Latest trends in technology industry in 2018

সফ্টওয়্যার এবং প্রযুক্তি শিল্পে, সমস্ত কিছু এত দ্রুত সরে যায় যে আপনি প্রায়শই পিছনে বোধ করতে পারেন। ট্রেন্ডস পরিবর্তন হয়, নতুন পদ্ধতি ব্যবহৃত হয় এবং আপনাকে সর্বদা আপডেট থাকার চেষ্টা করতে হবে। সুতরাং এখানে 2017 সালে সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচার এবং বিকাশের কিছু প্রযুক্তিগত প্রবণতা এবং বিগত বছরগুলিতে সফ্টওয়্যার ট্রেন্ডগুলির উপর একটি বিরাট প্রভাব সম্পর্কে একটি ছোট্ট নিবন্ধ:

বড় ডেটা ট্রেন্ড

বড় ডেটা বোঝায় যে কোনও ব্যবসায় প্রতিদিনের ভিত্তিতে সাধারণত অনলাইনে এবং মেঘের মধ্যে প্রচুর পরিমাণে ডেটা করে। ভলিউমটি সাধারণত বিশ্লেষণ, কাঁচা এবং কাঠামোগত কাঠামোগত জটিল large বছরের পর বছর ধরে, এটি অনেকের কাছে মুখের বাক্যে পরিণত হয়েছে, 2016 এর মধ্যে অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তিগত প্রবণতা In বাস্তবে, আমরা যে সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করি তার বিকাশের সাথে আমরা যে পরিমাণ ডেটা অবিশ্বাস্য হয়েছি এবং এটি সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করছি । পদ্ধতিটি আমাদের বিপুল পরিমাণে দরকারী তথ্য সরবরাহ করতে পারে। বিশেষত সংগঠনের জন্য।

আইওটি ডেটা

থিংসের ইন্টারনেট সবে শুরু হয়েছে এবং এখানেই রয়েছে। ২০১ In সালে, প্রায় 6,5 বিলিয়ন ডিভাইসগুলি ইন্টারনেটে সংযুক্ত ছিল এবং আগামী বছরগুলিতে এবং প্রায় সমস্ত শিল্পে আরও বেশি ডিভাইস সংযুক্ত হবে। এর অর্থ আরও বেশি উত্পন্ন ডেটা এবং এর ফলে ডেটা সনাক্ত করতে এবং আরও তথ্য পাওয়ার জন্য আরও সরঞ্জাম।

আপনি যদি শক্তিশালী প্রভাব সহ আইওটি প্রকল্পগুলি সম্পর্কে আরও পড়তে আগ্রহী হন তবে আমি এখানে একটি নিবন্ধ পড়ার পরামর্শ দিচ্ছি।

ব্যবসায় গোয়েন্দা প্রবণতা

যেহেতু সংখ্যাগরিষ্ঠরা বড় ডেটা আমাদের সরবরাহ করতে পারে সেই সম্ভাবনা সম্পর্কে সচেতন হয়ে উঠেছে, সংস্থাগুলি তাদের ডেটা সংরক্ষণ করতে শুরু করেছে, তবে এটি দিয়ে কী করা উচিত তা সত্যই না জেনে।

যেমন পূর্বে উল্লেখ করা হয়েছে, ডেটাগুলির একটি বৃহত বৌটি রাখা ভাল তবে এটি পরিষ্কারভাবে বিশ্লেষণ করা গুরুত্বপূর্ণ অংশ important ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তায় বিভিন্ন সরঞ্জাম, অ্যাপ্লিকেশন এবং পদ্ধতি রয়েছে যা ডেটা বিশ্লেষণে সহায়তা করে। এটি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ। এটি ব্যবসায়ের পরিচালনকে অবহিত করা এবং তাদের সুবিধার্থে ডেটা তৈরি, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সম্পর্কিত। প্রকৃতপক্ষে প্রতিবেদনগুলি, ড্যাশবোর্ড এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন করা হয় এবং এই সমস্ত সংস্থাগুলির সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটিকে উন্নত করতে সহায়তা করে। মূলত কারণগুলি প্রক্রিয়াগুলি অনুকূলিত হয়, দক্ষতা উন্নত হয় এবং সংস্থাটি একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা পায়।

ডেটা অনুসন্ধান / ভার্চুয়ালাইজেশন

ডেটা আবিষ্কার একটি প্রক্রিয়া যাতে আপনি নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে “দৃষ্টিভঙ্গি নেভিগেট” করেন। ধারণাটি হ’ল আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণের পাশাপাশি ব্যবসায়ের প্রক্রিয়াগুলি অনুকূলকরণের জন্য ডেটা পুরোপুরি উপার্জন করা। এটি করার জন্য, ডেটা আরও অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে উঠছে এবং এটি বিশ্লেষণ করা আরও চাক্ষুষ হয়ে উঠছে। ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রকৃতপক্ষে প্রবণতা এবং বিশেষ ইভেন্টগুলি দেখতে ও স্পট করা সহজ করে তোলে। আরও এবং আরও আমরা ডেটা সম্পর্কিত পরিসংখ্যান সম্পর্কিত তথ্য সরবরাহকারী গাইডড উন্নত বিশ্লেষণমূলক ফাংশন ব্যবহার করতে প্রস্তুত are

স্বেচ্ছাসেবক দ্বি

বিআই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে এমন লোকদের প্রতিবেদন এবং বিশ্লেষণের জন্য আরও বেশি স্বাধীনতা, নমনীয়তা এবং দায়িত্বের প্রয়োজন। স্ব-পরিষেবা বিআই সরঞ্জাম ব্যবহারকারীদের ক্ষমতায়িত করে, তাদের বিশেষ প্রয়োজনগুলির সাথে খাপ খাইয়ে প্রতিবেদন এবং ড্যাশবোর্ড সম্পাদনা করতে সক্ষম করে। সংস্থাগুলি বিআই ব্যবহারকারীদের যে কোনও সময় এবং যে কোনও জায়গায় তাদের নিজস্ব অন্তর্দৃষ্টি এবং অ্যাক্সেস তথ্য তৈরি করতে এবং ডিজাইন করতে সক্ষম করার উপর জোর দিচ্ছে। এই বছর, ব্যবহারকারীরা আরও বেশি করে তাদের নিজস্ব তথ্যের চাহিদা মেটাবেন।

মাস্টার ডেটা / ডেটা কোয়ালিটি ম্যানেজমেন্ট

যদি ডেটা ব্যবহার সঠিক হয় তবে ডেটা চালিত সিদ্ধান্তগুলি খুব ভাল। সংস্থাগুলি আরও বেশি সচেতন হয়ে উঠছে যে দুর্দান্ত দেখাচ্ছে এমন ড্যাশবোর্ড যথেষ্ট নয়। আপনি যে ডেটা ব্যবহার করেন তাতে যদি ত্রুটি থাকে তবে আপনি খুব বেশি দূরে যাবেন না। 2017 সালে, ডেটা কোয়ালিটি একটি আবশ্যক হয়ে উঠেছে।

ডেটা মাইনিং

ডেটা মাইনিং সম্পর্কে কী? মনে করুন এটি উত্তরগুলির সন্ধান করছে আপনি এমনকি জানেন না যে আপনি অনুসন্ধান করছেন। প্রকৃতপক্ষে, যখন এত বেশি তথ্য থাকে তখন আপনি যে সিদ্ধান্তে পৌঁছতে পারেন তা অর্জন করা শক্ত। আপনি প্রায়শই কিছু মূল পয়েন্টগুলি এড়িয়ে যেতে পারেন যা আপনাকে অনেক সহায়তা করবে। ডেটা মাইনিং হ’ল যখন আমরা এটি দেখার জন্য সমস্ত প্রচেষ্টা করি এবং যা উপেক্ষা করা হয়েছে তা সন্ধান করি। এটি অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে নির্দিষ্ট নিদর্শনগুলি এবং প্রবণতাগুলি অনুসন্ধান করার জন্য বড় ডেটা অনুসন্ধান করার অভ্যাস যা ডেটা বিভাগে সহায়তা করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

আমরা যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কথা বলি, আমরা যে মেশিনগুলিকে মানবিকভাবে কার্যকর করতে সক্ষম তার সম্পর্কে কথা বলি, সাধারণত জটিল বুদ্ধি দ্বারা কার্যকর করা হয়। 2018 সালের মধ্যে, এটি পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে যে সমস্ত বৃহত সংস্থার অর্ধেকেরও বেশি সংস্থাগুলি আরও প্রতিযোগিতামূলক হতে উন্নত বিশ্লেষণ এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করবে এবং সেই অ্যালগরিদমের কেন্দ্রস্থলে যে বিজ্ঞান থাকবে তা হ’ল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা।

Leave a Comment