Agile Data Science-এ ডেটা সোসিং এবং ডেটা ইনজেস্টিং প্রক্রিয়াগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সঠিক এবং উচ্চ-মানের ডেটা সংগ্রহ এবং পরিচালনা করাই এই প্রক্রিয়ার মূল ভিত্তি। Agile Data Science প্রক্রিয়ায় ডেটা সোসিং এবং ইনজেস্টিং ধাপে ফোকাস করা হয়, যাতে দ্রুত এবং কার্যকরভাবে প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ ও মডেলে অন্তর্ভুক্ত করা যায়। নিচে প্রতিটি ধাপের বিস্তারিত আলোচনা দেওয়া হলো:
ডেটা সোসিং (Data Sourcing)
ডেটা সোসিং বলতে বোঝানো হয় সমস্যার সমাধানে প্রয়োজনীয় ডেটা খুঁজে বের করা ও সংগ্রহ করা। এটি প্রথম ধাপ যেখানে Agile Data Science প্রকল্পের জন্য প্রয়োজনীয় বিভিন্ন ডেটা সংগ্রহ করা হয়।
ডেটা সোসিং-এর মূল দিকসমূহ
ডেটা উৎসের সনাক্তকরণ:
- ডেটা সোসিং-এর প্রথম পদক্ষেপ হলো প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহের উপযুক্ত উৎস নির্ধারণ করা। ডেটা সোসিংয়ের সময় অভ্যন্তরীণ এবং বহিরাগত উভয় উৎসকে বিবেচনা করা হয়।
- অভ্যন্তরীণ উৎস: কোম্পানির নিজস্ব ডেটাবেজ, গ্রাহক লেনদেন, লগ ফাইল, ইত্যাদি।
- বহিরাগত উৎস: পাবলিক ডেটাসেট, API, ওয়েব স্ক্র্যাপিং, থার্ড-পার্টি ডেটা প্রোভাইডার ইত্যাদি।
ডেটার ধরন ও মান বিবেচনা:
- ডেটার মান এবং ধরন পরীক্ষা করে দেখা হয় যে এটি কাস্টমার বা প্রকল্পের চাহিদা পূরণে কতটুকু কার্যকর হবে।
- বিভিন্ন ধরনের ডেটা যেমন: কাঠামোবদ্ধ (Structured), অর্ধ-কাঠামোবদ্ধ (Semi-structured), এবং কাঠামোবিহীন (Unstructured) ডেটা সংগ্রহ করা হয়।
ডেটা অ্যাক্সেস এবং অনুমোদন:
- ডেটা উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহের জন্য প্রয়োজনীয় অনুমোদন ও অ্যাক্সেস পাওয়া গুরুত্বপূর্ণ। কখনো কখনো এটি ডেটা শেয়ারিং অ্যাগ্রিমেন্ট, API কী, অথবা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা নীতিমালার উপর নির্ভর করে।
ডেটা রিফ্রেশমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণ:
- ডেটা কতবার আপডেট করা হবে তা নির্ধারণ করাও গুরুত্বপূর্ণ। Agile প্রক্রিয়ায় অনেক সময় প্রকল্পের চাহিদা অনুযায়ী ডেটা রিয়েল-টাইমে অথবা নির্দিষ্ট সময় অন্তর অন্তর আপডেট করা হয়।
- উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক চাহিদা পূর্বাভাসে প্রতিদিনের ট্রানজেকশন ডেটা প্রয়োজন হতে পারে, যেখানে মাসিক রিপোর্টের জন্য নির্দিষ্ট সময়ের ডেটা যথেষ্ট হতে পারে।
ডেটার মান যাচাই:
- সঠিক, নির্ভরযোগ্য, এবং যথাযথ ডেটা সংগ্রহ নিশ্চিত করার জন্য ডেটার মান যাচাই করা হয়। এতে ডুপ্লিকেট ডেটা, মিসিং ভ্যালু, আউটলাইয়ার ইত্যাদি সমস্যাগুলি চিহ্নিত ও সমাধান করা হয়।
ডেটা ইনজেস্টিং (Data Ingesting)
ডেটা ইনজেস্টিং বলতে ডেটাকে সংগ্রহের পর সেটিকে বিভিন্ন সিস্টেমে অন্তর্ভুক্ত বা সন্নিবেশিত করা বোঝায়। এটি একটি ধারাবাহিক প্রক্রিয়া যা ডেটাকে এমনভাবে সংগ্রহ ও প্রক্রিয়াজাত করে যাতে সেটি মডেল বা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহারযোগ্য হয়।
ডেটা ইনজেস্টিং-এর মূল ধাপসমূহ
ডেটা ইনজেস্ট প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন:
- ডেটা ইনজেস্টিং এর জন্য সঠিক প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন গুরুত্বপূর্ণ। এটি সাধারণত ক্লাউড ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম (যেমন: AWS, Google Cloud, Azure), ডেটা ওয়্যারহাউস (যেমন: Snowflake, BigQuery), অথবা ডেটা লেক (যেমন: Hadoop) হতে পারে।
ডেটা ইনজেস্ট টেকনিক নির্বাচন:
- ডেটা ইনজেস্ট করার দুটি প্রধান পদ্ধতি হলো ব্যাচ ইনজেস্টিং এবং স্ট্রিম ইনজেস্টিং।
- ব্যাচ ইনজেস্টিং: একত্রে বড় আকারের ডেটা সংগ্রহ করে নির্দিষ্ট সময় অন্তর অন্তর সিস্টেমে ইনজেস্ট করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিদিন বা প্রতি ঘণ্টায় ডেটা আপডেট করা।
- স্ট্রিম ইনজেস্টিং: রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং যেখানে ডেটা ইনজেস্টিং সিস্টেম নিরবিচ্ছিন্নভাবে ডেটা সংগ্রহ করে। যেমন, সেন্সর ডেটা বা ট্রানজেকশন ডেটা।
ডেটা ট্রান্সফর্মেশন এবং প্রি-প্রসেসিং:
- ডেটা ইনজেস্ট করার সময় সেটিকে সঠিক ফরম্যাটে পরিণত করা হয়। ডেটার ক্লিনিং, স্কেলিং, এনকোডিং ইত্যাদি কাজ এই পর্যায়ে করা হয়। এটি ডেটার মান উন্নয়নে সাহায্য করে এবং মডেলের কার্যক্ষমতা বাড়ায়।
ডেটা স্টোরেজ ও আর্কিটেকচার:
- ডেটা ইনজেস্টিং-এর পর এটি সঠিকভাবে স্টোর করা জরুরি। ডেটাকে এমনভাবে সঞ্চয় করা হয় যাতে এটি সহজেই ব্যবহৃত হতে পারে।
- ডেটা ওয়্যারহাউস এবং ডেটা লেক উভয়ই ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। ওয়্যারহাউস কাঠামোবদ্ধ ডেটার জন্য এবং লেক অর্ধ-কাঠামোবদ্ধ ও কাঠামোবিহীন ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়।
ডেটার ইন্টিগ্রিটি এবং গুণমান বজায় রাখা:
- ইনজেস্টিংয়ের সময় ডেটার ইন্টিগ্রিটি রক্ষা করা জরুরি। ডেটা প্রাসঙ্গিক এবং সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করতে বিভিন্ন যাচাইকরণ প্রক্রিয়া পরিচালিত হয়।
রিয়েল-টাইম এবং নিরবচ্ছিন্ন ফিড:
- Agile Data Science প্রকল্পে অনেক সময় রিয়েল-টাইম ডেটা প্রয়োজন হতে পারে। এ ধরনের ক্ষেত্রে ডেটা ইনজেস্টিং সিস্টেমকে নিরবচ্ছিন্ন ফিড সরবরাহের ব্যবস্থা করতে হয়।
Agile Data Science এ ডেটা সোসিং এবং ইনজেস্টিং-এর গুরুত্ব
- দ্রুত ফলাফল সরবরাহ: Agile Data Science প্রকল্পে দ্রুত ফলাফল সরবরাহ করার জন্য ডেটা সোসিং এবং ইনজেস্টিং যথাযথভাবে পরিচালনা করা জরুরি।
- রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং: ডেটা ইনজেস্টিং-এর সময় সঠিক পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রকল্পে রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং সক্ষম হয়, যা Agile প্রক্রিয়ায় অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
- ডেটার মান ও নির্ভরযোগ্যতা: ডেটা সোসিং এবং ইনজেস্টিংয়ের সময় ডেটার মান যাচাই করার ফলে প্রজেক্টের পারফরম্যান্স উন্নত হয় এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফল পাওয়া যায়।
- নিয়মিত আপডেট: Agile Data Science প্রক্রিয়ায় নিয়মিত আপডেটের জন্য ডেটা সোসিং ও ইনজেস্টিং কার্যক্রম ধারাবাহিকভাবে পরিচালিত হয় যা প্রকল্পের উন্নয়নে সহায়ক।
সংক্ষেপে
Agile Data Science এ ডেটা সোসিং এবং ইনজেস্টিং প্রক্রিয়া সঠিকভাবে সম্পন্ন করতে পারলে প্রকল্পের গতি এবং ফলাফলের নির্ভুলতা বৃদ্ধি পায়। ডেটা সোসিং এবং ইনজেস্টিং-এ ফোকাস করে দ্রুত, মানসম্মত এবং কার্যকরী ডেটা সায়েন্স প্রকল্পের মাধ্যমে কাস্টমারের চাহিদা পূরণ করা সম্ভব হয়।
Read more
