ক্লাউডে যাওয়ার প্রস্তুতি নিচ্ছে
আমরা এখন মেঘ গ্রহণের দ্বিতীয় দশকে আছি। প্রায় 92% ব্যবসা কিছু মাত্রায় ক্লাউড কম্পিউটিং ব্যবহার করছে। মহামারীটি ক্লাউড প্রযুক্তি গ্রহণ করার জন্য সংস্থাগুলির জন্য সাম্প্রতিক চালক। সাফল্যের সাথে অতিরিক্ত ডেটা, প্রকল্প এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ক্লাউডে স্থানান্তর করা প্রস্তুতি, পরিকল্পনা এবং সমস্যার প্রত্যাশার উপর নির্ভর করে।
- প্রস্তুতি ডেটা এবং ডেটার মানব ব্যবস্থাপনা এবং সহায়ক অবকাঠামো সম্পর্কে।
- পরিকল্পনা অপরিহার্য. পরিকল্পনায় নির্দিষ্ট মূল উপাদান থাকতে হবে।
- সমস্যা ব্যবস্থাপনা সমস্যাগুলির সম্ভাব্য ক্ষেত্রগুলিকে পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা এবং সম্মুখীন হলে সেগুলি নেভিগেট করার ক্ষমতা।
ক্লাউডে সফল হওয়ার জন্য একটি ব্যবসাকে চারটি জিনিস অবশ্যই করতে হবে, প্লাস 7 গোচা
আপনার ব্যবসা মেঘ সরানো যাচ্ছে. ওয়েল, আমাকে যে, যদি আপনার ব্যবসা সফল হতে যাচ্ছে, এটা সরানো যাচ্ছে 
মেঘ - এটি, যদি এটি ইতিমধ্যে সেখানে না থাকে। আপনি যদি ইতিমধ্যেই সেখানে থাকেন তবে আপনি সম্ভবত এটি পড়বেন না। আপনার কোম্পানী এগিয়ে চিন্তা করছে এবং ক্লাউডের সমস্ত সুবিধার সুবিধা নিতে চায় যা আমরা অন্য নিবন্ধে আলোচনা করেছি। 2020 সালের হিসাবে, 92% ব্যবসা কিছু পরিমাণে ক্লাউড ব্যবহার করছে এবং সমস্ত কর্পোরেট ডেটার 50% ইতিমধ্যেই ক্লাউডে রয়েছে।
কোভিড ক্লাউডে রূপালী আস্তরণ: মহামারীটি একটি দূরবর্তী কর্মশক্তির নতুন দৃষ্টান্তকে সমর্থন করার জন্য ক্লাউডের ক্ষমতাগুলিকে আরও ঘনিষ্ঠভাবে দেখতে ব্যবসাকে বাধ্য করেছে। ক্লাউড উভয় বড় ডেটা বোঝায় স্টোরেজ এবং অ্যাপ্লিকেশন যা সেই ডেটা প্রক্রিয়া করে। ক্লাউডে যাওয়ার প্রধান কারণগুলির মধ্যে একটি হল নমনীয় হওয়া এবং ডেটার বোটলোড থেকে নতুন অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করা।
বিশ্লেষক সংস্থা গার্টনার নিয়মিত একটি প্রতিবেদন প্রকাশ করে যা "প্রযুক্তি এবং প্রবণতাগুলি নিয়ে আলোচনা করে যা আগামী পাঁচ থেকে 10 বছরে উচ্চ মাত্রার প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদানের প্রতিশ্রুতি দেখায়।" দশ বছর আগে, গার্টনারের 2012 হাইপ সাইকেল ক্লাউড কম্পিউটিং-এর জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং এবং পাবলিক ক্লাউড স্টোরেজকে "মোহভঙ্গের ঘাট"-এ "স্ফীত প্রত্যাশার শিখর" ছাড়িয়ে গেছে। আরও, বিগ ডেটা সবেমাত্র "স্ফীত প্রত্যাশার শিখরে" প্রবেশ করছে। তিনটিই 3 থেকে 5 বছরের মধ্যে একটি প্রত্যাশিত মালভূমি সহ। একটি পরিষেবা হিসাবে সফ্টওয়্যার (SaaS) গার্টনার দ্বারা "আলোকিতকরণের ঢাল" পর্যায়ে 2 থেকে 5 বছরের প্রত্যাশিত মালভূমিতে স্থাপন করা হয়েছিল।
2018 সালে, ছয় বছর পর, "ক্লাউড কম্পিউটিং" এবং "পাবলিক ক্লাউড স্টোরেজ" 2 বছরেরও কম সময়ের প্রজেক্টেড প্লেটো সহ "আলোকিতকরণের ঢাল" পর্যায়ে ছিল। "একটি পরিষেবা হিসাবে সফ্টওয়্যার" মালভূমিতে পৌঁছেছিল। মোদ্দা কথা হল এই সময়ের মধ্যে পাবলিক ক্লাউডের উল্লেখযোগ্য গ্রহণ ছিল।
আজ, 2022 সালে, ক্লাউড কম্পিউটিং এখন গ্রহণের দ্বিতীয় দশকে এবং এখন নতুন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডিফল্ট প্রযুক্তি। 
As গার্টনার এটি রাখে, "যদি এটি মেঘ না হয় তবে এটি উত্তরাধিকার।" গার্টনার আরও বলেন যে একটি প্রতিষ্ঠানের উপর ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের প্রভাব রূপান্তরমূলক। তাহলে কীভাবে সংস্থাগুলি এই রূপান্তরের সাথে যোগাযোগ করবে?
এই চার্টটি আরও বিশদভাবে বর্ণনা করে যে এর অর্থ কী যে একটি প্রযুক্তি একটি নির্দিষ্ট পর্যায়ে রয়েছে।
সংগঠনগুলিকে কীভাবে সাংগঠনিক রূপান্তরের সাথে যোগাযোগ করা উচিত?
ক্লাউড গ্রহণের তাদের প্রক্রিয়ায়, সংস্থাগুলিকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে, নতুন নীতি স্থাপন করতে হবে, নতুন পদ্ধতি তৈরি করতে হবে এবং নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে হবে। আপনার বাড়িটি ঠিক আছে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য আপনাকে সমাধান করতে হবে এমন নির্দিষ্ট এলাকার একটি তালিকা এখানে রয়েছে:
- প্রশিক্ষণ, পুনরায় প্রশিক্ষণ বা নতুন ভূমিকা। ডেটা সঞ্চয়স্থানের জন্য পাবলিক ক্লাউড গ্রহণ করতে বা অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ব্যবহার করার ক্ষেত্রে, আপনি পরিকাঠামোর সমর্থন এবং রক্ষণাবেক্ষণের আউটসোর্স করেছেন৷ বিক্রেতাকে পরিচালনা করতে এবং ডেটা অ্যাক্সেস করতে আপনার এখনও ইনহাউস দক্ষতার প্রয়োজন। তদ্ব্যতীত, জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিজ্ঞানের জন্য আপনার কাছে উপলব্ধ নতুন সরঞ্জামগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা আপনাকে জানতে হবে।
- ডেটা। এটা সব তথ্য সম্পর্কে. ডেটা হল নতুন মুদ্রা। আমরা বিগ ডেটা- ডেটা সম্পর্কে কথা বলছি যা অন্তত কিছু পূরণ করে সংজ্ঞার V এর. ক্লাউডে যাওয়ার সময়, আপনার অন্তত কিছু ডেটা ক্লাউডে থাকবে। আপনি যদি "অল-ইন" হন, আপনার ডেটা ক্লাউডে সংরক্ষণ করা হবে এবং ক্লাউডে প্রক্রিয়া করা হবে।
A. ডেটার প্রাপ্যতা. আপনার বিদ্যমান অন-প্রিম অ্যাপ্লিকেশনগুলি কি ক্লাউডে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে? আপনার তথ্য যেখানে এটি প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজন? আপনার ক্লাউড মাইগ্রেশন প্রকল্পে আপনার ডেটা ক্লাউডে স্থানান্তর করতে আপনার কি বাজেটের সময় প্রয়োজন? যে কতক্ষণ নিতে হবে? ক্লাউডে আপনার লেনদেন সংক্রান্ত ডেটা পেতে আপনাকে কি নতুন প্রক্রিয়া বিকাশ করতে হবে? আপনি যদি AI বা মেশিন লার্নিং করতে চান, তাহলে অবশ্যই সঠিকতা এবং নির্ভুলতার কাঙ্খিত স্তর পূরণ করার জন্য পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থাকতে হবে।
B. ডেটার ব্যবহারযোগ্যতা. আপনার ডেটা কি এমন একটি বিন্যাসে রয়েছে যা লোকে এবং সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারে যা ডেটা অ্যাক্সেস করবে? আপনি কি আপনার ডেটা গুদামে একটি "লিফট-এন্ড-শিফ্ট" করতে পারেন? অথবা, এটি কর্মক্ষমতা জন্য অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে?
C. ডেটার গুণমান. ডেটার গুণমান যার উপর আপনার সিদ্ধান্ত নির্ভর করে তা আপনার সিদ্ধান্তের গুণমানকে প্রভাবিত করতে পারে। গভর্নেন্স, ডেটা স্টুয়ার্ডস, ডেটা ম্যানেজমেন্ট, সম্ভবত একজন ডেটা কিউরেটর ক্লাউডে জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ গ্রহণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে। আপনার ডেটার গুণমান মূল্যায়ন করতে ক্লাউডে ডেটা স্থানান্তর করার আগে সময় নিন। আপনার প্রয়োজন নেই এমন ডেটা স্থানান্তরিত করেছেন তা আবিষ্কার করার চেয়ে হতাশাজনক আর কিছু নেই।
D. বড় ডেটাতে পরিবর্তনশীলতা এবং অনিশ্চয়তা. ডেটা অসামঞ্জস্যপূর্ণ বা অসম্পূর্ণ হতে পারে। আপনার ডেটা মূল্যায়নে এবং আপনি কীভাবে এটি ব্যবহার করতে চান, সেখানে কি ফাঁক আছে? ডেটাতে এন্টারপ্রাইজ-ওয়াইড স্ট্যান্ডার্ড সম্পর্কিত পরিচিত সমস্যাগুলি ঠিক করার এখনই সময়। সময়ের মাত্রা, ভূগোল শ্রেণিবিন্যাসের মতো সাধারণ বিষয়গুলিতে রিপোর্টিং কেন্দ্রগুলি জুড়ে মানককরণ করুন। সত্যের যে একক উৎস সনাক্ত করুন.
E. বড় ডেটার মধ্যেই অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতা. বিপুল সংখ্যক সম্ভাব্য ফলাফলের তাত্পর্যের জন্য ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করার জন্য একজন ডোমেন বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন হতে পারে। অন্য কথায়, যদি আপনার ক্যোয়ারী অনেক রেকর্ড ফেরত দেয়, তাহলে একজন মানুষ হিসাবে আপনি কীভাবে এটি প্রক্রিয়া করবেন? এটিকে আরও ফিল্টার করতে এবং রেকর্ডের সংখ্যা কমাতে, যাতে এটি একটি সাধারণ অ-সুপার মানব দ্বারা গ্রাস করা যায়, আপনাকে ডেটার পিছনের ব্যবসাটি জানতে হবে।
3. আইটি-এর ভিত্তি/পরিকাঠামোকে সমর্থন করা. সমস্ত চলমান অংশ বিবেচনা করুন। সম্ভবত আপনার সমস্ত ডেটা ক্লাউডে থাকবে না। কেউ কেউ মেঘের মধ্যে থাকতে পারে। কিছু অন-প্রাঙ্গনে। এখনও অন্যান্য তথ্য থাকতে পারে অন্য বিক্রেতার মেঘ। আপনি একটি তথ্য প্রবাহ ডায়াগ্রাম আছে? আপনি কি ভৌত হার্ডওয়্যার পরিচালনা থেকে শারীরিক হার্ডওয়্যার পরিচালনাকারী বিক্রেতাদের পরিচালনায় যেতে প্রস্তুত? আপনি কি মেঘের পরিবেশের সীমাবদ্ধতা বোঝেন? আপনি কি অসংগঠিত ডেটার পাশাপাশি মূল প্ল্যাটফর্ম-সক্ষম প্রযুক্তিগুলিকে সমর্থন করার ক্ষমতার জন্য অ্যাকাউন্ট করেছেন। আপনি কি এখনও একই SDK, API, ডেটা ইউটিলিটিগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম হবেন যা আপনি প্রাঙ্গনে ব্যবহার করছেন? তাদের সম্ভবত পুনরায় লেখার প্রয়োজন হবে। লেনদেন সিস্টেম থেকে ডেটা গুদাম লোড করার জন্য আপনার বিদ্যমান ETL সম্পর্কে কী? ETL স্ক্রিপ্টগুলি পুনরায় লিখতে হবে।
4. পরিমার্জিত ভূমিকা. ব্যবহারকারীদের নতুন অ্যাপ্লিকেশন এবং কীভাবে ক্লাউডে ডেটা অ্যাক্সেস করতে হয় সে সম্পর্কে পুনরায় প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হতে পারে। প্রায়শই একটি ডেস্কটপ বা নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশনের ক্লাউডের জন্য নিবেদিত একটির মতো একই বা অনুরূপ নাম থাকতে পারে। তবে, এটি ভিন্নভাবে কাজ করতে পারে, বা এমনকি একটি ভিন্ন বৈশিষ্ট্য সেট থাকতে পারে।
যদি আপনার সংস্থা ক্লাউডে চলে যাওয়ার এবং বিশ্লেষণের সর্বাধিক ব্যবহার করার বিষয়ে গুরুতর হয়, তবে কোনও বিতর্ক নেই যে পদক্ষেপটি উল্লেখযোগ্য ব্যবসায়িক এবং অর্থনৈতিক মূল্য প্রদান করতে পারে। ব্যবহারিকভাবে বলতে গেলে, এখান থেকে সেখানে যেতে, আপনার প্রয়োজন হবে:
- একটি সনদ স্থাপন করুন.
উ: আপনি কি আপনার প্রকল্পের পরিধি নির্ধারণ করেছেন?
বি. আপনার কি এক্সিকিউটিভ স্পনসরশিপ আছে?
গ. কে – কি ভূমিকা – প্রকল্পে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত? প্রধান স্থপতি কে? ক্লাউড বিক্রেতার উপর নির্ভর করার জন্য আপনার কী দক্ষতার প্রয়োজন?
D. শেষ লক্ষ্য কি? যাইহোক, লক্ষ্য "মেঘের দিকে সরানো" নয়। আপনি কোন সমস্যা(গুলি) সমাধান করার চেষ্টা করছেন?
E. আপনার সাফল্যের মানদণ্ড নির্ধারণ করুন। আপনি কিভাবে বুঝবেন আপনি সফল?
2. আবিষ্কার করুন। শুরুতেই শুরু করুন। ইনভেন্টরি নিন। আপনার কি আছে তা খুঁজে বের করুন। প্রশ্নগুলোর উত্তর দাও:
উ: আমাদের কাছে কি তথ্য আছে?
B. তথ্য কোথায়?
C. কোন ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া সমর্থন করা প্রয়োজন? এই প্রসেসগুলির কী ডেটা দরকার?
D. ডেটা ম্যানিপুলেট করার জন্য আমরা বর্তমানে কোন সরঞ্জাম এবং অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করি?
E. ডেটার আকার এবং জটিলতা কী?
F. আমাদের কি হবে? আমাদের বিক্রেতার কাছ থেকে ক্লাউডে কোন অ্যাপ্লিকেশন পাওয়া যায়?
G. আমরা কিভাবে ডেটার সাথে সংযোগ করব? কি পোর্ট ক্লাউড খোলার প্রয়োজন হবে?
H. গোপনীয়তা বা নিরাপত্তা প্রয়োজনীয়তা নির্দেশ করে এমন কোন প্রবিধান বা প্রয়োজনীয়তা আছে কি? গ্রাহকদের সাথে SLA আছে যা বজায় রাখা প্রয়োজন?
I. আপনি কি জানেন কিভাবে ক্লাউড ব্যবহারের জন্য খরচ গণনা করা হবে?
3. মূল্যায়ন এবং মূল্যায়ন.
উ: আমরা কোন ডেটা স্থানান্তর করতে চাই?
B. খরচ নির্ণয় করুন। এখন যেহেতু আপনি ডেটার পরিধি এবং আয়তন জানেন, আপনি একটি বাজেট সংজ্ঞায়িত করার জন্য আরও ভাল অবস্থানে আছেন।
C. আপনার বর্তমানে যা আছে এবং আপনি যা আশা করছেন তার প্রত্যাশার মধ্যে বিদ্যমান ফাঁকগুলি সংজ্ঞায়িত করুন। আমরা কি অনুপস্থিত?
D. তত্ত্বে আপনি যা মিস করেছেন তা প্রকাশ করতে একটি পরীক্ষা মাইগ্রেশন অন্তর্ভুক্ত করুন।
E. এই পর্বের পাশাপাশি চূড়ান্ত পর্যায়ে ব্যবহারকারীর গ্রহণযোগ্যতা পরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত করুন।
F. আপনি কোন চ্যালেঞ্জগুলি অনুমান করতে পারেন যাতে আপনি পরবর্তী পর্বে আকস্মিক পরিস্থিতি তৈরি করতে পারেন?
G. কোন ঝুঁকি চিহ্নিত করা হয়েছে?
4। পরিকল্পনা. স্থাপন road মানচিত্র।
উ: অগ্রাধিকার কি? কি প্রথম আসে? ক্রম কি?
B. আপনি কি বাদ দিতে পারেন? আপনি কিভাবে সুযোগ কমাতে পারেন?
C. সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি সময় থাকবে?
D. পন্থা কি? আংশিক / পর্যায়ক্রমে পদ্ধতি?
E. আপনি নিরাপত্তা পদ্ধতি সংজ্ঞায়িত করেছেন?
F. আপনি কি ডেটা ব্যাকআপ এবং দুর্যোগ পুনরুদ্ধার পরিকল্পনা সংজ্ঞায়িত করেছেন?
G. যোগাযোগ পরিকল্পনা কি - প্রকল্পের অভ্যন্তরীণ, স্টেকহোল্ডারদের কাছে, শেষ ব্যবহারকারীদের কাছে?
5. নির্মাণ। মাইগ্রেট. পরীক্ষা। শুরু করা.
উ: পরিকল্পনায় কাজ করুন। নতুন তথ্যের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে এটি সংশোধন করুন।
B. আপনার ঐতিহাসিক শক্তি এবং সাফল্য আপনার উত্তরাধিকার আইটি ভিত্তি তৈরি করুন এবং বিগ ডেটা এবং জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ সুবিধার সুবিধা নেওয়া শুরু করুন।
6. পুনরাবৃত্তি এবং পরিমার্জিত.
উ: যে সার্ভারগুলো এখন অলস বসে আছে সেগুলোকে আপনি কখন অবসর নিতে পারবেন?
বি. আপনি কোন রিফ্যাক্টরিং আবিষ্কার করেছেন যেটি করা দরকার?
C. ক্লাউডে আপনার ডেটাতে কী অপ্টিমাইজেশন করা যেতে পারে?
D. আপনি এখন ক্লাউডে কোন নতুন ডেটা অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করতে পারেন?
E. পরবর্তী স্তর কি? এআই, মেশিন লার্নিং, উন্নত বিশ্লেষণ?
গোটচাস
কিছু সূত্র বলুন যে প্রযুক্তি প্রকল্পগুলির 70% মোট বা আংশিক ব্যর্থতা। দৃশ্যত, এটা আপনার সংজ্ঞা উপর নির্ভর করে 
ব্যর্থতা. আরেকটা উৎস পাওয়া গেছে যে 75% মনে করে যে তাদের প্রকল্প শুরু থেকেই ধ্বংস হয়ে গেছে। এর অর্থ হতে পারে যে 5% তাদের বিরুদ্ধে মতপার্থক্য থাকা সত্ত্বেও সফল হয়েছে৷ আমার অভিজ্ঞতা আমাকে বলে যে প্রযুক্তি প্রকল্পগুলির একটি উল্লেখযোগ্য ভগ্নাংশ রয়েছে যা হয় কখনও মাটি থেকে নামতে পারে না বা প্রতিশ্রুত প্রত্যাশাগুলি সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করতে ব্যর্থ হয়। কিছু সাধারণ থিম আছে যেগুলি সেই প্রকল্পগুলি ভাগ করে নেয়৷ আপনি ক্লাউডে আপনার স্থানান্তরের পরিকল্পনা শুরু করার সাথে সাথে, এখানে সন্ধান করার জন্য কিছু গটচা রয়েছে৷ যদি আপনি তা না করেন, তারা খারাপ কর্মের মতো, বা খারাপ ক্রেডিট স্কোর - তাড়াতাড়ি বা পরে, তারা আপনাকে নিতম্বে কামড় দেবে:
- মালিকানা. একজন একক ব্যক্তিকে অবশ্যই ব্যবস্থাপনার দৃষ্টিকোণ থেকে প্রকল্পের মালিক হতে হবে। একই সময়ে, সমস্ত অংশগ্রহণকারীদের অবশ্যই স্টেকহোল্ডার হিসাবে বিনিয়োগ অনুভব করতে হবে।
- মূল্য. বাজেট বরাদ্দ হয়েছে? আপনি কি পরবর্তী 12 মাসের জন্য মাত্রার ক্রম এবং সেইসাথে চলমান খরচের অনুমান জানেন? কোন সম্ভাব্য লুকানো খরচ আছে? আপনি কি কোন অতিরিক্ত ফ্লোটসাম এবং জেটসামকে সরিয়েছেন? আপনি এমন ডেটা স্থানান্তর করতে চান না যা ব্যবহার করা হবে না বা বিশ্বস্ত নয়৷
- নেতৃত্ব. প্রকল্পটি কি সম্পূর্ণরূপে ব্যবস্থাপনা দ্বারা স্পনসর করা হয়? প্রত্যাশা এবং সাফল্যের সংজ্ঞা বাস্তবসম্মত? উদ্দেশ্যগুলি কি কর্পোরেট দৃষ্টি এবং কৌশলের সাথে সারিবদ্ধ?
- প্রকল্প ব্যবস্থাপনা. সময়রেখা, সুযোগ এবং বাজেট কি বাস্তবসম্মত? কম ডেলিভারির সময়সীমা, বর্ধিত সুযোগ এবং/অথবা কম খরচ বা কম লোকের দাবি করার জন্য কি "বাহিনী" আছে? প্রয়োজনীয়তা একটি দৃঢ় উপলব্ধি আছে? তারা কি বাস্তববাদী এবং সু-সংজ্ঞায়িত?
- মানব সম্পদ. প্রযুক্তি হল সহজ অংশ। এটা একটা চ্যালেঞ্জ হতে পারে যে মানুষ জিনিস. ক্লাউডে মাইগ্রেট করা পরিবর্তন আনবে। মানুষ পরিবর্তন পছন্দ করে না। আপনাকে যথাযথভাবে প্রত্যাশা সেট করতে হবে। পর্যাপ্ত এবং উপযুক্ত কর্মী উদ্যোগের জন্য নিবেদিত হয়েছে? অথবা, আপনি কি এমন লোকদের থেকে সময় বের করার চেষ্টা করেছেন যারা ইতিমধ্যে তাদের দিনের কাজ নিয়ে খুব ব্যস্ত? আপনি একটি স্থিতিশীল দল বজায় রাখতে সক্ষম? মূল কর্মীদের টার্নওভারের কারণে অনেক প্রকল্প ব্যর্থ হয়।
- ঝুঁকি. ঝুঁকি চিহ্নিত করা হয়েছে এবং সফলভাবে পরিচালিত হয়েছে?
- দৈবঘটনা. আপনি কি এমন জিনিসগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হয়েছেন যা আপনার নিয়ন্ত্রণের বাইরে কিন্তু যা বিতরণকে প্রভাবিত করতে পারে? নেতৃত্বের পরিবর্তনের প্রভাব বিবেচনা করুন। একটি বিশ্বব্যাপী মহামারী কীভাবে আপনার সময়সীমা পূরণ করার এবং সংস্থান পাওয়ার ক্ষমতাকে প্রভাবিত করবে?
2022 সালে ক্লাউড কম্পিউটিং হাইপ চক্র
তাহলে ক্লাউড কম্পিউটিং, পাবলিক ক্লাউড স্টোরেজ এবং সফ্টওয়্যারগুলি গার্টনারের উদীয়মান প্রযুক্তি হাইপ চক্রের পরিষেবা হিসাবে আজ কোথায়? তারা না. তারা আর আপ এবং আসন্ন প্রযুক্তি নয়. তারা আর দিগন্তে নেই। তারা মূলধারার, দত্তক নেওয়ার অপেক্ষায়। নিম্নলিখিত বৃদ্ধির জন্য দেখুন বহির্গামী প্রযুক্তি: এআই-অগমেন্টেড ডিজাইন, জেনারেটিভ এআই, ফিজিক্স-ইনফর্মড এআই এবং নন ফাংজিবল টোকেন।
এই নিবন্ধের ধারণাগুলি মূলত "কগনিটিভ অ্যানালিটিক্স: বিল্ডিং অন ইওর লিগ্যাসি আইটি ফাউন্ডেশন" প্রবন্ধের উপসংহার হিসাবে উপস্থাপন করা হয়েছিল TDWI বিজনেস ইন্টেলিজেন্স জার্নাল, ভলিউম 22, নং 4।
