেচনা করে অবিশ্বস্ত তথ্যের বৈশিষ্ট্য:

• বেঠিক তথ্য সম্পূর্ণ ভুল এবং বিভ্রান্তিকর.
• সেকেলে ডেটা আর সঠিক এবং সমানভাবে বিভ্রান্তিকর নয়।
• অসম্পূর্ণ ডেটাতে মান অনুপস্থিত বা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের অভাব রয়েছে, যেমন যোগাযোগের তথ্য ছাড়াই গ্রাহকের রেকর্ড।
• নকল ডেটা বিশ্লেষণ এবং সম্পদ নষ্ট করতে পারে।
• বেমানান তথ্য সংস্থার মধ্যে বিভিন্ন ফর্ম বা বিন্যাসে বিদ্যমান।
• অপ্রাসঙ্গিক বর্তমান বিশ্লেষণের পরিপ্রেক্ষিতে ডেটা মান যোগ করে না।
• কাঠামোগত ডেটার এমন একটি প্রসঙ্গ নেই যা এটিকে সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করার অনুমতি দেয়, যেমন একটি সংজ্ঞায়িত ডাটাবেস ক্ষেত্রের প্লেইন টেক্সট বনাম টেক্সট।
• অ অনুবর্তী ডেটা স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থের মতো নিয়ন্ত্রিত শিল্পগুলির জন্য সমস্যা সৃষ্টি করে এবং আইনি ও আর্থিক জরিমানা হতে পারে।

বিপরীতভাবে, নির্ভরযোগ্য ডেটা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের গুণমানকে উন্নত করে, কোম্পানির কর্মক্ষমতায় অবদান রাখে, গ্রাহকের সন্তুষ্টির মাত্রা বাড়ায়, আর্থিক ব্যবস্থাপনাকে আরও সঠিক করে তোলে এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতি সহজতর করে। একটি সংস্থার ডেটা নির্ভরযোগ্যতার অন্যান্য সুবিধাগুলি হল আরও কার্যকর বিপণন, কম অপারেটিং খরচ, আরও সঠিক পূর্বাভাস, বর্ধিত মাপযোগ্যতা এবং আরও অর্থবহ এবং দরকারী ডেটা ইন্টিগ্রেশন।

বৃহত্তর ডেটা নির্ভরযোগ্যতা থেকে ফার্মগুলির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা হতে পারে তারা কর্মচারী, অংশীদার এবং গ্রাহকদের সাথে তৈরি করা বিশ্বাস। বিশ্বাস যদি ব্যবসায়িক সম্পর্কের ভিত্তি হয়, তথ্য নির্ভরযোগ্যতা হল দৃঢ়, দীর্ঘস্থায়ী বন্ধন এবং কোম্পানির অভ্যন্তরে এবং বাইরের পক্ষ এবং স্টেকহোল্ডারদের সাথে ইতিবাচক মিথস্ক্রিয়া প্রতিষ্ঠার পথ। 

কিভাবে ডেটা নির্ভরযোগ্যতা পরিমাপ করা যায়

প্রথম পদক্ষেপ ডেটা নির্ভরযোগ্যতা পরিমাপ জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত মেট্রিক্স নির্ধারণ করা হয় নির্দিষ্ট ধরনের ডেটা এবং অ্যাপ্লিকেশন, বা "মাত্রা।" ডেটা নির্ভরযোগ্যতার জন্য কিছু মেট্রিক্স অন্তর্নিহিত, বা একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে স্বাধীন, যেমন একটি ডাটাবেসে কোডিং ত্রুটির মোট সংখ্যা। অন্যগুলি বহির্মুখী, যার অর্থ তারা সরাসরি একটি নির্দিষ্ট কাজ বা প্রসঙ্গের সাথে আবদ্ধ, যেমন একটি ওয়েব পৃষ্ঠার গড় লোড সময়।

অন্তর্নিহিত মেট্রিক্স ডেটার নির্ভুলতা, সম্পূর্ণতা, দৃঢ়তা, সতেজতা, এবং গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা:

• সঠিকতা ডেটা কতটা ভালোভাবে বর্ণনা করে বা বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতির প্রতিনিধিত্ব করে তা দ্বারা পরিমাপ করা হয়। এতে ডেটা মডেলে বর্ণিত গুণাবলী রয়েছে কিনা এবং ঘটনা এবং পরিস্থিতি সম্পর্কে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সত্য বলে প্রমাণিত হয় কিনা তা অন্তর্ভুক্ত করে।
• সম্পূর্ণতা ডেটা নিজেই এবং সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা ডেটা মডেল উভয়ের সাথে সম্পর্কিত। সম্পূর্ণতা পরিমাপ করা হয় ডাটাবেসের মধ্যে শূন্য মান বা ডেটা উপাদান চিহ্নিত করে এবং ক্ষেত্র যেখানে ডেটা সম্পূর্ণ অনুপস্থিত।
• ঐক্য ডেটা অপ্রয়োজনীয়তা এবং মানগুলির মধ্যে অসঙ্গতিগুলিকে শিকড় দেয় যা একে অপরের সমষ্টি। একটি উদাহরণ হল একটি ডাটাবেস যেখানে বিক্রয় বিভাগ দ্বারা ব্যবহৃত পণ্যের মডেল নম্বরগুলি উত্পাদন দলের দ্বারা ব্যবহৃত মডেল নম্বরগুলির সাথে মেলে না।
• ঠাণ্ডাই বর্তমান মুহুর্তে ডেটার বর্তমানতা সংজ্ঞায়িত করে, যা এর সাথে সম্পর্কিত কিন্তু সমার্থক নয় ডেটা সময়োপযোগীতা, অথবা একটি নির্দিষ্ট কাজে প্রয়োগ করার সময় ডেটার প্রাসঙ্গিকতা। উদাহরণস্বরূপ, বিক্রয় প্রতিনিধিদের একটি পুরানো রোস্টার দ্বারা বিক্রয় পরিসংখ্যান পোস্ট করতে বিলম্ব হতে পারে। বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সঠিক এবং সময়োপযোগী, কিন্তু এটি বর্তমান নয়।

বহিরাগত মেট্রিক্স অন্তর্ভুক্ত প্রাসঙ্গিকতা, বিশ্বাসযোগ্যতা, সময়োপযোগীতা, ব্যবহারযোগ্যতা, এবং বৈধতা:

• প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করে যে ডেটা টাস্কের জন্য প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, এবং সমস্ত উদ্দেশ্যযুক্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে পূরণ করার জন্য যথেষ্ট। অপ্রাসঙ্গিকতা অপ্রয়োজনীয়তা, পুরানো হওয়া বা অসম্পূর্ণ হওয়ার কারণে হতে পারে।
• বিশ্বাসযোগ্যতা বোঝায় কিভাবে নির্ভরযোগ্য স্টেকহোল্ডাররা ডেটা হিসাবে বিবেচনা করে। ডেটাকে সত্য এবং বিশ্বাসযোগ্য হিসাবে বিবেচনা করার জন্য, এটি অবশ্যই এর উত্স, এর গুণমান এবং সম্ভাব্য পক্ষপাতের পরিপ্রেক্ষিতে যাচাইযোগ্য হতে হবে।
• যথাকালীনতা নিশ্চিত করে যে ডেটা আপ টু ডেট এবং এর উদ্দিষ্ট উদ্দেশ্যে ব্যবহার করার জন্য উপলব্ধ। আপ-টু-ডেট তথ্য যা কখনই সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাছে পৌঁছায় না যাদের এটির প্রয়োজন হয় তা তাদের কাছে অবিলম্বে পাওয়া পুরানো তথ্যের মতোই অকেজো।
• ব্যবহারযোগ্যতা সংস্থার ডেটা ভোক্তারা কত সহজে ডেটা অ্যাক্সেস করতে এবং বুঝতে পারে তা নির্ধারণ করে। ডেটা অবশ্যই স্পষ্ট এবং দ্ব্যর্থহীন হতে হবে এবং অনুরোধ ফর্ম, শব্দ এবং পদ্ধতির বৈচিত্র ব্যবহার করে এটি অ্যাক্সেসযোগ্য হতে হবে।
• বৈধতা যাচাই করে যে ডেটা কোম্পানির অভ্যন্তরীণ নিয়ম এবং ডেটা সংজ্ঞার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং দক্ষ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নীত করার জন্য ডেটা তৈরি, বর্ণনা এবং বজায় রাখার জন্য বিভিন্ন বিভাগকে অবশ্যই নির্দিষ্ট পদ্ধতিতে একমত হতে হবে।

কীভাবে ডেটা নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করবেন: উদাহরণ এবং চ্যালেঞ্জ

আপনার কোম্পানীর ডেটার নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানো শুরু হয় সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন বিক্রয় পূর্বাভাস, কর্মশক্তি পরিকল্পনা বা কার্যকরী বিপণন কৌশল তৈরি করার মাধ্যমে। এটি আপনাকে সেই ডেটার উপর ফোকাস করতে দেয় যা সর্ববৃহৎ সংগঠন-ব্যাপী প্রভাব রাখে এবং সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের জন্য সাধারণ ভিত্তি প্রদান করে। এটি আরও নির্ভরযোগ্য ডেটার সর্বাধিক প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে হাইলাইট করে।

ডেটা নির্ভরযোগ্যতা প্রচারের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি গ্রহণ করে, সংস্থাগুলি সর্বত্র সুবিধাগুলি উপলব্ধি করে সম্পূর্ণ ডাটা স্ট্যাক: ডেটা উত্স এবং এক্সট্র্যাক্ট এবং লোড টুল থেকে, ক্লাউড ডেটা গুদাম এবং রূপান্তর সরঞ্জামগুলিতে৷

• তথ্য সংগ্রহের মান মেনে চলুন। এটি ডেটার তারতম্য হ্রাস করে এবং কোম্পানি জুড়ে সামঞ্জস্যের প্রচার করে।
• নির্ভরযোগ্যতার উপর ফোকাস করার জন্য ডেটা সংগ্রহকারীদের প্রশিক্ষণ দিন। তাদের জন্য উপলভ্য সরঞ্জাম এবং কৌশলগুলি তৈরি করুন যা মানুষের ত্রুটির সম্ভাবনা হ্রাস করে এবং অবিশ্বস্ত ডেটা ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত খরচ সম্পর্কে তাদের অবহিত করুন।
• নিয়মিত অডিট পরিচালনা করুন। ডেটা অডিটগুলি সিস্টেমের ত্রুটি এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করে এবং সমস্যার কারণগুলি আবিষ্কার করতে এবং সংশোধনমূলক পদক্ষেপগুলি নির্ধারণ করতে আরও গভীরভাবে খনন করে।
• আপনার সরঞ্জাম এবং যন্ত্রগুলির নির্ভরযোগ্যতা পরীক্ষা করুন। ডেটা সংগ্রহের যন্ত্রগুলির মধ্যে রয়েছে সমীক্ষা, প্রশ্নাবলী এবং পরিমাপের সরঞ্জাম। পাইলট সরঞ্জামগুলি পরীক্ষা করার পাশাপাশি, আপনাকে ডেটা সম্পূর্ণতা, নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতার জন্য সংগ্রহ প্রক্রিয়াটি নিরীক্ষণ করতে হবে।
• ডেটা পরিষ্কার করুন। ডেটাতে যেকোন আউটলায়ার চিহ্নিত করুন এবং সরান। অনুপস্থিত এবং অসামঞ্জস্যপূর্ণ মান সনাক্ত করুন এবং ডেটা সম্পূর্ণতা এবং সামঞ্জস্য অর্জনের জন্য মানক পদ্ধতি প্রয়োগ করুন।
• একটি ডেটা অভিধান তৈরি করুন। অভিধানটি ডেটা প্রকার, ডেটা সম্পর্ক এবং ডেটা অর্থের জন্য কেন্দ্রীয় সংগ্রহস্থল হিসাবে কাজ করে। এটি আপনাকে ডেটার উত্স, এর বিন্যাস এবং এটি কীভাবে ব্যবহার করা হয়েছে তা ট্র্যাক করতে দেয়৷ এটি সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের জন্য একটি ভাগ করা সম্পদ হিসাবে কাজ করে।
• নিশ্চিত করুন যে ডেটা পুনরুত্পাদনযোগ্য। আপনার ডেটা সংগ্রহের অনুশীলনগুলি যত্ন সহকারে নথিভুক্ত করা আপনাকে এবং অন্যদের আপনার ফলাফলগুলি পুনরুত্পাদন করতে দেয়৷ ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলি পরিষ্কারভাবে ব্যাখ্যা করা উচিত এবং ডেটার সমস্ত সংস্করণ সঠিকভাবে ট্র্যাক করা উচিত।
• ডেটা গভর্নেন্স নীতি প্রয়োগ করুন। নিশ্চিত করুন যে কোম্পানির ডেটা গ্রাহকরা আপনার ডেটা নীতিগুলি এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, পরিবর্তন এবং পরিবর্তন লগের আপডেট সম্পর্কিত পদ্ধতিগুলি বোঝেন৷
• আপনার ডেটা ব্যাক আপ এবং পুনরুদ্ধারযোগ্য রাখুন। আপনার ডেটা পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়াগুলি নিয়মিত পরীক্ষা করে সমালোচনামূলক ডেটার সম্ভাব্য ক্ষতির জন্য প্রস্তুত হন।

AI-তে বিশ্বাস গড়ে তোলার জন্য ডেটা নির্ভরযোগ্যতা হল চাবিকাঠি

জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (GenAI) এর মহান প্রতিশ্রুতি ব্যবসা এবং ভোক্তাদের উপর নির্ভর করে প্রযুক্তির প্রতি তাদের অবিশ্বাস কাটিয়ে উঠছে. ডেটা নির্ভরযোগ্যতা পরিবর্তনশীলতা এবং ভুলতাকে প্রতিহত করতে পারে যা বড় ভাষা মডেল (LLM) মেশিন লার্নিং সিস্টেমে অন্তর্নিহিত। AI মডেলিংয়ে ডেটা নির্ভরযোগ্যতার নীতিগুলি প্রয়োগ করা AI-উত্পাদিত সামগ্রীর অন্তর্নিহিত এবং স্পষ্ট পক্ষপাতকে সম্বোধন করে।

GenAI উদ্ভাবনে প্রয়োগ করা ডেটা নির্ভরযোগ্যতার উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত ব্যাখ্যাযোগ্য এআই (XAI) যা সিস্টেমের স্বচ্ছতা এবং বোঝার ক্ষমতা বাড়ায়, এবং মানব-এআই সহযোগিতা, যা এআই-এর গণনাগত দক্ষতার সাথে মানুষের অন্তর্দৃষ্টি এবং অভিজ্ঞতাকে একত্রিত করে। এছাড়াও উন্নয়নের অধীনে রয়েছে নৈতিক এআই ফ্রেমওয়ার্ক যা নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা ছাড়াও ন্যায্যতা এবং সমতার জন্য প্রচেষ্টা করে।

ডেটা হল জ্বালানি যা আধুনিক ব্যবসাকে শক্তি দেয়, কিন্তু ডেটা গ্রাহকরা এর নির্ভুলতা, অখণ্ডতা এবং নির্ভরযোগ্যতার উপর বিশ্বাস হারানোর কারণে সেই ডেটার মূল্য দ্রুত হ্রাস পায়। আপনার কোম্পানী ডেটাতে তার বিনিয়োগের উপর যে রিটার্ন উপলব্ধি করে তা বাড়ানোর সর্বোত্তম উপায় হল সরঞ্জাম এবং প্রক্রিয়াগুলি প্রয়োগ করা যা এর মান রক্ষা করে এবং উন্নত করে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/