প্রকৌশল তথ্য ব্যবস্থাপনা এবং বিগ ডাটা প্রকল্প এর কানানের ভূমিকা

ভূমিকা: কানান এবং আধুনিক তথ্য কাজের মিশ্রণের নিয়ম

ইঞ্জিনিয়ার তথ্য ব্যবস্থাপনা এবং বড় উপাত্ত প্রকল্প একটি সাধারণ চ্যালেঞ্জ শেয়ার করেছে: তারা বিশাল, জটিল এবং ক্রমাগত তথ্য বিনিময়, বিশ্লেষণ, বিশ্লেষণ এবং বজায় রাখার জন্য যে সমস্ত প্রকল্প পরিচালনা করা হয়, এবং তা সঠিক ভাবে পরিচালনা করা হয়। প্রচলিত প্রকল্প ব্যবস্থাপনার পদক্ষেপ গ্রহণ, প্রায়শই quotternet অথবা কার্যাবলীর মাধ্যমে তথ্য প্রবাহের ক্ষেত্রে, এই ধরনের উপাদানের গতি এবং গতি প্রয়োগের ক্ষেত্রে কঠোর ব্যবস্থা গ্রহণের জন্য তৈরি করা হয়।

তথ্য-ইন্সন্যাশনাল এনভায়রনমেন্টের জন্য কোরান নীতি

কানান কোনো কঠোর কাঠামো নয় কিন্তু নীতি ও আচার - ব্যবহার, যা যেকোনো কাজের প্রবাহে সমন্বয় করা যায়, তা হল চারটি মৌলিক ধারণা:

• [[FLT] কর্ম প্রণালীর দৃশ্যমান হবে [FLT] - একটি বোর্ডে চূড়ান্ত ডেলিভারির জন্য প্রতিটি ধাপের একটি ফাইলে তথ্য মানচিত্র করা হবে ।
• [[[F] অগ্রগতির জন্য কর্ম][WIP][FI][FLT] - [1] - প্রতিরোধ করে যে কোন সক্রিয় অবস্থায় কতগুলো কাজ করতে পারে, যাতে প্রসঙ্গ পরিবর্তন এবং বোতলের ভর কমানোর জন্য।
• [[[F] GOT] [FLT][FLT] - p...( F] - সময় মাপ ও সময় গণনা প্রক্রিয়াকে ক্রমাগত উন্নত করতে আরম্ভ করে ।
• [[FLT] [F] চিহ্নিত মান স্পষ্ট:[FLT] - 'de' - এর মধ্যে চলমান কাজের জন্য পরিষ্কার সংজ্ঞা এবং বিশেষ মান নির্ধারণ করুন ।

ইঞ্জিনিয়ারিং ডাটা ম্যানেজমেন্টে এই নীতিগুলো বিভিন্ন তথ্য সম্পদকে নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করে-ডিএ ফাইল, সিমুলেশনের ফলাফল, সেন্সরের ফলাফল- কোন দলের সদস্যকে লোড না করে। বড় বড় ডাটা প্রকল্পের জন্য তথ্য প্রকল্পের জন্য যেখানে ডাটা ভলিউমের পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত হতে পারে, ওয়াইআইপিএ সীমা বিশ্লেষক এবং প্রকৌশলীদের কলকারকে চ্যালেঞ্জ করা থেকে বিরত রাখতে পারে।

ভিজুয়াল কান্তান বোর্ড: ডাটা লাইফসাইকেলের জন্য তালেল কলাম

একটি সাধারণ কান্তান বোর্ড এর মধ্যে রয়েছে “আরটি ডোই” এবং “ইন অগ্রগতি”, তবে গভীর গ্ল্রানিটি থেকে ডাটা প্রকল্প উপকৃত হবে।

• [[[F][FO][FLT[F] - http:1] - এর পূর্বে স্বাক্ষরিত অনুরোধ অথবা আপডেটের সময় বর্তমান তথ্য
• [[[F][F][FLT] - নতুন ডাটা উৎস [F] - নতুন ডাটার সংগ্রহ বা পরিমার্জন পরীক্ষা করা হচ্ছে
• [[[F][FO][FLT] - CD:] - reb [1] - reg: raws] - CD বা ডাটা লেকের মধ্যে সংরক্ষিত তথ্য লোড করা হয়
• [[F][F][FLT][FLT] -R] - পরিস্কারকরণ, যোগ, অথবা ডাটা সমর্পিত তথ্য সমৃদ্ধ
• [[F][F][FLT] - ডাটা মডেল অথবা নথিপত্রের পর্যালোচনা করুন
• [[F][FLT][FLT] -R] - গ্রাহকদের কাছে তথ্য পৌঁছে দিতে
• [[F] আর্কাইভ [F][FLT] - দীর্ঘ সময় সংরক্ষণের বা সময়ের জন্য সংরক্ষণ করা হবে

বড় বড় ডাটা প্রকল্প (যেমন, সুপারিশ ইঞ্জিন বা রিয়েল টাইম ড্যাশবোর্ড তৈরি করুন), কলামগুলো ডাটা পাইপলাইনের মাত্রাকে প্রতিফলিত করতে পারে: "সূত্র উন্নয়ন", "প্রশ্নোদন"," উন্নয়ন প্রশিক্ষণ, "প্রসারন" এবং "প্রশ্ন" এর মূল লক্ষ্য হল, সাধারণ পর্যায়কে প্রতিফলিত করা।

IRIP সীমা একটি বাফার পদ্ধতি হিসেবে ব্যবহার করে

বড় ডাটা ইঞ্জিনিয়াররা প্রায়শ একাধিক মডেল প্রশিক্ষণ, তথ্য পরিশোধন কাজ, তথ্য পরিশোধন কাজ এবং একই সাথে পিপি-এর কার্য পরিকল্পনা করে। পিপি সীমা, অসমাপ্ত কাজ, জ্ঞান অর্জন এবং ত্রুটির হার বৃদ্ধি এবং ভুল হার বৃদ্ধি করে। উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, “অভিব্যক্তি প্রশিক্ষণ” কলামের জন্য একটি ওয়াইআইপি বা ৩/৩ প্রয়োগ কর” কলাম নির্ধারণ করে, দল সম্পূর্ণ নতুন পদ্ধতি চালু করার আগে এবং নতুন নতুন পদ্ধতি উদ্ভাবনের জন্য বিভিন্ন ধরনের প্রচেষ্টা চালিয়ে যাচ্ছে।

কানান বনাম অন্য পদ্ধতি তথ্য-হভি কনটেক্সটের মধ্যে ক্ষমা প্রার্থনা

স্ক্রাম এবং Slps

স্কররাম নির্দিষ্ট আকারের গণনায় কাজ করে (প্রিন্ট), সাধারণত দুই সপ্তাহ ধরে। যদিও এই কাজটি সফটওয়্যারের উন্নয়নের জন্য ভালো কাজ করে, তবে তথ্য আবিষ্কারের ধরন নিয়ে সংঘর্ষ হতে পারে। একটি ইঞ্জিনিয়ারিং টিমের জন্য কয়েক সপ্তাহ অপেক্ষা করতে পারে, যাতে তথ্য প্রযুক্তির মাধ্যমে কোন ধরনের ডাটার মাধ্যমে কাজ করা যায়, অথবা কোন ধরনের কাজের জন্য কোন বিশেষ সময়ের জন্য কোন তথ্য পাওয়া যায় না, কিন্তু এর ফলে প্রতিদিনের কর্মদক্ষততা বজায় রাখতে পারে।

পূর্ণ

জলপ্রবাহের (একাঠি ডিজাইন প্রতিরূপ) একটি বাজে নকশা CLAY-র বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহৃত হয় তথ্য ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে, যেখানে প্রায়শই প্রয়োজন দেখা দেয়।

ব্যবহারিক সহযোগিতা: বড় তথ্যের জন্য কানান সিস্টেম নির্মাণ করা

সঠিক সরঞ্জাম বাছাই করা

বিতরণকৃত তথ্য দলের জন্য ডিজিটাল কন্সুন বোর্ড অপরিহার্য। জনপ্রিয় বিকল্পের মধ্যে রয়েছে [FOPL] [FREL] [FOPL] [FREDY], [FONEL] [FOD], p:L] [FOD [FOPL]:L [FOD], SPL]::L [FOD [F], [FON]:L], [FOD [FPL]::L] [FIL] -L [FIL] এর জন্য একটি প্রসেসের জন্য উপলব্ধ মান নির্ধারণের জন্য উপলব্ধ করা হয়

তথ্য দলের জন্য পরিমাপসূচক পদার্থ

কানান ইঞ্জিনিয়ারিং ডাটা এবং বড় বড় ডাটা প্রকল্পের জন্য কী মেট্রিকের অবস্থানের উপর গুরুত্ব প্রদান করেছে:

• [[[F]C[F][FLT] - সময়ের সীমা] - সময়, যে সময় "ECTE" থেকে তথ্য সংগ্রহ করা হয়, সেই সময় থেকে "de" পর্যন্ত কাজ করে । লং সাইকেলের সময় বোতলের পরিমাণ সুনির্দিষ্ট বা রূপান্তরিত হয়
• [[[[F]] [FLTR] - প্রতি সপ্তাহে বা মাসে একাধিক তথ্য কাজ সম্পন্ন করা - এই সংখ্যাগুলো বাস্তবসম্মতভাবে আশাকে স্থির করে ।
• [[F] CRIT [FD] [FD] [FL] [FR] - একটি ভিজুয়াল টুল প্রতি বার ধাপের মধ্যে কাজ করে । একটি প্রশস্ত ব্যান্ড একটি বোতলের প্রয়োজনের উপর মনোযোগ আকর্ষণ করে।
• [[F][FOPI] [FLT] - http:] -w] কতদিন ধরে কাজ চলছে। কর্ম সঞ্চালনার জন্য ব্যয় বৃদ্ধি বা পুনরায় চেষ্টা করা প্রয়োজন।

এই মেট্রিকগুলো বিশেষভাবে মূল্যবান যখন তথ্য নির্ভরতার (যেমন, তৃতীয় পক্ষের তথ্য) জন্য অপেক্ষা করা একটি অবিন্যস্ত বিলম্বের জন্য, সময় মাপ পরিমাপের মাধ্যমে দল দীর্ঘ সময় ধরে স্থায়ীভাবে সুবিধা প্রদান করে এবং বাইরের ব্লকের মধ্যে পার্থক্য তৈরি করতে পারে।

উদাহরণ স্বরূপ: কানান কাজে

মানুমেন্টাল ম্যানুমেন্টে ইঞ্জিনিয়ার তথ্য ম্যানেজমেন্ট

সিএডি মডেল, অনুকরণকারী নথি তৈরি করা একটি আন্তঃপ্রজেক্ট কোম্পানি কানানকে ব্যবহার করেছে। পূর্ববর্তী সময়ে ইঞ্জিনিয়াররা একটি কেন্দ্রীয় তথ্য পুনঃলিখনের অনুরোধ করেছিল। এর ফলে একটি ফাইল এবং বিসংগত রিগ্রেশনাল কনসালশনের মাধ্যমে একটি "রেশন অব রিভেশন", যা একটি "ভি" এর মাধ্যমে একটি "বিকিউ" এর মাধ্যমে একটি সংক্ষিপ্ত তথ্য বিনিময়ের অনুরোধের মাধ্যমে, এবং" তথ্য বিনিময়ের মাধ্যমে, ৫. ৫ দিন পর থেকে হ্রাস পেতে পারে।

ইন ফিনটেক সূচনার ক্ষেত্রে বড় তথ্য এনালাইটিক্স

একটি ইনফিনটেক কোম্পানি প্রতিদিন লক্ষ লক্ষ লেনদেন করে তাদের তথ্য বিজ্ঞানের জন্য কানানকে গ্রহণ করে। দলটি কোন কোন এক সময় কোন ক্ষেত্রে তার অনুরোধ, মডেল পুনরায় তদন্ত এবং “তথ্যের” মাধ্যমে প্রতিটি কাজ” (বা “তথ্য বিশ্লেষণ”) থেকে (বা তথ্য বিশ্লেষণ) এর মাধ্যমে “ডিএডিএডি” (বা ডিডিআইএ) তথ্যের মাধ্যমে “ডি” (বা ডিআইএলডি)))) থেকে একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট করে তৈরি করা হয় এবং “ডিআইপি” (ডিআইএডি) দলের সাথে যুক্ত হওয়া তথ্যের উপর ভিত্তি করে যাতে তারা গড়ে তুলতে পারে।

সাধারণ জ্ঞান অর্জন এবং কীভাবে সেগুলো এড়িয়ে চলা যায়

বোর্ডটা সংগ্রহ করে দাও

নতুন দল কানান-এর নতুন দল মাঝে মাঝে কয়েক ডজন কলাম তৈরি করে, যা পাইপের প্রতিটা মাইক্রো-লিংকের উপর আয়নায় তৈরি করা হয় এবং বোর্ডকে পরিষ্কার করা কঠিন করে তোলে। ৫-৭ কলাম দিয়ে শুরু করা এবং কেবল যখন সত্যিকারের প্রয়োজন তখন তা যোগ করা যায়।

"রেটো" এবং "ড" কলামকে অগ্রাহ্য করুন

তথ্য প্রকল্পে, “ডন” অস্পষ্ট হতে পারে: একটি মডেল যখন এটি নির্দিষ্ট কোন কাজের ক্ষেত্রে পৌঁছায়, অথবা কখন এটি উৎপাদন প্রক্রিয়া শুরু হবে? উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি কলামের জন্য "উন্নয়ন" সংজ্ঞায়িত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, "অভিজাতকরণ" এর জন্য একটি মানের মান যাচাই করে দেখা দরকার, যদিও "অভিভাবিত তথ্য পরীক্ষার" প্রয়োজন।

কানান বোর্ডকে সমানভাবে গণ্য করা

কানান একটি ক্রমাগত উন্নতিশীল টুল। দলকে নিয়মিত "কাবান পুনঃপ্রচলন" (অভিজ্ঞতাগত পর্যালোচনা") ধরে রাখতে হবে। এতে করে বিভিন্ন ধারা, চিহ্নিতকরণ বিষয় এবং দুর্বল ওয়াপিআই সীমা, অথবা কলামের ব্যাখ্যা। এই ধরনের অসঙ্গতি ছাড়াই বোর্ড একটি সক্রিয় ব্যবস্থাপনার জন্য একটি অসঙ্গতিপূর্ণ অবস্থানে পরিণত হয়েছে।

তথ্য পরিচালককে অনুবাদ করা

কানান কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে কিন্তু স্বয়ংক্রিয় ভাবে তথ্য শাসন নীতি প্রয়োগ করে না । ইঞ্জিনিয়ারিং উপাত্তের জন্য, সংস্করণ এবং অডিট চিহ্ন (যেমন: gt) । তথ্য ক্যাটালগ এবং বংশানুক্রমিক সিস্টেমের সাহায্যে আপনার পপ- আপ প্রোগ্রামকে নিয়ন্ত্রণ করা হয় । পাসওয়ার্ড [FOL] [F]: [F] [F], 1] [F]:[F] [F],] [F]] এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত সকল পরিবর্তন নিশ্চিত করতে হবে যে যে, তা নিশ্চিত করতে হবে যে যে যে, ০০০ [FOR] [FOR]

ভবিষ্যৎ ট্রান্ড: এমএল এফ ও ডাটাএস-এর যুগে কানান

বড় বড় ডাটা প্রকল্প হিসাবে এমএল পিওএস এবং ডাটা সেবা দেয়া হচ্ছে। এটি আরও উচ্চারণ করা হচ্ছে। এমএলপিওস এর ভূমিকা আরও বেশি উচ্চারিত হচ্ছে। এটি ব্যবহার করে উন্নয়নের উপর জোর দেয় এবং লাগাতার উন্নয়নশীল উন্নয়নের উপর।

অন্তর্ভুক্ত

Kanban offers a structured yet flexible approach to managing the inherent complexity of engineering data and big data projects. Its visual board, WIP limits, and focus on flow provide immediate benefits: reduced bottlenecks, clearer priorities, and faster delivery of insights. By tailoring columns to data-specific stages, measuring the right metrics, and avoiding common implementation pitfalls, teams can harness Kanban to stay agile in the face of ever-increasing data volume and variety. For organizations committed to making data a strategic asset, Kanban is not just a project management technique—it is a operational discipline that aligns with the continuous, exploratory nature of modern data work.[[F]: