10টি জিনিস C-Suite-এর বিশ্লেষণ সম্পর্কে জানা দরকার৷
আপনি যদি ইদানীং খুব বেশি ভ্রমণ না করে থাকেন তবে এখানে বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে উন্নয়নের একটি নির্বাহী সারাংশ রয়েছে যা আপনি এয়ারলাইন সিটব্যাক ম্যাগাজিনে মিস করতে পারেন।
- এটিকে আর ডিসিশন সাপোর্ট সিস্টেম বলা হয় না (যদিও এটি 20 বছর আগে ছিল)।
রিপোর্টিং নয় (15 বছর), বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (10 বছর), এমনকি অ্যানালিটিক্স (5 বছর)। এটা উদ্দীপিত বৈশ্লেষিক ন্যায়. অথবা, AI এর সাথে এম্বেড করা Analytics। আধুনিক বিশ্লেষণ এখন মেশিন লার্নিংয়ের সুবিধা নেয় এবং ডেটা থেকে সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। সুতরাং, এক অর্থে, আমরা যেখানে শুরু করেছি সেখানে ফিরে এসেছি - সিদ্ধান্ত সমর্থন। - ড্যাশবোর্ডের. প্রগতিশীল কোম্পানিগুলো ড্যাশবোর্ড থেকে দূরে সরে যাচ্ছে। ড্যাশবোর্ডগুলি 1990 এর দশকের উদ্দেশ্যমূলক আন্দোলনের মাধ্যমে ব্যবস্থাপনা থেকে জন্মগ্রহণ করেছিল। ড্যাশবোর্ডগুলি সাধারণত কী কর্মক্ষমতা সূচক দেখায় এবং নির্দিষ্ট লক্ষ্যের দিকে অগ্রগতি ট্র্যাক করে। ড্যাশবোর্ডগুলি পরিবর্ধিত বিশ্লেষণ দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে৷ একটি স্ট্যাটিক ড্যাশবোর্ডের পরিবর্তে, অথবা এমনকি একটি ড্রিল-থ্রু টু ডিটেইল সহ, এআই ইনফিউজড অ্যানালিটিক্স আপনাকে রিয়েল টাইমে কী গুরুত্বপূর্ণ সে সম্পর্কে সতর্ক করে। এক অর্থে, এটি সু-সংজ্ঞায়িত কেপিআইগুলির দ্বারা ব্যবস্থাপনায় প্রত্যাবর্তন, কিন্তু একটি মোচড় দিয়ে – এআই মস্তিষ্ক আপনার জন্য মেট্রিক্স দেখে।
- স্ট্যান্ডার্ড সরঞ্জাম. বেশিরভাগ সংস্থার আর একটি একক এন্টারপ্রাইজ স্ট্যান্ডার্ড BI টুল নেই। অনেক প্রতিষ্ঠানের 3 থেকে 5টি অ্যানালিটিক্স, BI এবং রিপোর্টিং টুল উপলব্ধ রয়েছে। একাধিক সরঞ্জাম একটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে ডেটা ব্যবহারকারীদের পৃথক সরঞ্জামগুলির শক্তির আরও ভাল ব্যবহার করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, অ্যাডহক অ্যানালিটিক্সের জন্য আপনার প্রতিষ্ঠানের পছন্দের টুলটি কখনই পিক্সেল-নিখুঁত প্রতিবেদনে উৎকৃষ্ট হবে না যা সরকার এবং নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলির প্রয়োজন।
- মেঘ. সমস্ত নেতৃস্থানীয় সংস্থা আজ মেঘের মধ্যে আছে. অনেকে প্রাথমিক ডেটা বা অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ক্লাউডে স্থানান্তরিত করেছে এবং পরিবর্তনের মধ্যে রয়েছে৷ হাইব্রিড মডেলগুলি নিকটবর্তী সময়ে সংস্থাগুলিকে সমর্থন করবে কারণ তারা ক্লাউডে ডেটা বিশ্লেষণের শক্তি, খরচ এবং দক্ষতাকে পুঁজি করতে চায়৷ সতর্ক সংস্থাগুলি একাধিক ক্লাউড বিক্রেতাদের সুবিধার মাধ্যমে তাদের বাজিকে বৈচিত্র্যময় এবং হেজিং করছে।
- মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট। পুরনো চ্যালেঞ্জগুলো আবার নতুন। বিশ্লেষণ করার জন্য ডেটার একক উৎস থাকা আগের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। অ্যাডহক বিশ্লেষণী সরঞ্জাম, একাধিক বিক্রেতার সরঞ্জাম এবং অব্যবস্থাপিত ছায়া আইটি সহ, সত্যের একটি একক সংস্করণ থাকা গুরুত্বপূর্ণ।
- দূরবর্তী কর্মীবাহিনী এখানে থাকার জন্য 2020-2021 মহামারী অনেক সংস্থাকে দূরবর্তী সহযোগিতা, ডেটা অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণাত্মক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য সমর্থন বিকাশের জন্য চাপ দিয়েছে। এই প্রবণতা হ্রাসের কোন লক্ষণ দেখায় না। ভূগোল একটি কৃত্রিম বাধা হয়ে উঠছে এবং কর্মীরা শুধুমাত্র ভার্চুয়াল মুখোমুখি মিথস্ক্রিয়া দিয়ে বিচ্ছুরিত দলগুলিতে কাজ করার জন্য মানিয়ে নিচ্ছে। ক্লাউড এই প্রবণতার জন্য একটি সহায়ক প্রযুক্তি।
- ডেটা বিজ্ঞান জনগণের জন্য বিশ্লেষণে AI একটি সংস্থার মধ্যে ভূমিকা হিসাবে ডেটা সায়েন্সের থ্রেশহোল্ডকে কমিয়ে দেবে। কোডিং এবং মেশিন লার্নিংয়ে বিশেষজ্ঞ প্রযুক্তিগত ডেটা বিজ্ঞানীদের এখনও প্রয়োজন হবে, তবে AI আংশিকভাবে ব্যবসায়িক জ্ঞানের সাথে বিশ্লেষকদের দক্ষতা-ব্যবধান পূরণ করতে পারে।
- তথ্য নগদীকরণ. এটি ঘটছে যেখানে একাধিক পথ আছে. যে সংস্থাগুলি দ্রুত বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম তাদের সর্বদা একটি মার্কেটপ্লেস সুবিধার প্রবণতা থাকে। দ্বিতীয় ফ্রন্টে, আমরা ওয়েব 3.0-এর বিবর্তনে দেখছি, ব্লকচেইন সিস্টেম ব্যবহার করে ডেটা ট্র্যাক করার এবং অনলাইনকে আরও দুর্লভ (এবং তাই আরও মূল্যবান) করার প্রচেষ্টা। এই সিস্টেম ফিঙ্গারপ্রিন্ট digital সম্পদ তাদের অনন্য, সন্ধানযোগ্য এবং ব্যবসায়িক করে তোলে।
- শাসন. সাম্প্রতিক বাহ্যিক এবং অভ্যন্তরীণ বিঘ্নকারী কারণগুলির সাথে, নতুন প্রযুক্তির আলোকে বিদ্যমান বিশ্লেষণ/ডেটা নীতি, প্রক্রিয়া এবং পদ্ধতিগুলিকে পুনরায় মূল্যায়ন করার এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সময়। সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি কি এখন আবার সংজ্ঞায়িত করা দরকার যে একাধিক সরঞ্জাম রয়েছে? নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা বা অডিট মেনে চলার পদ্ধতিগুলি কি পরীক্ষা করা দরকার?
- ভিশন। সংস্থাটি পরিকল্পনা তৈরি করতে এবং কোর্স সেট করার জন্য ব্যবস্থাপনার উপর নির্ভর করে। অশান্ত এবং অনিশ্চিত সময়ে এটি একটি পরিষ্কার দৃষ্টি বোঝানো গুরুত্বপূর্ণ। সংগঠনের বাকি অংশ নেতৃত্বের দ্বারা নির্ধারিত নির্দেশের সাথে সারিবদ্ধ হওয়া উচিত। একটি চটপটে সংস্থা একটি পরিবর্তিত পরিবেশে প্রায়শই পুনরায় মূল্যায়ন করবে এবং প্রয়োজনে অবশ্যই সঠিক হবে।
