১৮ মে ২০২৪, শনিবার
ইদানীং বিপণন ব্যবস্থাপনায় বড় তথ্য-বিশ্লেষণ একটি অত্যাধুনিক ও প্রচলিত সাধনী। বাস্তবে যদিও এই বড় তথ্য ধরে রাখার ধারণা শুরু হয়েছে প্রায় পঞ্চাশ বছর আগে। এরপর দিনে দিনে তা আরও ছড়িয়ে পড়েছে।
ষাটের দশকে কোম্পানিগুলো সাধারণত গুদাম থেকে পণ্য সরবরাহ করত এবং এর হিসেব কষে সব পণ্যের অনুকুলে বিপণন অংশ বের করা হতো। এটি ছিল গুদামে এককালীন পণ্য মাপার বা হিসাব করার অযান্ত্রিক ব্যবস্থা। তখন পণ্য সরবরাহের প্রতিবেদনটি দু মাস পর পর পাওয়া যেতো। সত্তরের দশকে এই তথ্যগুলো কম্পিউটারে সংরক্ষণ ও প্রয়োজনে দেওয়া শুরু হয়। এ ক্ষেত্রে তখন প্রতি সপ্তাহে প্রতিবেদন পাওয়া যেতো। ১৯৭৪ সালে (আইবিএম) কোম্পানি একক পণ্য কোড ব্যবহার করলে এই ধরনের তথ্য আকার বিপুলভাবে বেড়ে যায়।
তথ্য সম্পদ প্রতিষ্ঠান: ১৯৭৯ সালে সর্বজনীন প্যানেল কোডের ব্যবহার শুরু হয়। ফলে খুচরো দোকানগুলোতে প্যানেল কোডের ব্যবহার নিশ্চিত করে এতে দৈনিক দশ হাজার তথ্য রাখা যেতো (STOCK KEEPING UNIT) বার কোড, যা এক হাজার দোকানে চালু করা সম্ভব হয়। ৫ বছরের মধ্যে এটা অধিকাংশ দোকানে চালু হয়ে যায়। এই ক্রয় তথ্য ক্রেতা সংযুক্তির বিশ্লেষণের মাধ্যমে সঠিক উন্নত তথ্য ক্রেতাদের ক্ষেত্রে আকর্ষণীয় মূল্য হ্রাসের প্রতিক্রিয়া নির্ভুলভাবে নিরূপণ করে। আশির দশকে তথ্য প্রতিকের ক্ষেত্রেও বিপুল অগ্রগতি ঘটে। নব্বইয়ের দশকে বেশির ভাগ প্রতিষ্ঠান তাদের নিজস্ব কম্পিউটারে পণ্য ক্রেতা, কেনাকাটার তথ্য, মূল্য এবং কেনাকাটার উদ্দেশ্যে ও দোকানগুলোর প্রতিযোগিতামূলক তথ্যও NICE STORE SCANNER PANEL থেকে পাওয়া যেতো। এটি কম্পিউটারের মাধ্যমে তাৎক্ষণিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের ব্যবস্থা তৈরি করে। এতে পণ্য আকর্ষণের দ্রুত সিদ্ধান্ত নেওয়া সম্ভব হয়। নব্বই দশকে ইন্টারনেটের মাধ্যমে গ্রাহকের ব্যক্তিগত পছন্দ- অপছন্দ ও তাদের সিদ্ধান্ত অনুধাবন করা সম্ভব হয়।
দুই হাজার সালের দিকে গুগল কোম্পানি প্রথম ব্যাণিজ্যিকভাবে অনুসন্ধান এবং নির্ধারিত ক্রেতা খোঁজা ইঞ্জিনের মাধ্যমে চালু করে। কম্পিউটারে ক্রেতাদের ঠিকানা ও কেনাকাটার বিলগুলো অর্থ-বোধগম্য তথ্যতে পরিবর্তন করে। এর মাধ্যমে বিজ্ঞাপনদাতাদের কাছে বিপুল পরিমাণ তথ্য ব্যাপক হারে পাওয়া সম্ভব হয়। ইমেলগুলো অনুসরণ করা এবং বিজ্ঞাপনে ইমেলের মাধ্যমে ব্যাবহৃত শব্দগুলো জানা যায়। বাস্তবিকভাবে সব প্রতিষ্ঠান নির্ধারিত বিজ্ঞাপন অনুসন্ধান সংযোগ সূত্র, তথ্য সংযোগ সূত্র এবং এর ভিত্তি ব্যবহার করা শুরু করে। ফলে তারা বিপুল পরিমাণ সংরক্ষিত টিক দান ও স্রোতধারার ইতিহাস দেখতে পারে। এই পরিসংখ্যান তাদেরকে নিখুতভাবে নতুন মাধ্যমে বার্তার লক্ষ্য নিরূপণ করার সুযোগ করে দেয়।
(WWW) বিশ্বব্যাপী ওয়েব: ২০০৫ সালে বড় পর্দায় সামাজিক মাধ্যমে পরবর্তী তথ্যে ব্যাপক সূচনা ঘটে। ২০১০ সালে আমরা দেখি টুইটারের শব্দ চয়নের গতিবিধি ফেসবুকে বাণিজ্যিকভাবে দেওয়া বার্তা অনুসন্ধান করছে। এছাড়া, ইউটিউবে ভিডিও দর্শকসংখ্যার মাধ্যমে ভোক্তা পর্যায়ে বিপুল পরিমাণ তথ্যের একটি সংরক্ষণমালাও তৈরি করে। যেটি দিয়ে প্রতিষ্ঠান তাদের বিপণন প্রচেষ্টার লক্ষ্য সহজে নির্ধারণ করতে পারে। ইদানিং এর চেয়েও নতুন নতুন তথ্য-উৎস উঠে আসছে। ভৌগোলিক পরিসংখ্যান মোবাইলের মাধ্যমে বড় তথ্যের পরিধি নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে দিয়েছে। বিগত চল্লিশ বছরে তথ্যের পরিধি ক্রমাগত বেড়েই চলেছে। বিগত বছরে যেটি ছিল বড় তথ্য আজ তাকে উদীয়মান নতুন পরিসংখানের কাছে তুলনা করলে অনেক ছোট মনে হয়।
তথ্যের পরিধি পৌনঃপুনিক বৃদ্ধির আনুষঙ্গিক বিপণন বিশ্লেষণের ক্ষমতার বর্ধিত রূপ বিপণন জগতে এমন একটি চাঞ্চল্যের সৃষ্টি করেছে ওই বিশাল তথ্য ব্যবস্থা নিয়ে, যা সবাইকে হতবাক করে। বড় পরিসংখ্যান বিপণন প্রচেষ্টাকে ব্যক্তিভোক্তাকে উদ্দেশ করে সরাসরি বাস্তবায়নে যোগাযোগের ব্যবস্থা করে দিয়েছে। এই ধরনের উদ্দেশ্যমূলক ভোক্তাচয়নের বিশ্লেষণ নতুনভাবে মিডিয়া পছন্দের এবং সেবা প্রদানকারী সংস্থাগুলোকে লক্ষ্যমূলক বিপণন প্রচারের কলাকৌশল দেয়। ইন্টারনেট ব্যবস্থা ও পারস্পরিক যোগাযোগ স্থাপনকারী টেলিভিশনের মাধ্যমে উদ্দেশ্যমূলক বিজ্ঞাপন ব্যক্তিকেন্দ্রিক হতে পারবে। পণ্য ক্রয়ে ক্রেডিট কার্ডের ব্যবহার ক্রয় ইতিহাসের সংরক্ষণ ব্যবস্থা সামগ্রিক ভোক্তা ব্যবহারের পুরো অবয়ব বা চেহারা দেওয়ার ক্ষমতা রাখে।
নতুন এই বড় তথ্য ব্যবস্থার ভৌগলিক অবস্থান, বিজ্ঞাপনের ভৌগলিক অবস্থান ও প্রচার ব্যবহারের মাধ্যমে আরও বেশি লক্ষ্যমূলক ব্যবস্থাপনার সুযোগ করে দেয়। এছাড়া, নির্দিষ্ট ভোক্তাশ্রেণিকে লক্ষ করে বিশাল তথ্যভিত্তি থেকে তাৎপর্যপূর্ণ সুযোগ সাধারণভাবে সংগ্রহ করা যেতে পারে। নতুন অন্তঃদৃষ্টি এবং কাঙ্ক্ষিত সংগৃহিত নকশা, শুধু ভালো লক্ষ্যে পৌঁছানো নয়, এমনকি ভোক্তাদের উন্নতর সেবা দেওয়া ও অনুগত ভোক্তা সৃষ্টির কার্যক্রম চালু করতে পারে। নতুন বিপণন বিশ্লেষণের কৌশলগুলো দিনে দিনে এদেশেও সূচিত হচ্ছে। উদাহরণ হিসেবে বলা যেতে পারে, নতুন বিক্রির আগামবার্তা পাওয়ার কৌশলগুলো উদ্ভাবন করা হয়েছে। পণ্য খোঁজার ব্যবহৃত শব্দগুলোর মাধ্যমে ভৌগলিক পরিসংখ্যান শুধু ভোক্তাদের অবস্থানের কাঙ্ক্ষিত ক্ষেত্রে প্রচার করতে পারবে না। এটির মাধ্যমে কোম্পানি পণ্য বিতরণের ক্ষেত্রে ও উন্নত যোগাযোগের সংলগ্নতা সৃষ্টি করতে পারবে। যেমন, সেলফোনের কেন্দ্রীভূত নকশার মাধ্যমে জরুরি স্বাস্থ্যসেবা পৌঁছানো সম্ভব হচ্ছে।
বড় তথ্য বিশ্লেষণ যা করতে পারে না: বড় তথ্য বিপণন জগতে অনেক উৎসাহ উদ্দীপনা সৃষ্টি করেছে, যা যথাযথভাবে তাদের প্রাপ্য। তবুও কিছু কিছু বিষয় আছে, যা বড় তথ্য ভালোভাবে বিশ্লেষণ করতে পারে না। যেমন, বড় তথ্য বিজ্ঞাপনের লক্ষ্যমাত্রা অর্জনের ভালো কাজ করে কিন্তু এটি টেলিভিশন বনাম নতুন প্রচার মাধ্যম মিডিয়ার জন্য কত টাকা বরাদ্দ করা যেতে পারে অথবা বিপণনের জন্য কত টাকা ব্যয় করা যেতে পারে, তা বলতে পারে না। বর্তমানে ৪০ শতাংশ নতুন প্রচার মাধ্যম ব্যবহার করার অধিকারের ক্ষেত্রে ব্যয় করতে হয়। একজন বিপণন ব্যবস্থাপক জিজ্ঞাসা করতে পারেন, আগামী বছর বিজ্ঞাপন ব্যয় বাড়ানো উচিত, না কি কমানো উচিত? এর উত্তর তার জানা থাকা দরকার।
বড় তথ্য প্রদর্শনের সামগ্রিক চিত্র সরবরাহ করতে পারে, যেমন তথ্যবার্তা প্রদর্শন। কিন্তু অনেক সময় বার্তা প্রদর্শনের সঙ্গে পণ্য বিক্রয়ের যোগসূত্র; যেমন গাড়ি ক্রয়ের ক্ষেত্রে কেনাকাটা কম্পিউটারে ক্লিকের মাধ্যমে হয় না। বড় তথ্য বিজ্ঞাপন প্রদর্শনের মাধ্যমে কতজন পণ্য কিনতে আগ্রহী হয়েছে বা পণ্য কিনেছে, তা বলতে পারে না। BMW গাড়ি সামাজিক মাধ্যমে প্রায় দুই কোটি ব্যক্তির কাছে পছন্দ বলেছে। কিন্তু এ পছন্দগুলো কী করে ব্র্যান্ড সম্পর্কে জানানো বা পণ্য বিক্রির যোগসূত্র বৃদ্ধিতে সাহায্য করে, তা বলতে পারে না।
বড় তথ্য পণ্য প্রদর্শন ও ক্রেতার সংযোগ পরিমাপ করার জন্য ভালোভাবে কাজ করতে পারে। যেমন ফেসবুকে ক্লিক দেওয়া BMW খবর পরিবেশন অথবা ইউটিউব ভিডিওতে গাড়ির মালিকদের অভিমত দেওয়া। ব্যক্তির আচরণ গভীরভাবে পরিমাপ করতে পারে না। যেমন BMW কেনার পরিকল্পনা বের করতে হলে একটি নিয়ন্ত্রিত ভোক্তা নমুনা প্রদর্শন নতুন মিডিয়াতে যেখানে প্রাক পরবর্তী জরিপের মাধ্যমে ব্র্যান্ড অবগতি সার্বিকভাবে নিরূপণ করা এবং এর কেনার সম্ভাবনা পরিমাপ করা সম্ভব। এ ধরনের নিয়ন্ত্রিত প্যানেল পরীক্ষা ব্যক্তির মনোভাব পরিবর্তনের পরিমাপ করতে পারে, যা বড় তথ্য সূত্র থেকে সম্ভব নয়।
বড় তথ্যাবলি আমাদের বলতে পারে, আমরা কোথায় আছি। কিন্তু নতুন উদ্ভাবনের সম্ভাবনা তৈরি করতে পারি না। এটি সুযোগ শনাক্ত করতে পারে, কিন্তু একটি নতুন সৃজনশীল পণ্য তৈরি করতে পারে না। যেমন, তত্ত্বের গল্প বলা সোশ্যাল মিডিয়াতে শক্তিশালী BMW গল্প বলার পরিমাণগত প্রভাব উপলব্ধি করতে পারেনি, যতক্ষণ না তারা ভোক্তা উৎপন্ন গল্পগুলোর পরীক্ষা সহ সম্ভাব্য ক্রেতাদের একটি প্যানেলে পূর্ব-পরবর্তী পরিমাপের ওপর ভিত্তি করে MIT বিশ্ববিদ্যালয়ের সঙ্গে কাজ করেনি। এই অধ্যয়নের পর তারা BMW গল্প তৈরি করেছে এবং তাদের সোশ্যাল মিডিয়ার সম্পৃক্ততা এবং ব্র্যান্ড রেটিং উন্নত করেছে। নতুন পণ্যের সম্ভাবনার অনুরূপ ক্ষেত্রগুলো বড় তথ্যাবলি দ্বারা চিহ্নিত করা যেতে পারে, কিন্তু একটি পণ্য তৈরি এবং পরীক্ষা করার জন্য কাস্টম মার্কেটিং গবেষণা এবং পরিচালকদের দ্বারা উদ্ভাবনী চিন্তার প্রয়োজন।
বড় তথ্যাবলি একটি সুষম দৃষ্টিভঙ্গি: এক্ষেত্রে একটি সূষম দৃষ্টিভঙ্গি প্রয়োজন, একটি ভারসাম্য দৃশ্য প্রয়োজন। বড় তথ্যাবলি সম্ভাব্যতা বাড়ায় কিন্তু কাস্টম মার্কেট গবেষণা ব্যবহারকরন যেখানে বড় তথ্যাবলি বড় কৌশলগত সমস্যার সমাধান তৈরি করে না। তথ্যাবলি এবং সমস্যা উভয়ই চালিত হয়। জ্ঞান ও নির্দেশনার জন্য বড় তথ্যাবলি অনুসন্ধান করতে হবে তবে গ্রাহকের সিদ্ধান্তের প্রক্রিয়াটি বোঝার প্রয়োজন হলে আচরণগত গবেষণাও পরিচালনা করতে হবে। বিপণন বিশ্লেষণের একটি উত্তেজনাপূর্ণ ক্ষেত্র যা বড় তথ্যাবলি এবং কৌশলকে একীভূত করে তা হল বিপণন পরীক্ষা।
মাইক্রো ও বড় তথ্য সহ বিকল্প সৃজনশীলে ব্যবহারের আগে ও পরের পরীক্ষা গভীরতা বোঝার এবং বিক্রয় প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে। বড় তথ্য পরিমাপসহ নতুন পণ্যের বিপণনের উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে। পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং বড় তথ্য সংগ্রহের সাথে সমীক্ষার সমন্বয় টার্গেটিং তথ্য, বিক্রয় প্রতিক্রিয়া এবং মনোভাব পরিবর্তন করতে পারে। মূল্য নির্ধারণের পদ্ধতিগত পরীক্ষা, নতুন মূল্য নির্ধারণ ও প্রচারের সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যেতে পারে। সামাজিক নেটওয়ার্ক ম্যাপিং এবং তারা নতুন পণ্য এবং নতুন ভাইরাল বার্তা কিভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায় নতুন অন্তর্দৃষ্টি এবং প্রতিক্রিয়া কার্যকারিতা জ্ঞান হতে পারে। প্রভাবশালী রোল মডেল এবং ব্রগারদের শনাক্ত করা, তাদের উদ্দীপনা দিয়ে লক্ষ্য করার অনুমতি দেয়।
এটি একটি ভোক্তা নয়, একটি বর্ধিত সামাজিক নেটওয়ার্ক সক্রিয় করতে পারে। ভারসাম্যপূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গিতে, কৌশলগত এবং কৌশলগত সিদ্ধান্ত গুলিকে সমর্থন করার জন্য বড় তথ্যবাজার পরীক্ষা এবং নিয়ন্ত্রিত প্যানেল আচরণগত গবেষণা দ্বারা পরিপূরক হয়।
বড় তথ্যাবলির ভবিষ্যৎ: এটা ভবিষ্যদ্বাণী করা নিশ্চিতভাবে যায় যে বড় তথ্যের ব্যবহার বাড়তে থাকবে। আজকের তথ্য উপাদানসংগ্রহ আগামী ৩ বছরে ছোট দেখাবে। শুধু বায়োমেডিক্যাল আইডেন্টিটি তথ্য ইন্টিগ্রেট করার কথা ভাবুন। আঙুলের ছাপ ও চোখের স্ক্যানিং রিয়েল টাইমে ক্রয়ের চেয়ে বিস্তৃত আচরণের একটি পরিসর রেকর্ড করতে পারে। ভারতে ইতোমধ্যেই পচাত্তর কোটি লোক বায়োামেট্রিক আইডিএস ব্যবহার করে তার আধার প্রোগ্রামে সরকারি পরিষেবাগুলি সুযোগ গ্রহণ করতে পেরেছে। এই ধরনের তথ্যাবলি খনন করে নতুন অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা যেতে পারে। মুখের আকৃতি আরও নির্ভুল হয়ে উঠছে। এটি একটি ভোক্তা হিসাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্তকরণের অনুমতি দেবে স্টোরগুলোতে প্রবেশ করবে এবং মেসেজিং এবং মূল্য কাস্টমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এমনকি পিসি ক্যামেরা ইন্টারনেট কেনাকাটা করার সময় নির্দিষ্ট ভোক্তাদের সঠিকভাবে শনাক্ত করতে এবং তাদের মুখের অভিব্যক্তি এবং মেজাজকে কেনাকাটার অভিজ্ঞতার সঙ্গে লিঙ্ক করতে সক্ষম হতে পারে।
ব্যবহারকারীদের দ্বারা পণ্যের ভার্চুয়াল ডিজাইন ইন্টারনেটের মাধ্যমে সহজতর করা হয় এবং গ্রাহকের ডিজাইনের তথ্য ট্র্যাকিং নির্দিষ্ট নতুন পণ্য তৈরি এবং উন্নত করতে পারে বা পণ্য ডিজাইন করতে ফার্মকে সক্ষম করার জন্য জোগান দেওয়া যেতে পারে। যেমন, নাইকি ভোক্তা জুতার ডিজাইনের ভোক্তা উৎপন্ন উপাদানসংগ্রহ নির্দিষ্ট চলমান জুতা দেয়।। সেইসঙ্গে শৈলী ও কার্যকারিতা সম্পর্কের জোগান প্রয়োজন। পণ্য ডিজাইনের প্রতিযোগিতা, সোশ্যাল মিডিয়ার বিষয়বস্তু অভিযোগ ফাইল এবং পণ্যের রেটিংগুলো আরও ব্যাপক উপাদান সংগ্রহ করে, যা আরও কার্যকর পণ্য ডিজাইনকে স্পষ্ট করবে। কিন্তু সৃজনশীল ডিজাইনার ও বিপণন ব্যবস্থাপকের জোগানো নতুন পণ্য উন্নয়ন প্রক্রিয়ায় গুরুত্বপূর্ণ থাকবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতি প্রতিক্রিয়ার দ্রুত এবং চমৎকার প্রক্রিয়াাকরণের সুযোগ দেয়।
শেখার অ্যালগারিদমগুলোর কর্মক্ষমতা সম্পূর্ণভাবে পূরণের ব্যবস্থা করে। যেমন এমআইটি বিশ্ববিদ্যালয়ে নির্মিত একটি সর্বপদ্ধতি একজন ভোক্তাকে তাক লাগিয়ে দেওয়ার জন্য সেরা সৃজনশীল ব্যানারের কপি খুঁজে পায়। এটি বিকল্পের ক্রমাগত পরীক্ষা-নিরীক্ষার মাধ্যমে করা হয় এবং নির্দিষ্ট ভোক্তাদের দ্বারা ব্যানারে প্রতিক্রিয়ার সম্ভাবনার অনুলিপি এবং হালনাগাদ করে যা বিকল্প জ্ঞানীয় শৈলীসহ গ্রাহকদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। যেমন বিশ্লেষণাত্মক বনাম হোলিস্টিক বা যুক্তিবাদী বনাম আবেগপ্রসূত। এই ধরনের যান্ত্রিক শেখা অ্যালগারিদমগুলো ব্যবস্থাপকদের অনেক পুনরাবৃত্তিমূলক সিদ্ধান্ত থেকে মুক্তি দেবে। যাতে তারা সৃজনশীল ও উদ্ভাবনী বিপণন কৌশলগুলোতে মনোনিবেশ করতে পারে।
বড় তথ্যাবলি ও মার্কেটিং বিশ্লেষণের ভবিষ্যৎ উত্তেজনাপূর্ণ হবে। এজন্য বিপণন ব্যবস্থাপকদের স্বাগত জানানো উচিত। কিন্তু সেগুলোতে এমন অনেক সমস্যা আছে। এর সম্বোধন, তথ্যের গোপনীয়তা ও নিরাপত্তা আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে নির্ধারণ করতে হবে। আপনি কি আমার ক্রেডিট কার্ড ব্যবহার করতে পারেন, একটি পণ্যের জন্য আমার মূল্য নির্ধারণ করতে তথ্য এবং ফেসিয়াল আইডিএস ক্লিক করতে পারেন? অপ্ট ইন পারমিশন সম্ভবত আরও সাধারণ হতে পারে এবং ভোক্তারা শুধু বিশ্বস্ত সংস্থাগুলোকে তাদের তথ্য ব্যবহারের অনুমতি দেবে, যারা ভোক্তাদের স্বার্থে সেই তথ্য ব্যবহার করবে। বিশ্বায়ন মানে আরও বড় উপাদানসংগ্রহ প্রয়োজন কিন্তু জাতীয় রাজনৈতিক এবং সুরক্ষানীতিগুলো বিপণন বিশ্লেষণের জন্য জোগানো তথ্যগুলোর কারণে একত্রিত করা কঠিন করে তুলতে পারে।
কোভিড-১৯ অতিমারির মোকাবেলায় বড় তথ্য ভাণ্ডারের প্রভাব: বাংলাদেশে কোভিড-১৯ অতিমারির মোকাবিলায় বড় তথ্যভাণ্ডার চমৎকারভাবে কাজ করেছে। বিশেষ করে কোভিড-১৯ প্রতিরোধে টিকাদান কর্মসূচি সফলভাবে প্রয়োগ করা সম্ভব হয়েছে । আমারদের দেশের এই বিপুল জনসংখ্যা শহর ও গ্রামে পর্যায়ক্রমে এই টিকাদান কর্মসূচির আওতায় আনা গেছে। জরুরি স্বাস্থ্য সেবায় বড় তথ্যের বিপুল ভূমিকা রয়েছে। প্রত্যেক নাগরিক ঘরে বসে তার স্বাস্থ্য সেবা পাওয়ার দিনক্ষণ জানতে পারছে। যে কারণে এই বিশাল কার্যক্রম অত্যন্ত সফল হয়েছে।
বড় তথ্য বিশ্লেষণের মাধ্যমে জরুরি স্বাস্থ্য সেবা যেমন তদারক করা যায়, তেমনি নিয়ন্ত্রণও করা যায়। বিগত অতিমারিতে বড় তথ্যের প্রভাব আমরা সুস্পষ্ঠভাবে দেখতে পেরেছি ।
বড় তথ্য বড় সুযোগ উপস্থাপন করবে। বাজারের পরীক্ষা-নিরীক্ষা, আচরণগত গবেষণার পাশাপাশি, পরিচালকদের আরও উদ্ভাবনী, কার্যকর পণ্য ও পরিষেবাগুলো বিকাশের জন্য নতুন সংস্থান থাকবে। বিপণন তার ইতিহাসে একটি উত্তেজনাপূর্ণ মোড়ে। এ ক্ষেত্রে ও বড় তথ্যের ব্যপকতা বৃদ্ধি ভবিষ্যতের উদ্ভাবনকে চালিত করবে। এক্ষেত্রে আরও নতুন দিগন্তের উন্মোচন করবে। ইতোমধ্যে বাংলাদেশে অনেকগুলো দেশি-বিদেশি কোম্পানি বড় তথ্য বিশ্লেষণের বাণিজ্যিক কার্যক্রম শুরু করেছে । এর মধ্যে উল্লেখযোগ্য হলো: Light Castle ,Data soft, Cramstack, Ddeed, Nascenia, Socian ltd, Dhakacolo। তারা বিভিন্ন ব্যবসা প্রতিষ্ঠানের চাহিদা অনুযায়ী তথ্য আহরণ বিশ্লেষণ ও বিক্রয় করে থাকে। মূলত এইসব কোম্পানিগুলো আজকের সংখ্যা নির্ভর পৃথিবীতে তথ্যের জাদুকরি প্রভাবের কথা প্রচার করে থাকে।
সুনির্দিষ্ট ও সুনিয়ন্ত্রিত তথ্যের মাধ্যমে সার্বিক সিদ্ধান্ত নিয়ে বেসরকারি ব্যবসা প্রতিষ্ঠান ও সরকারি ব্যবসা প্রতিষ্ঠানের সেবা আরও সূচারণ ও কার্যকর করার কাজে নিজেদের অবদান তুলে ধরে। আগামী দিনের পৃথিবী বড় তথ্যের আরও অনেক বিস্তৃতির ব্যবহার দেখবে বলেই অনুমিত হয়।
লেখক: উপাচার্য, নর্দান বিশ্ববিদ্যালয় বাংলাদেশ
