অনেক কোম্পানি প্রচুর ডাটা সংগ্রহ এবং সঞ্চয় করার জন্য একটি বিশাল আইটি প্রকল্পের সাথে তাদের ডেটা যাত্রা শুরু করতে চায়। তারপর আলোচনাটি সহজে আইটি আর্কিটেকচার, টুল নির্বাচন এবং কীভাবে সমস্ত ইন্টিগ্রেশন তৈরি করা যায় সে সম্পর্কে। এই প্রকল্পগুলি প্রচুর পরিমাণে সময় এবং সংস্থান নেয়।

যা খুব কমই বিবেচনা করা হয় তা হল প্রকৃত মান আমরা ডেটা থেকে চাই. এবং এমনকি যদি আমাদের এটির জন্য একটি পরিকল্পনা থাকে তবে এটি আইটি আর্কিটেকচার, ইন্টিগ্রেশন এবং পাইপিং প্রকল্পের মাস বা বছরগুলিতে ভুলে যেতে পারে। এই প্রকল্পগুলি এমন লোকদের দ্বারা পরিচালিত হয় না যারা ডেটা ব্যবহার করতে চায়; তারা প্রায়ই আইটি আমলা দ্বারা পরিচালিত হয়.

মিঃ এনজি আরও মন্তব্য করেছেন যে লোকেরা প্রায়শই বিশ্বাস করে যে মেশিন লার্নিং বা এআই বিকাশের জন্য আপনার বিশাল ডেটা দরকার। একটি বিশ্বাস আছে বলে মনে হচ্ছে যে পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ এবং AI-তে গুণমানের জন্য ক্ষতিপূরণ দিতে পারে। আমার মনে আছে একটি পরিধানযোগ্য ডিভাইস কোম্পানির সাথে আলোচনা করার সময় তাদের মুখপাত্র দাবি করেছিলেন যে মডেল নির্মাণের জন্য দরকারী কিছু খুঁজে পেতে আপনার লক্ষ লক্ষ লোকের ডেটা প্রয়োজন।

এমন কিছু ব্যবহার আছে যেখানে বড় ডেটা মূল্যবান। তবুও, বাস্তবতা হল যে অনেক ব্যবহারের ক্ষেত্রে, আপনি ছোট ডেটা সেট থেকে যথেষ্ট মান বের করতে পারেন, বিশেষ করে যদি ডেটা প্রাসঙ্গিক হয়। আমরা অনুভূমিক এবং উল্লম্ব ডেটা সেটের কথাও ভাবতে পারি, যেমন আমরা লক্ষ লক্ষ লোকের একটি ডেটা পয়েন্ট বা অল্প সংখ্যক লোকের অসংখ্য ডেটা পয়েন্ট বিশ্লেষণ করতে চাই। অনুভূমিক এবং উল্লম্ব ডেটা দিয়ে, আমি বোঝাতে চাই না যে সেগুলি একটি টেবিলে কীভাবে সংগঠিত হয়, তবে অনুভূমিক পদ্ধতির মাধ্যমে অনেকগুলি বস্তু থেকে কিছু সংগ্রহ করা যায়, যেমন লক্ষ লক্ষ মানুষের হৃদস্পন্দন, বনাম কম বস্তু থেকে আরও ডেটা থাকার উল্লম্ব পদ্ধতির , যেমন একটি ছোট নমুনা গ্রুপ থেকে সুস্থতার অনেক তথ্য।

কিন্তু এটা কি একজন ব্যক্তির সুস্থতা, ঘুম এবং স্বাস্থ্য ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করে? একটি উদাহরণ হিসাবে সুস্থতার ডেটার দিকে তাকানো প্রশ্নটি ভালভাবে ব্যাখ্যা করে (কোন শ্লেষের উদ্দেশ্য নয়)। একটি পরিধানযোগ্য ডিভাইস লক্ষ লক্ষ মানুষের কাছ থেকে পদক্ষেপ, হৃদস্পন্দন এবং ঘুমের সময় সংগ্রহ করে। তারপরে আমরা এই ডেটা বিশ্লেষণ করে নির্ধারণ করতে পারি যে দিনে আরও পদক্ষেপ এবং উচ্চ হৃদস্পন্দন ভবিষ্যদ্বাণী করে যে ব্যক্তি সেই রাতে বেশি ঘুমাবে। তারপরে আমরা এমন একটি মডেল খুঁজে পেতে পারি যা অন্যান্য লোকেদের জন্য অনুরূপ ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়।

বিশ্লেষণাত্মক মডেল তৈরি করতে আমরা অন্য মডেল নিতে পারি। একজন ব্যক্তি আরও পরিধানযোগ্য ডিভাইস ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ, স্বাভাবিক ব্যায়াম, হার্ট এবং ঘুমের ডেটা সংগ্রহ করতে, তবে রক্তচাপ, রক্তের গ্লুকোজ, শরীরের তাপমাত্রা, ওজন এবং কিছু রোগের ডেটাও। এখন আমরা হৃদস্পন্দন, পদক্ষেপ এবং ঘুমের সম্পর্ক সম্পর্কে বিভিন্ন ফলাফল পেতে পারি। আমরা দেখতে পারি যে তাদের সম্পর্ক অন্যান্য ভেরিয়েবলের উপর নির্ভর করে, যেমন উচ্চ রক্তের গ্লুকোজ বা রক্তচাপ সুস্থ মানুষের জন্য কাজ করে এমন প্যাটার্ন পরিবর্তন করে। এই ফলাফলগুলি অল্প সংখ্যক লোক থেকে নির্ধারণ করা যেতে পারে।

উপরোক্ত উদাহরণগুলি স্বাস্থ্য বিশ্লেষণের জন্য প্রাসঙ্গিক কী তা নিয়ে কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর উদ্দেশ্যে নয়। এই উপসংহারগুলি অবশ্যই ডেটা থেকে আঁকতে হবে, তবে এটি ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে বিভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করা এবং সম্পূর্ণ ভিন্ন ফলাফল পাওয়া সম্ভব। এই মুহূর্তে পরিধানযোগ্য ডেটা বিগ ডেটা চিন্তার একটি ভাল উদাহরণ; লক্ষ লক্ষ লক্ষ লোকের কাছ থেকে কিছু ডেটা পয়েন্ট সংগ্রহ করা এবং তারপরে কেবলমাত্র ডেটা মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যাতে এটি থেকে কিছু সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়, যদিও আমরা জানি না যে সেই ডেটা পয়েন্টগুলি কতটা প্রাসঙ্গিক। কিছু ব্যক্তির সমৃদ্ধ ডেটা থেকে মডেল তৈরি করাও সম্ভব, এবং আসলে, এটি একটি উত্তেজনাপূর্ণ এবং মূল্যবান এআই মডেলিং কাজ হতে পারে।

অবশ্যই, এমন কিছু ক্ষেত্রেও রয়েছে যেখানে ডেটা মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে তৈরি করা যেতে পারে যদিও আমরা জানি না এটি প্রাসঙ্গিক কিনা। উদাহরণ স্বরূপ, এই পডকাস্ট হেজ ফান্ড সম্পর্কে কথা বলে যেগুলি সমস্ত ধরণের ডেটা সংগ্রহ করার চেষ্টা করে এবং তারপরে তারা স্টক মার্কেটের গতিবিধির পূর্বাভাস দিতে পারে কিনা তা দেখার জন্য মডেল তৈরি করে। এতে বিনিয়োগের জন্য প্রথাগত ফিনান্স ডেটার চেয়ে অনেক বেশি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, লোকেরা কীভাবে বিভিন্ন ধরণের খাবার কিনে, স্ট্রিমিং সামগ্রী দেখে এবং তাদের অবসর সময় কাটায় এবং তারপরে প্রবণতা এবং বিনিয়োগের বাজারে তাদের প্রভাবের পূর্বাভাস দিতে 'দুর্বল সংকেত' খুঁজে পায়। সুতরাং, অন্যান্য অনেক ডেটা অ্যানালিটিক্স কেসের তুলনায়, এটি আলাদা কারণ এটি বিশেষ বিশদ বিশ্লেষণের উপর ফোকাস করে না তবে এলোমেলোভাবে সমস্ত ধরণের ডেটা সংগ্রহ করে দেখতে পারে যে এটি থেকে প্রাসঙ্গিক কিছু খুঁজে পেতে পারে কিনা, আশা করে যে কোনও নতুন ভেরিয়েবল খুঁজে পেতে পারে যা দিতে পারে। একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা।

বেশিরভাগ ব্যবহারের ক্ষেত্রে, ডেটা ব্যবহার করা এবং এআই তৈরি করা প্রয়োজন এবং লক্ষ্য বোঝার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ হবে। প্রাসঙ্গিক ডেটা তারপরে প্রকৃত চাহিদার উপর ভিত্তি করে নির্বাচন করা যেতে পারে এবং কোন ডেটা গুরুত্বপূর্ণ তা পরীক্ষা করা যেতে পারে। ছোট কিন্তু প্রাসঙ্গিক ডেটা একটি দরকারী AI মডেল তৈরি করতে পারে। এটির জন্য সাধারণত প্রেক্ষাপটকে বিবেচনায় নেওয়া প্রয়োজন, শুধুমাত্র তৈরি করা মডেলের সাথে সংগৃহীত প্রচুর র্যান্ডম ডেটা পয়েন্ট নয়। আপনার কাছে যাই হোক না কেন ডেটা, আপনি সর্বদা একটি মডেল তৈরি করতে পারেন, তবে এটি গ্যারান্টি দেয় না যে মডেলটি কোন অর্থবহ। কোম্পানি এবং ডেভেলপারদের বড় ডেটার চেয়ে প্রাসঙ্গিক ডেটাতে বেশি ফোকাস করা উচিত।
​

সম্পর্কে আগে লিখেছিলাম বিকেন্দ্রীভূত সমাধান. ব্যক্তিগত ক্লাউড এবং P2P অ্যাপগুলি সেই নিবন্ধে উল্লিখিত বিতরণকৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলির উদাহরণ। তবে আসুন একটি আরও সুনির্দিষ্ট এবং বাস্তবসম্মত পদ্ধতি গ্রহণ করি, এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি কী হতে পারে এবং তারা কীভাবে কাজ করে।

আমি সম্প্রতি এমন কিছু পরিষেবা প্রদর্শন করেছি যা মূলত এমন অ্যাপ যা ব্যবহারকারীরা স্থানীয়ভাবে তাদের নিজস্ব ব্রাউজারে চালাতে পারে এবং ডেটা স্থানীয়ভাবে বা ব্যবহারকারীর নিজস্ব ক্লাউডে সংরক্ষণ করতে পারে।

1. একজন ব্যক্তি যুদ্ধজাহাজের খেলায় অন্য কারো সাথে খেলতে পারে এবং উভয়ই এটি তাদের নিজস্ব ব্রাউজারে চালায়। গেমের জন্য কোন কেন্দ্রীয় সার্ভার নেই। ম্যাচমেকিং একটি বিশুদ্ধ সার্ভারহীন ফ্যাশনে ঘটতে পারে যখন একজন ব্যবহারকারী একটি বার্তা সম্প্রচার করে যে সে খেলতে ইচ্ছুক।
2. দুটি ব্যবহারকারীর মধ্যে মেসেজিং পরিষেবা যা সংযোগের জন্য কোনো কেন্দ্রীয় সার্ভার ব্যবহার করে না কিন্তু দুটি অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে বিশুদ্ধভাবে বার্তা।
3. দুই ব্যবহারকারী শুধুমাত্র স্থানীয়ভাবে তাদের নিজস্ব পরিচয় দিয়ে একে অপরকে সনাক্ত করতে পারে, এবং তারপর তারা কোনো তৃতীয় পক্ষ ছাড়াই এনক্রিপ্ট করা যোগাযোগ শুরু করতে পারে।

এই পরিষেবাগুলি মূলধারার ব্যবহারকারীদের জন্য ব্যবহারযোগ্যতা যথেষ্ট ভাল হবে কিনা সে সম্পর্কে বিভিন্ন প্রযুক্তিগত প্রশ্ন উত্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীরা ইতিমধ্যেই একটি প্রথাগত ইমেলের সাথে একটি আমন্ত্রণ পাঠিয়ে এবং তারপরে স্থানীয় শংসাপত্রের সাথে P2P সংযোগ তৈরি করে এবং ইমেল বা মেসেজিং অ্যাপের মতো সরাসরি বা কেন্দ্রীভূত পরিষেবাগুলির মাধ্যমে বার্তা প্রেরণের মাধ্যমে একটি সংযোগ স্থাপন করতে পারে৷

একটি আকর্ষণীয় সমন্বয় ঘটে যখন পরিষেবাগুলি ব্যবহারকারীর স্থানীয় অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারকারীর নিজস্ব ক্লাউড বা অনুরূপ স্টোরেজ পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে। বিভিন্ন ডিভাইস ব্যবহার করার সময় স্থানীয়ভাবে ব্যবহারকারীর সমস্ত ডেটা সংরক্ষণ এবং সংগঠিত করা কঠিন। যাইহোক, যদি ব্যবহারকারীদের নিজস্ব স্টোরেজ পরিষেবা থাকে এবং প্রয়োজনে স্থানীয় ব্যবহারের জন্য সেখান থেকে প্রয়োজনীয় ডেটা এবং অ্যাপ পেতে পারে তবে দৃশ্যপট পরিবর্তিত হয়। এই স্টোরেজটি তৃতীয় পক্ষের কেন্দ্রীয় পরিষেবা নয় বরং বিস্তৃত বৈশ্বিক অবকাঠামোতে ব্যবহারকারীর নিজস্ব পরিষেবা।

এটি জটিল শোনাচ্ছে, কিন্তু এটি কি সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ? ব্লকচেইন এবং ক্রিপ্টো দিয়ে, আমরা দেখেছি কিভাবে ব্যবহারকারীরা তৃতীয় পক্ষ ছাড়া সরাসরি লেনদেন করতে পারে। এটি সমস্ত লেনদেন ট্র্যাক করার জন্য কর্তৃপক্ষ বা কেন্দ্রীয় পরিষেবা ছাড়া বেনামে নির্ভরযোগ্য অর্থপ্রদান সক্ষম করেছে৷ এটি একটি আরও নির্ভরযোগ্য সিস্টেম, ভাল গোপনীয়তা এবং ব্যর্থতার একক পয়েন্ট অফার করতে পারে।

কিন্তু এই ব্যবহারকারী পরিষেবা এবং P2P সংযোগগুলির সাথে, আমরা সাধারণ ক্রিপ্টো অর্থপ্রদানের চেয়ে আরও অনেক কিছু করতে পারি। কিছু উদাহরণ নেওয়া যাক:

1. ব্যবহারকারীরা তাদের সমস্ত ডেটা তাদের নিজস্ব পরিষেবাগুলিতে রাখতে পারে, তাদের স্থানীয় অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে সেই ডেটাগুলিকে পরিমার্জন, সমৃদ্ধ এবং ব্যবহার করতে পারে এবং তারপরে কিছু ডেটা, ক্ষেত্রে, ক্ষেত্রে, অন্যান্য ব্যবহারকারী বা পরিষেবা প্রদানকারীদের সাথে ভাগ করে নিতে পারে৷
2. উচ্চ নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা কোনো তৃতীয় পক্ষ ছাড়া ব্যবহারকারী থেকে ব্যবহারকারী যোগাযোগ.
3. ব্যক্তিগত পরিচয় যা ব্যবহারকারীরা নিজেদের পরিচালনা করে যা তৃতীয় পক্ষের প্রমাণীকরণ পরিষেবার উপর ভিত্তি করে নয়, যেখানে দুইজন ব্যবহারকারী একে অপরকে সরাসরি সনাক্ত করতে এবং নিরাপদ যোগাযোগ শুরু করতে পারে।

প্রশ্ন হল, কোন পরিষেবাগুলি ব্যবহারকারীর ব্যক্তিগত ক্লাউড, অ্যাপস এবং বিশুদ্ধ P2P পরিষেবাগুলির প্রকৃত অগ্রগতি প্রদান করবে এবং কখন? তারা সম্ভবত ব্যক্তিগত ডেটা, স্ব-সার্বভৌম পরিচয়, বিশ্বস্ত যোগাযোগ এবং ডেটা ভাগ করে নেওয়ার সাথে সংযুক্ত থাকবে। আমাদের শুধু কয়েকটি সহজ ব্যবহারযোগ্য অ্যাপ্লিকেশন দরকার এবং এর পরে জিনিসগুলি দ্রুত বিকশিত হতে শুরু করতে পারে।

​নিবন্ধটি প্রথম হাজির বিঘ্নিত.এশিয়া.

আপনার কি সেই সময়ের কথা মনে আছে যখন বাড়িতে শুধু একটি ল্যান্ডলাইন ফোন ছিল? নাকি মেইলের মাধ্যমে চিঠি পেলেন কবে? যখন আপনার ফোন বাজছিল, কেউ অবশ্যই কলটির উত্তর দিয়েছে এবং আসলেই কলটিকে গুরুত্ব সহকারে নিয়েছে। যখন আপনি খামে আপনার নাম এবং স্ট্যাম্প সহ একটি চিঠি পেয়েছিলেন, তখন এটি এমন কিছু ছিল যা আপনি খুলতে এবং পড়তে চেয়েছিলেন। এখন আপনি ভিওআইপি ব্যবহার করে এমন রোবোকল পাবেন যা সত্যিই সস্তা করে তোলে। আপনি অনেক ইমেল পান, যার বেশিরভাগই আপনি খুলতে বা পড়েন না।

কিভাবে সামাজিক নেটওয়ার্ক পরিচিতি সম্পর্কে? আপনি প্রায় যে কাউকে LinkedIn বা Facebook আমন্ত্রণ পাঠাতে পারেন, এবং অনেক লোক তাদের অচেনা লোকদের কাছ থেকে আমন্ত্রণ গ্রহণ করে। কেউ বলতে পারে এটি মানুষকে আরও ভালোভাবে সংযুক্ত করেছে এবং বিশ্বকে আরও গণতান্ত্রিক করেছে। আগে আপনি একটি এক্সক্লুসিভ ক্লাবে প্রবেশ করার চেষ্টা করতে পারতেন এবং একটি গুরুত্বপূর্ণ নতুন পরিচয়ের ব্যবস্থা করতে সাহায্য করার জন্য আপনার পরিচিতিগুলি ব্যবহার করতে পারতেন। কিন্তু আপনার সোশ্যাল মিডিয়া পরিচিতিগুলি আসলে কতটা মূল্য দেয়? খুব বেশি নয়, এবং প্রতিদিন কম, আমি তর্ক করব।

আগের একটা লেখায় লিখেছিলাম কয়টা সামাজিক নেটওয়ার্কগুলি স্প্যামিং নেটওয়ার্কে পরিণত হয়েছিল. এটি দুর্দান্ত যে দামগুলি কমে যায় এবং আরও বেশি লোক নেটওয়ার্ক এবং সুযোগগুলিতে অ্যাক্সেস পায়৷ কিন্তু এরও রয়েছে পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া। সবকিছু খুব ভিড় হয়ে যায়, এবং প্রত্যেকে তাদের নিজস্ব উদ্দেশ্যে ব্যবহার করার চেষ্টা করে। যখন সংযোগ, যোগাযোগ এবং লেনদেনের ন্যূনতম বা শূন্য খরচ হয়, লোকেরা সেগুলিকে সঠিকভাবে ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করে না। এটি এমন পরিস্থিতির দিকে নিয়ে যায় যেখানে সেই নেটওয়ার্ক এবং সরঞ্জামগুলি কম মূল্য দেয়। এটা অনেকটা এমন একটা সরকার অনেক টাকা ছাপতে শুরু করেছে। টাকা মূল্য হারায়, এবং তারপর আপনি এটি দিয়ে জিনিস কিনতে সামর্থ্য করতে পারবেন না.

যদি আমাদের পরিচিতি, বার্তা এবং লেনদেনের জন্য অর্থ প্রদান করতে হয় তবে কি এই পরিবর্তন হবে? খুব সম্ভবত. এর অর্থ এই নয় যে তাদের এত ব্যয়বহুল হওয়া উচিত যে এটি সীমিত করতে শুরু করে যে কারা উল্লেখযোগ্যভাবে সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারে, তবে এটি লোকেদের তারা কী করছে সে সম্পর্কে ভাবতে বাধ্য করবে৷ হয়তো লোকেরা তাদের কাছে থাকা পরিচিতিগুলি এবং তারা যে বার্তাগুলি পেয়েছে তার প্রশংসা করতে শুরু করবে৷

কোন প্রযুক্তি লেনদেনগুলিকে প্রদেয় করে তোলে তা ব্যবহারকারীদের কাছে সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ নয়, তবে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা গুরুত্বপূর্ণ। এটি কাজ করার জন্য, খুব সাধারণ মাইক্রো-পেমেন্ট প্রয়োজন। এই মুহুর্তে, দেখে মনে হচ্ছে ব্লকচেইন এবং টোকেনগুলি মেসেজিং এবং সোশ্যাল নেটওয়ার্কিং পরিষেবাগুলির ব্যবসায়িক মডেলগুলি পরিবর্তন করার জন্য শক্তিশালী প্রার্থী৷

এটি এমন কিছু যা সম্পর্কে কথা বলা হয়েছে ১৯৭১ সাল থেকে 2017 ICO বুম. অনুপস্থিত অংশটি কার্যকরী, কার্যকর শেষ ব্যবহারকারী পরিষেবা, শুধুমাত্র ধারণা ধারণা নয়। এটি ভাবা বাস্তবসম্মত নয় যে সম্পূর্ণ নতুন যোগাযোগের সরঞ্জামগুলি বিদ্যমানগুলিকে প্রতিস্থাপন করবে। পরিচিতি এবং বার্তাগুলিকে আরও ভালভাবে পরিচালনা করার জন্য নতুন সমাধানগুলি কাজ করা উচিত, উদাহরণস্বরূপ, বিদ্যমান ইমেল এবং বার্তা পরিষেবাগুলির সাথে।

কেউ এটাও দাবি করতে পারে যে লোকেরা এই পণ্যগুলির জন্য অর্থ প্রদান করতে প্রস্তুত নয় যা তাদের কাছে সর্বদা বিনামূল্যে ছিল। এবং সমস্ত লোক অবিলম্বে এটি করতে প্রস্তুত হবে না, তবে লোকেরা তাদের জীবনকে আরও ভাল করে তোলে, তাদের দৈনন্দিন কাজগুলিতে সাহায্য করে এবং তাদের বৃহত্তর মর্যাদা দেয় এমন জিনিসগুলির জন্য অর্থ প্রদান করতে পেরে খুশি। এমন অনেক লক্ষণ রয়েছে যে লোকেরা এখন তাদের ডেটা এবং ক্রিয়াকলাপগুলির আরও ভাল গোপনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণের সন্ধান করছে এবং নিরাপত্তা আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।

লোকেরা সর্বদা একচেটিয়া ক্লাবগুলির জন্য অর্থ প্রদান করতে ইচ্ছুক। তারা শীর্ষ রাজনীতিবিদ এবং সেলিব্রিটিদের সাথে ডিনারের জন্য অর্থ প্রদান করতে ইচ্ছুক। আপনি যদি জানেন না কেউ আপনাকে বার্তা পাঠাতে চায়, আপনি যদি জানেন যে তারা এটির জন্য অর্থ প্রদান করেছে তবে আপনি বার্তাটি দেখতে আরও আগ্রহী হবেন এবং এটি হাজার হাজার 'ফ্রি' বার্তাগুলির মধ্যে একটি নয়। যদি একজন ব্যবহারকারী শুধুমাত্র 'প্রদেয়' বার্তা গ্রহণ করে, তাহলে এটি স্প্যামের মাত্রাও কমিয়ে দেবে। ভাল পরিচিতি এবং গুরুত্বপূর্ণ বার্তা হল প্রিমিয়া, পণ্য নয়।

আমরা শীঘ্রই এমন পরিষেবাগুলি দেখতে পাব যেখানে লোকেরা বার্তাগুলির জন্য অর্থ প্রদান করে, সমস্ত বার্তাগুলির জন্য নয়, তবে তাদের কিছু, যেমন নতুন পরিচিতিগুলিতে পৌঁছানোর জন্য৷ আমরা এমন পরিষেবাগুলিও দেখতে শুরু করব যেখানে লোকেদের পরিচিতির জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে, এবং তারা সত্যিই কোন পরিচিতিতে বিনিয়োগ করতে চায় সে সম্পর্কে তাদের গুরুত্ব সহকারে চিন্তা করতে হবে৷ কিন্তু এই পরিষেবাগুলিকে চ্যাটিং, সোশ্যাল মিডিয়া এবং একই ব্যবহারযোগ্যতা দিতে হবে। আজ ইমেইল করুন। এই ধারণাটি ব্লকচেইন এবং টোকেনগুলির জন্য প্রথম বড় ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি হয়ে উঠতে পারে।

নিবন্ধটি প্রথম হাজির বিঘ্নিত.এশিয়া.

ভবিষ্যতে সামগ্রিকভাবে ডেটা এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য আমরা আরও বিতরণ করা মডেল দেখতে পাব তার বেশ কয়েকটি কারণ রয়েছে। আমরা তাদের তিনটি প্রধান বিভাগে বিভক্ত করতে পারি:

1. প্রযুক্তির কারণ. অনেক পরিষেবার (উদাহরণস্বরূপ, স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি, স্মার্ট হোম, ব্যক্তিগত সহকারী অ্যাপ) সর্বদা ন্যূনতম বিলম্বিততা এবং পরিষেবাগুলির প্রাপ্যতা প্রয়োজন এবং কিছু ডেটা এবং প্রক্রিয়াকরণ অবশ্যই স্থানীয় হতে হবে।
2. নতুন ব্যবসায়িক মডেল. ব্লকচেইন-ভিত্তিক টোকেন মডেলগুলি বিতরণ করা সমাধানগুলিকে নগদীকরণের জন্য নতুন সুযোগ খুলে দেয়। অনেক নতুন ব্যবসায়িক মডেল উদ্ভাবনের সুযোগ উন্মুক্ত করে, একটি কেন্দ্রীয় স্থানে পরিষেবাগুলি প্রক্রিয়াকরণ এবং চার্জ করার প্রয়োজন নেই।
3. ডেটা সুরক্ষা এবং গোপনীয়তার প্রয়োজনীয়তা। ডেটা কোম্পানিগুলির জন্য একটি দায় হয়ে উঠছে এবং তারা কম ঝুঁকি সহ ডেটা ব্যবহার করার জন্য আরও ভাল মডেলগুলি খুঁজে পেতে চায়৷ গ্রাহকরা তাদের নিজস্ব ডেটা সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করার জন্য পরিষেবা পাবেন।

আমরা এখন বেশ কয়েকটি প্রযুক্তি দেখতে পাচ্ছি যা এই বিকাশকে বাস্তব করে তোলে। প্রথমত, আমাদের এজ আছে যা 5G নেটওয়ার্কের সাথে কার্যকর হয়। এজ ডেটা এবং প্রক্রিয়াকরণকে প্রকৃত ব্যবহারকারীদের কাছাকাছি রাখে। চ্যালেঞ্জ - যখন ক্লাউড বিক্রেতাদের মতো ইন্টারনেট জায়ান্টরা এখন পরিষেবা এবং পরিষেবা বিকাশে আধিপত্য বিস্তার করে তখন কি নেটওয়ার্ক বিক্রেতা এবং টেলিকম ক্যারিয়ারগুলি এই সমাধানগুলি সরবরাহ করার জন্য সঠিক পক্ষ?

দ্বিতীয়ত, আমাদের ব্লকচেইন, ডিস্ট্রিবিউটেড লেজার এবং টোকেন মডেল রয়েছে। এগুলি দ্রুত বিকাশ করছে, তবে তাদের চ্যালেঞ্জও রয়েছে। কোন প্রযুক্তি বেশিদিন টিকে থাকতে পারে তা বলা সহজ নয়। এই ক্ষেত্রে, এটি শুধুমাত্র প্রযুক্তি নয়, সেই শৃঙ্খলে লেনদেনের ডেটাও টিকে থাকতে হবে, যা একটি নির্দিষ্ট প্রযুক্তি সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়া কঠিন করে তোলে। একই সময়ে, এগুলি কেন্দ্রীভূত প্ল্যাটফর্মগুলিকে চ্যালেঞ্জ করবে, কারণ তারা অ্যাপ্লিকেশন এবং ডেটা বিতরণ এবং নগদীকরণের সম্পূর্ণ নতুন উপায় অফার করে।

তৃতীয়ত, বিকেন্দ্রীভূত সমাধান বিদ্যমান ক্লাউড সমাধানের মধ্যে প্রয়োগ করা যেতে পারে। আমাদের অবশ্যই আঞ্চলিক ক্লাউডের উদাহরণ রয়েছে, তবে ক্লাউডগুলি পরিষেবাগুলিকে বিকেন্দ্রীকরণ করার অন্যান্য উপায়গুলিকে সক্ষম করে৷ উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি ব্যবহারকারীর তাদের ডেটা ব্যবহার করতে এবং তাদের নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশন চালানোর জন্য তাদের নিজস্ব ক্লাউড পরিষেবা থাকতে পারে। তারপরে, উদাহরণস্বরূপ, টোকেন-ভিত্তিক চার্জিং মডেলগুলির সাথে, তারা স্থানীয়ভাবে অ্যাপগুলি ব্যবহার করার জন্য অর্থ প্রদান করতে পারে৷

এই তিনটি প্রযুক্তির মধ্যে, এজ এর অনেক চ্যালেঞ্জ আছে যেহেতু এটির সুবিধা নিতে সম্পূর্ণ নতুন অবকাঠামো এবং অ্যাপ্লিকেশন প্রয়োজন। বর্তমান ক্লাউড অবকাঠামো ব্যবহার করে বিকেন্দ্রীভূত পরিষেবা তৈরি করা বর্তমানে অনেক সহজ। কিন্তু দীর্ঘমেয়াদী সমাধান অন্য গল্প হতে পারে. প্রযুক্তির ব্যাঘাত প্রায়ই নতুন কোম্পানিকে আকর্ষণ করে যা ব্যবসায় ব্যাঘাত ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, আমাজন এবং গুগল কেন্দ্রীভূত মডেলের সাথে আবদ্ধ। যখন বিকেন্দ্রীকরণ ঘটতে শুরু করে এবং অন্যান্য বিক্রেতারা সর্বশেষ সমাধান অফার করে তখন তারা কি মানিয়ে নিতে পারে?

আমরা সম্ভবত বিকেন্দ্রীভূত সমাধানের জন্য দুটি ভিন্ন উন্নয়ন ট্র্যাক দেখতে পাব। প্রথমটি বিতরণ করা এবং বিকেন্দ্রীকৃত অ্যাপ্লিকেশন। এটি বিদ্যমান অবকাঠামো দিয়ে শুরু হয় এবং বিতরণ করা সমাধান তৈরি করে, যেমন ব্যবহারকারীর নিজস্ব ডেটা ক্লাউড এবং অ্যাপ্লিকেশন পরিষেবা। এই ট্র্যাক ইতিমধ্যে অ্যাপ্লিকেশন আছে. তারপরে আরও বিকেন্দ্রীভূত ডেটা এবং প্রক্রিয়াকরণ পরিকাঠামো বিকাশের জন্য আমাদের কাছে দ্বিতীয় ট্র্যাক রয়েছে। এটি একটি দীর্ঘ সময় লাগবে, কিন্তু এটি মৌলিকভাবে ইন্টারনেটের কাঠামো পরিবর্তন করতে পারে৷

আমরা অবশ্যই আরও বিতরণ পরিষেবাগুলিতে চলে যাচ্ছি। হাজার হাজার স্টার্টআপ ইতিমধ্যেই পরিষেবা, ডেটা মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করছে। বড় প্রযুক্তি বিক্রেতারা এজ টাইপ মডেলগুলিতে বিনিয়োগ করছে, লক্ষ লক্ষ লোক ক্রিপ্টো ট্রেড করছে এবং অগ্রগামী বিনিয়োগকারীরা, যেমন আন্দ্রেসেন হরোয়েজ্জ, বড় বিনিয়োগ করছে। একই সময়ে, প্রবিধানগুলি নতুন ডেটা মডেল তৈরিতে চাপ দিচ্ছে। এটি কীভাবে ঘটবে তা দেখতে উত্তেজনাপূর্ণ অংশ হবে, এবং যে দলগুলি এটি ঘটবে তারা বড় বিজয়ী হবে।

নিবন্ধটি প্রথম হাজির বিঘ্নিত.এশিয়া.

1980-এর দশকে, বেশিরভাগ কম্পিউটার নির্মাতাদের নিজস্ব অপারেটিং সিস্টেম এবং একটি ছোট পরিসরের প্রোগ্রাম ছিল। প্রারম্ভিক গ্রহণকারীদের কাছে সেই ডিভাইসগুলিকে সত্যিকার অর্থে ব্যবহার করার চেয়ে শখ হিসাবে বেশি ছিল৷ রেসিপি ডেটাবেস বা আপনার ট্যাক্স গণনা করার মতো ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেই সমস্ত গল্প ছিল, কিন্তু শুধুমাত্র যদি আপনি নিজের প্রোগ্রাম কোড করেন। অনেক ব্যবহারকারী আসলে তাদের নিজস্ব প্রোগ্রাম লিখেছে এবং অন্য ব্যবহারকারীদের সাথে ভাগ করেছে। কৈশোরে, আমি আমার বাবাকে কম্পিউটারের মালিক হওয়ার মূল্য বোঝানোর চেষ্টা করেছি। এটি একটি সহজ কাজ ছিল না যখন তিনি মনে করেননি যে আপনার নিজের গেম বা গ্রাফিক্স প্রোগ্রাম কোডিং ডিভাইসটি থাকার মূল্যবান কারণ।

এটা কিভাবে পরিধানযোগ্য জন্য প্রাসঙ্গিক? আমাদের কাছে এখন আরও বেশি পরিধানযোগ্য ডিভাইস নির্মাতারা রয়েছে যারা তাদের নিজস্ব মালিকানা কার্যকারিতা, ডেটা মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশন সহ তাদের ডিভাইসগুলি অফার করে। অনেক ব্যবহারকারী এখনও বায়োহ্যাকার এবং স্বাস্থ্য উত্সাহীদের মতো প্রাথমিক গ্রহণকারী যারা ডেটা ব্যবহার করার উপায়গুলি অন্বেষণ করে।

বেশিরভাগ ব্যবহারকারী গড় হার্ট রেট এবং দৈনিক পদক্ষেপের সংখ্যার মতো কয়েকটি ডেটা পয়েন্ট বুঝতে পারে। ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ এবং উন্নত করার জন্য এগুলি একটি ভাল শুরু, তবে এটি ডেটার একটি ছোট অংশ এবং এই ডিভাইসগুলি যে সুযোগগুলি অফার করতে পারে। কিছু অতিরিক্ত ডেটা পয়েন্ট যেমন হার্ট রেট ভ্যারিয়েবিলিটি (HRV) এবং বিভিন্ন ধরনের ঘুমের ধরন (গভীর, REM এবং আলো) প্রতিদিন ব্যাখ্যা করা এবং ব্যবহার করা অনেক কঠিন।

কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, যেমন আমার বাবা করেছিলেন হৃদস্পন্দন এবং প্রতিদিনের পদক্ষেপগুলি দেখার জন্য একটি ডিভাইসের জন্য $ 400 দিতে হবে কিনা। অথবা কেন একটি গ্লুকোজ পরিমাপ যন্ত্রের জন্য $100 মাসিক সাবস্ক্রিপশন বা ক্যাডেন্স, স্ট্রাইড দৈর্ঘ্য এবং পায়ের স্ট্রাইক কোণ পরিমাপের জন্য আরও ব্যয়বহুল জুতা দিতে হবে। অনেক লোকের জন্য, রেসিপি ডাটাবেসের মতো নিষ্পাপ শব্দ হিসাবে আপনাকে কখন ঘুমাতে যেতে হবে তা জানাতে একটি ডিভাইসের মতো কেস ব্যবহার করুন।

প্রতিটি নির্মাতার নিজস্ব স্কোর আছে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডিভাইস থেকে ঘুম এবং প্রস্তুতির স্কোর অন্য ডিভাইস থেকে খুব আলাদা, এবং বিভিন্ন ডিভাইস থেকে সঠিকভাবে ডেটা একত্রিত করার কোন সহজ উপায় নেই। অথবা আপনি কিছু ডেটা একত্রিত করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, Apple Health এর সাথে, কিন্তু এতে অনেকগুলি ডেটা পয়েন্ট রয়েছে যা ডিভাইসের নিজস্ব অ্যাপের ডেটার চেয়েও বেশি বিভ্রান্তিকর।

কম্পিউটার বাজারে কি পরিবর্তন? কিভাবে তারা আরো দরকারী হয়ে শুরু? এটি ঘটেছিল যখন সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি উপস্থিত হতে শুরু করে। মাইক্রোসফ্ট এবং অ্যাপল থেকে কয়েকটি অপারেটিং সিস্টেম আধিপত্য শুরু করে এবং উভয় সিস্টেমেই তৃতীয় পক্ষের দ্বারা তৈরি করা যথেষ্ট সফ্টওয়্যার ছিল। এটি সফ্টওয়্যার শিল্পে বিকশিত হয়, ব্যক্তিগত কম্পিউটারের জন্য সফ্টওয়্যার তৈরি করে। প্রকৃতপক্ষে, আমরা মোবাইল ফোনে অনুরূপ উন্নয়ন দেখেছি। মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ব্যবসা তখনই বাড়তে শুরু করে যখন আমরা মালিকানাধীন সিস্টেম থেকে দুটি প্রধান অপারেটিং সিস্টেম, iOS এবং Android-এ পৌঁছে যাই, যা অ্যাপ্লিকেশন স্টোরগুলিকে অ্যাপ্লিকেশনের বাইরে ব্যবসা করতে সক্ষম করে।

আমরা যেমন আবিষ্কার করেছি, পরিধানযোগ্য জিনিসগুলি কেবল ডেটার জন্য নয়; তারা আনুষাঙ্গিক এবং ফ্যাশন আইটেম হতে পারে. একটি বিলাসবহুল ব্র্যান্ড তার নিজস্ব স্মার্টওয়াচ বা রিং চালু করতে পারে, কিন্তু বিলাসবহুল ব্র্যান্ডগুলি সত্যিই উচ্চ প্রযুক্তি বা ডেটা কোম্পানি নয়। এবং ব্যবহারকারীদের জন্য এটি খুব সুবিধাজনক নয় যে প্রতিটি ঘড়ি, রিং, সেন্সর, জুতা বা জ্যাকেট তার মালিকানাধীন ডেটা বিন্যাস এবং অ্যাপ্লিকেশন সরবরাহ করে। বিলাসবহুল পণ্য সংস্থাগুলির জন্য কিছু সাধারণ ডেটা মডেল এবং ইকোসিস্টেম থাকা আরও ভাল হবে।

পরিধানযোগ্য এবং সুস্থতার ডেটার আসল ব্যবহার এবং সফ্টওয়্যার বাজার তখনই আবির্ভূত হতে পারে যখন আমরা বিভিন্ন ডিভাইস থেকে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বিন্যাসে ডেটা পাই। যখন আমাদের দুটি বা তিনটি পরিবেশ থাকে, তখন সফ্টওয়্যার বিকাশকারীরা তাদের দৈনন্দিন জীবনে মানুষকে সাহায্য করার জন্য ডেটা ব্যবহার করার জন্য আরও ভাল সফ্টওয়্যার এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে। আমরা আশা করতে পারি না যে প্রতিটি ব্যক্তি সব ধরণের স্বাস্থ্য ডেটা পয়েন্ট ব্যাখ্যা করতে শুরু করবে এবং Google নির্দেশাবলী এবং সেগুলির উপর ভিত্তি করে কী করতে হবে তা চেষ্টা করবে। সুস্থতা এবং স্বাস্থ্য ডেটার সাথে একটি বিশেষ প্রয়োজনীয়তা হল যে এটি অন্যান্য অনেক উদ্দেশ্যে ডেটার চেয়েও বেশি সংবেদনশীল, এবং গোপনীয়তা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷
​
এটা বলা হয়েছে যে IoT মার্কেট আসলে হার্ডওয়্যার ব্যবসা হবে না কিন্তু একটি ডেটা এবং সফ্টওয়্যার ব্যবসা হবে। পরিধানযোগ্য জিনিসগুলি মূলত ডেটা সংগ্রহের জন্য সেন্সর হবে। কিছু সেন্সর ব্র্যান্ডেড ডিভাইস হতে পারে, অন্যরা কাপড়, জুতা বা আনুষাঙ্গিক সাদা লেবেল উপাদান হতে পারে। কিন্তু ডেটার প্রকৃত ব্যবহারের জন্য এমন পরিবেশের প্রয়োজন যেখানে ব্যবহারকারী ডেটা একত্রিত করতে পারে, এবং সফ্টওয়্যার ব্যবহারকারীদের অফার করা যেতে পারে যাতে তারা আরও ভাল এবং স্বাস্থ্যকর জীবনযাপন করতে পারে। সুস্থতা ডেটার আসল ব্যবসা এবং মূল্য হবে সফ্টওয়্যার এবং অ্যাপ্লিকেশন যা অন্যান্য ডেটা উত্সের সাথে পরিধানযোগ্য সমস্ত ধরণের ডেটা একত্রিত করতে পারে৷

স্ট্রাইপ এবং কয়েনবেস ফিনটেকের বিশাল মূল্যায়নের সাথে বড় সাফল্যের গল্প। অন্যদিকে, এর পতন গ্রিনসিল ক্যাপিটাল যুক্তরাজ্যে ফিনটেকের জন্য একটি বিপত্তি হিসাবে দেখা হয়েছিল। এই উদাহরণগুলি কেবল প্রদর্শন করে যে ফিনটেক সেক্টর কতটা বিস্তৃত। বাস্তবে, গ্রিনসিলের ফিনটেকের সাথে কিছুই করার ছিল না, তবে এটি সেই আকর্ষণীয় ট্যাগলাইনটিকে নিজের সাথে সংযুক্ত করতে চেয়েছিল। গ্রিনসিল একটি সাপ্লাই-চেইন ফাইন্যান্স সার্ভিস ছিল এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কারণে ব্যর্থ হয়েছিল।

বিশ্বে কয়েক ডজন শুধুমাত্র ডিজিটাল নিওব্যাঙ্ক রয়েছে। অনুমান করা হয় তাদের আনুমানিক 40 মিলিয়ন গ্রাহক রয়েছে। এটি এখনও একটি খুব ছোট সংখ্যা, কিন্তু নিওব্যাঙ্কগুলির মূল্যায়ন দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে। Accenture-এর মতে, একটি neobank প্রতিটি গ্রাহকের জন্য গড়ে $11 হারায়, অর্থাৎ খরচ বনাম রিটার্ন। তারা এখনও একটি লাভজনক ব্যবসা মডেল খুঁজে পেতে সংগ্রাম. বেসিক ব্যাঙ্ক অ্যাকাউন্টগুলি লাভের কেন্দ্র নয়। ঋণ, বিনিয়োগ, এবং বিশেষ পরিষেবাগুলি (যেমন ব্যবসায়িক ব্যাঙ্কিং, বিশেষ গ্রাহক গোষ্ঠী) লাভ করার জন্য আরও সাধারণ ক্ষেত্র। তবুও, তারা মৌলিক ডিজিটাল অ্যাকাউন্টগুলির থেকে খুব আলাদা, এবং তাদের ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা। 

কিছু neobanks যেমন N26, ওয়েব্যাঙ্ক এবং Monzo, ফুল-স্ট্যাক অফার করে, অর্থাৎ তাদের একটি ব্যাঙ্কিং লাইসেন্স আছে এবং তাদের সামনে এবং পিছনের ক্রিয়াকলাপ রয়েছে। তারপর neobanks আছে, মত Revolut এবং ঐকতান, যেগুলির কোনও ব্যাঙ্কিং লাইসেন্স নেই এবং একটি ফ্রন্ট এন্ড অফার করে তবে লিগ্যাসি ব্যাঙ্ক লাইসেন্স এবং পিছনের প্রান্তগুলি ব্যবহার করে৷ ব্যাঙ্কিং লাইসেন্স হল জটিল অংশ যদি আমরা স্কেলেবিলিটি এবং বৈশ্বিক বৃদ্ধির কথা চিন্তা করি। প্রতিটি নতুন দেশে একটি ব্যাংকিং লাইসেন্স পেতে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিনিয়োগ।

দশ বছর আগে, আমাদের ক্রাউডফান্ডিং এবং পিয়ার-টু-পিয়ার ধার দিয়ে অনেক প্রত্যাশা ছিল। সেসব সেবা বেড়েছে কিন্তু এখনো মূলধারায় আসেনি। P2P ঋণের বাজার প্রতি বছর আনুমানিক 25% বৃদ্ধি পাচ্ছে, কিন্তু অর্থের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ আর্থিক প্রতিষ্ঠান থেকে আসে যারা গ্রাহক ইন্টারফেস হিসাবে এই পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে। সবচেয়ে বড় P2P ঋণের সাফল্যের গল্পগুলির মধ্যে একটি, LendingClub, গত বছর একটি ব্যাঙ্ক অধিগ্রহণ করেছে এবং তার P2P ঋণ প্ল্যাটফর্ম বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে।

ক্রাউডফান্ডিং এর অনেক মডেল আছে। স্টার্টআপ ইক্যুইটি ক্রাউডফান্ডিং প্রাথমিকভাবে স্টার্টআপ ফান্ডিং এবং কিকস্টার্টারের মতো প্রি-অর্ডার মডেলগুলিতে ফোকাস করে, যেগুলি উপলব্ধ হওয়ার আগে নতুন পণ্য বিক্রি করতে সহায়তা করে। এছাড়াও অন্যান্য মডেল রয়েছে যা রিয়েল এস্টেট, শিল্প এবং অন্যান্য সম্পদে বিনিয়োগের ভগ্নাংশ বিক্রি করে। Kickstarter নতুন ভোক্তা পণ্যের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পরীক্ষার বাজার, কিন্তু অন্যথায়, এই মডেলগুলি নিয়ন্ত্রক বিধিনিষেধের শিকার হয়েছে এবং মূলধারায় আসেনি। ইক্যুইটি স্টার্টআপ ক্রাউডফান্ডিংয়ে, যুক্তরাজ্য শীর্ষস্থানীয় দেশ হয়েছে। যাইহোক, এর সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য পরিষেবা Crowdcube এবং Seedrs, এখনও ছোট ব্যবসা, এবং তারা একত্রীকরণের চেষ্টা করেছিল, কিন্তু প্রতিযোগিতা নিয়ন্ত্রক একত্রীকরণকে অবরুদ্ধ করে।

বিশেষ করে বিটকয়েনের ক্রমবর্ধমান মূল্যের সাথে ক্রিপ্টো নতুন রেকর্ডে আঘাত করেছে। এনএফটি জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে. ব্লকচেইন-ভিত্তিক বিতরণকৃত আর্থিক পরিষেবাগুলির জন্য এর অর্থ কী তা বলা এখনও কঠিন। অনেক দল এখনও ক্রিপ্টোকে আরও ডিজিটাল পণ্য হিসাবে এবং NFT-কে ডিজিটাল সম্পদ শংসাপত্রের মতো দেখে, কিন্তু এখনও পুরো ঐতিহ্যগত অর্থ ব্যবস্থার প্রতিদ্বন্দ্বী হিসাবে নয়। কয়েনবেস, যা একটি সফল আইপিও পরিচালনা করেছে, এখনও 'ক্রিপ্টো সম্পদ'-এর জন্য একটি প্রচলিত ট্রেডিং পরিষেবার মতো, যেমন একটি বিতরণকৃত অর্থ পরিষেবা। 

যদি ক্রিপ্টোগুলি দৈনিক অর্থপ্রদানের মাধ্যমে আরও বেশি গ্রহণযোগ্য এবং সম্ভাব্য হয়ে ওঠে এবং এনএফটি সম্পদের শংসাপত্র এবং লেনদেন ডিজিটাল করে, তবে এটি তাদের দৈনন্দিন ব্যবহার পরিবর্তন করে। তারা কি আরও ভালভাবে ক্রাউডফান্ডিং এবং P2P ফাইন্যান্স সক্ষম করতে পারে? কিছু বিশেষজ্ঞ এটিকে কেস হিসাবে দেখেন, তবে গত দশকে কখন এই মডেলগুলি কাজ করা সহজ নয় তা বলা এখনও কঠিন। এটি কেবল প্রযুক্তির বিষয়ে নয়, পর্যাপ্ত সরবরাহ এবং চাহিদার সাথে কাজ করার জন্য একটি বাজার পাওয়ার বিষয়ে। এবং নিয়ন্ত্রকদেরও বাজারে উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে। কিছু দেশে, আমরা প্রকৃত ক্রিপ্টো থেকে সরকার পরিচালিত ডিজিটাল মুদ্রার মতো আরও পন্থা দেখতে পারি।

তারপর আমাদের ব্যাংকিং ব্যবস্থা সম্পর্কে মৌলিক প্রশ্ন আছে. ব্যাঙ্কগুলি কেবল অ্যাকাউন্ট, পেমেন্ট কার্ড এবং অর্থ ধার দেওয়ার জন্যই নেই; অর্থ ইস্যু করতে এবং অর্থনীতিকে সচল রাখতে কেন্দ্রীয় ব্যাংকগুলির সাথে তাদের একটি অপরিহার্য ভূমিকা রয়েছে। কিছু লোক সেই ব্যবস্থার সমালোচনা করে এবং ব্যাঙ্কের ক্ষমতা অদৃশ্য দেখতে চায়। বাস্তবে, এটি এত সহজ নয়, এবং সরকারগুলি তাদের অর্থ ব্যবস্থার উপর তাদের নিয়ন্ত্রণ রাখতে পছন্দ করে। মহামারী সময় আমাদের সরকারী উদ্দীপনা কার্যক্রমের মূল্যের কথাও মনে করিয়ে দিয়েছে। 

কিছু ব্যাঙ্ক ক্রিপ্টো গ্রহণ করতে শুরু করেছে, এবং নেতৃস্থানীয় ভিসিদের মধ্যে একজন, অ্যান্ড্রেসেন হোরোভিটজ, ক্রিপ্টো এবং ব্লকচেইনের জন্য $1 বিলিয়ন তহবিলের পরিকল্পনা করছে, এবং এটি সেক্টরে তৃতীয়। আমরা অনুমান করতে পারি যে ব্লকচেইন এবং বিতরণ করা সমাধানগুলি প্রতিদিনের সম্পদ এবং লেনদেন পরিবর্তন এবং ডিজিটাইজ করবে। প্রথম পর্যায়ে সম্ভবত ডিজিটালাইজেশন হবে, অর্থ ও ব্যাঙ্কিং ব্যবস্থার মৌলিক পরিবর্তন হবে না। তবে দীর্ঘমেয়াদে তারা কীভাবে আর্থিক খাত এবং পরিষেবাগুলিকে পরিবর্তন করতে পারে তা এখনও বলা কঠিন।

নিবন্ধটি প্রথম হাজির বিঘ্নিত.এশিয়া.

সাম্প্রতিক পডকাস্ট ডেটা বিশ্লেষণ এবং মাইক্রো-ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মাইক্রো টাস্কগুলি সম্পর্কে একটি আকর্ষণীয় আলোচনা রয়েছে, যেমন একটি উত্স থেকে একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট বিশ্লেষণ করা এবং এটি থেকে কিছু উপসংহার করার চেষ্টা করা। এই বিশ্লেষণটি আরও উল্লেখযোগ্য সমস্যা বা কাজ বোঝার বা অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করে না। এটি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট অংশে ফোকাস করে। আরও বিস্তৃত সিস্টেমে এর মতো কয়েক ডজন উপাদান থাকতে পারে।

তারপর সেই মাইক্রো-টাস্কগুলি থেকে আউটপুট একত্রিত করার জন্য আরেকটি স্তর রয়েছে। তারপরে এটি বেশ কয়েকটি মাইক্রো-এআই মডিউল থেকে আউটপুট এবং উপসংহারগুলিকে একত্রিত করতে পারে - একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেট মডেল এবং ব্যাখ্যা করার জন্য পৃথক মাইক্রো এআই-এর ফোকাস। 

উদাহরণস্বরূপ, আপনার দৌড়ের গতিকে অপ্টিমাইজ করতে আপনার ক্যাডেন্স, স্ট্রাইডের দৈর্ঘ্য, গ্রাউন্ড কন্টাক্ট টাইম এবং ফুট স্ট্রাইক অ্যাঙ্গেলের রানিং শু ডেটা (হ্যাঁ, ইতিমধ্যেই চলমান জুতা রয়েছে যা সব ধরণের ডেটা সংগ্রহ করে)। আপনি যখন সামগ্রিকভাবে আপনার চলমান কর্মক্ষমতা সম্পর্কে চিন্তা করেন, এটি শুধুমাত্র একটি অংশ। আপনাকে অবশ্যই হৃদস্পন্দন, শক্তির মাত্রা (রক্তের গ্লুকোজ), প্রস্তুতি (আপনি কি পর্যাপ্ত ঘুমিয়েছেন) এবং আরও অনেক কিছু নিয়ে ভাবতে হবে। তবে এই সমস্ত ডেটা অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি বিশাল AI তৈরি করা খুব জটিল হবে এবং প্রতিটি প্রয়োজনের জন্য মডিউল থাকা ভাল এবং তারপরে এই সমস্ত একত্রিত করার জন্য অন্য একটি স্তর।

সফ্টওয়্যার রোবটের ক্ষেত্রেও তাই। একটি রোবট মাসের শেষে এসএপি থেকে আপনার অ্যাকাউন্টিং সিস্টেমে ইনভেন্টরি নম্বর স্থানান্তর করতে পারে। মাসিক আর্থিক বিবৃতি এবং প্রতিবেদনগুলি তৈরি করা কেবলমাত্র সেই ইনভেন্টরি নম্বরগুলি সংকলন করার চেয়ে অনেক বেশি কাজ। অন্যান্য রোবটগুলি এই সমস্ত তথ্য একসাথে রাখার জন্য পৃথক কাজ এবং কিছু উচ্চ-স্তরের রোবটগুলি সম্পাদন করতে পারে।

এই যেমন নতুন কিছু না. কয়েক দশক ধরে সফ্টওয়্যার ডিজাইন করার ক্ষেত্রে মডুলারিটি একটি অপরিহার্য নীতি। এআই এবং অটোমেশনের সাথে, আমরা প্রায়শই একটি এন্টারপ্রাইজের আশেপাশে অনেক কাজ এবং সিস্টেমের সাথে যুক্ত বিস্তৃত এবং জটিল সমাধান সম্পর্কে কথা বলি। যখন এগুলি তুলনামূলকভাবে নতুন ক্ষেত্র, তখন প্রতিটি কোম্পানি এবং প্রকল্প সাধারণত বড় সিস্টেম তৈরি করার চেষ্টা করে যা একটি উল্লেখযোগ্য প্রক্রিয়ার জন্য একটি নিখুঁত সমাধান করার চেষ্টা করে। 

যখন আমাদের কাছে এই মাইক্রো মডিউলগুলি একটি নির্দিষ্ট প্রয়োজন পরিচালনা করার জন্য থাকে, তখন আমরা ডিজাইনের নীতিগুলি বিকাশ করতে পারি। স্ক্র্যাচ থেকে বাস্তবায়নের জন্য নয়, তবে মাইক্রো-টাস্কগুলি করার জন্য সেরা উপাদানগুলি খুঁজে বের করতে, তাদের ব্যবহারকে অপ্টিমাইজ করুন এবং তারপরে তাদের একসাথে কাজ করতে দিন। এটি এক ধরনের এইচআর এবং ম্যানেজমেন্ট ফাংশন। আপনার প্রয়োজনীয় জিনিসগুলি করার জন্য আপনাকে অবশ্যই সেরা সংস্থানগুলি খুঁজে বের করতে হবে এবং তারপরে আপনাকে অবশ্যই সেগুলি পরিচালনা করতে হবে। কিন্তু এই ম্যানেজমেন্ট লেয়ারগুলি হল ডিজিটাল, অর্থাৎ, অ্যালগরিদম যেগুলি প্রতিটি মাইক্রো-প্রয়োজনের জন্য সেরা অ্যালগরিদম বেছে নেয় এবং সর্বোত্তমভাবে ব্যবহার করে৷ অ্যালগরিদম অ্যালগরিদম পরিচালনা করে।

এটি এআই এবং অটোমেশনের জন্য ইকোসিস্টেম এবং ব্যবসায়িক মডেলগুলিকেও পরিবর্তন করে। আপনার কাছে, উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত ব্যবসায়িক ক্ষেত্রগুলি রয়েছে:

1. ওপেন সোর্স এবং ক্রাউডসোর্সিং সম্প্রদায়গুলি সমস্ত ধরণের মাইক্রো-টাস্কের জন্য প্রচুর সমাধান তৈরি করে। প্রতিটি প্রয়োজনের জন্য বিভিন্ন সংস্করণ থাকতে পারে এবং প্রতিটি ক্ষেত্রে সবচেয়ে উপযুক্ত একটি নির্বাচন করা যেতে পারে।
2. কোম্পানি এবং ডেভেলপাররাও মাইক্রো-প্রয়োজনের জন্য তাদের উপাদান বিক্রি শুরু করতে পারে। তারা একটি নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য সর্বোত্তম সমাধান বিকাশের উপর ফোকাস করতে পারে।
3. একাধিক মডিউল একসাথে কাজ করার জন্য এটিকে আরও ঘর্ষণহীন করে তোলার সময় প্রতিটি মডিউলের APIগুলি আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে।
4. এই উপাদানগুলি শেয়ার এবং বিক্রি করার জন্য মার্কেটপ্লেস এবং শেয়ারিং পরিষেবা (যেমন গিটহাব) থাকবে।
5. এটি একটি নতুন গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন স্তর হবে যা মাইক্রো-মডিউল ব্যবহার করতে পারে যা বিভিন্ন প্রয়োজনের জন্য সর্বোত্তম উপায়ে একসাথে কাজ করে।

কখনও কখনও মানুষ কীভাবে কাজ করে তার মডেলগুলির সাথে প্রযুক্তি এবং মেশিনের তুলনা করা ভাল। বিশেষ করে যখন এআই এবং অটোমেশন এমন কাজগুলি সম্পাদন করতে হয় যা মানুষ আগে করেছে। লোকেরা যাইহোক মডেলগুলি বিকাশের জন্য শতাব্দী ব্যবহার করেছে, কীভাবে সংস্থাগুলিতে কাজগুলি সংগঠিত করা যায়। এর অর্থ এই নয় যে আমরা একই মডেলগুলিকে মেশিনে অনুলিপি করতে পারি বা করা উচিত, তবে এটি আমাদের ধারনা দিতে পারে যে কীভাবে সেরা মেশিনগুলি ব্যবহার করা যায়। লোকেরা কেন নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ হয়, কীভাবে বিভিন্ন পেশাদাররা একসাথে কাজ করে এবং কীভাবে ম্যানেজমেন্ট লেয়ারকে সংস্থানগুলি অপ্টিমাইজ করতে হবে তার কারণ রয়েছে। অ্যালগরিদম, মেশিন এবং ডিজিটাল প্রক্রিয়াগুলি ডিজাইন, ব্যবহার এবং পরিচালনা করার সময় আমাদের অনুরূপ সমস্যাগুলি সমাধান করতে হবে।

নিবন্ধটি প্রথম হাজির বিঘ্নিত.এশিয়া.

স্মার্ট সিটির ধারণা কয়েক বছর আগে প্রবণতা শুরু করে এবং জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পাচ্ছে। 5G এবং এজকে সেই প্রকল্পগুলির জন্য প্রয়োজনীয় প্রযুক্তি বুস্ট হিসাবেও দেখা হয় এবং সেই কারণে নেটওয়ার্ক বিক্রেতা এবং ক্যারিয়ারগুলি বেশিরভাগ প্রকল্পে জড়িত। স্মার্ট শহরগুলিকে সেই সমস্ত ডেটা সংগ্রহ, স্থানান্তর এবং বিশ্লেষণ করার জন্য প্রযুক্তি পরিকাঠামো তৈরি করার একটি ভাল কারণ হিসাবে দেখা হয়।

ট্রাফিক ব্যবস্থাপনা, পাবলিক ট্রান্সপোর্ট, বিদ্যুত ব্যবহার এবং উৎপাদন, জল সরবরাহ, বর্জ্য সংগ্রহ, অপরাধ হ্রাস, স্বাস্থ্যসেবা এবং সম্প্রদায় পরিষেবার মতো অনেক উদ্দেশ্যে পরিষেবা এবং ক্রিয়াকলাপগুলিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য শহরগুলি ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করার লক্ষ্য রাখে। পরিবেশগত দিকগুলিও আরও সমালোচনামূলক হয়ে উঠছে। বায়ুর গুণমান, শব্দ দূষণ এবং শক্তির ব্যবহার শহরগুলি উন্নত করতে চায়।

এই সবগুলি দুর্দান্ত শোনাচ্ছে, কিন্তু আমরা যেমনটি অন্যান্য প্রযুক্তি প্রকল্পগুলি থেকে জানি, এটি ব্যক্তিদের জন্য পরিষেবার বিকাশ, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং তাদের অনন্য চাহিদা এবং মানগুলির উপর ফোকাস করা খুব আলাদা। এর বাইরে, এই ধরণের বিশাল ডেটা প্রকল্পগুলিতে গোপনীয়তা এবং ডেটা সুরক্ষা এখন গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা। সবচেয়ে খারাপভাবে, স্মার্ট সিটি অবকাঠামো একটি বাস্তব 'বড় ভাই' দৃশ্যের অনুরূপ।

স্মার্ট শহরগুলি তৈরি করা সম্ভব যা ব্যক্তিদের আরও ভাল পরিষেবা দেয়, তবে এর জন্য দলগুলিকে গ্রাহকের দৃষ্টিকোণ থেকে পরিষেবাগুলি বিকাশ করতে হবে। ধারণাটি লোকেদের আরও ভাল পরিষেবা পেতে, তাদের গতিবিধি অপ্টিমাইজ করতে, স্বাস্থ্যকর জীবনযাপন করতে, সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করতে এবং বিভিন্ন উপায়ে জীবনের মান উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে। দশ বছর আগে, ব্যক্তিদের জন্য দরকারী অ্যাপ সরবরাহ করার জন্য আমাদের মোবাইল অ্যাপ বিকাশকারীদের উপর নির্ভর করতে হয়েছিল কারণ ক্যারিয়ার এবং নেটওয়ার্ক বিক্রেতারা এটি করতে সক্ষম বা অনুপ্রাণিত ছিল না।

অনেক পরিষেবা আরও মূল্যবান হয়ে উঠবে যদি আমরা ব্যক্তিগত এবং জনসাধারণের ডেটা একত্রিত করতে সক্ষম হই। ট্র্যাফিক এবং পাবলিক ট্রান্সপোর্ট ডেটা, আপনার প্রতিদিনের হাঁটা এবং চলমান রুটের সাথে বাতাসের মানের ডেটা, এবং দৈনিক শক্তি খরচের শিখরগুলির সাথে আপনার ব্যক্তিগত অভ্যাসগুলির সাথে মিলিত আপনার গতিবিধি কিছু উদাহরণ মাত্র। একসাথে, দুটি তথ্য উত্স ব্যক্তি এবং সমাজের জন্য মূল্য তৈরি করতে পারে।

এটি অর্জন করা যেতে পারে যদি ব্যক্তিদের নিজস্ব ব্যক্তিগত ডেটার সাথে একত্রিত পাবলিক ডেটাতে অ্যাক্সেস থাকে। এইভাবে, গোপনীয়তা সম্মান এবং সংরক্ষণ করা যেতে পারে। কিন্তু যদি পাবলিক পরিষেবাগুলি পৃথক ব্যক্তিদের উপর নজরদারি শুরু করে, আমরা অবিলম্বে ডেটা সুরক্ষা এবং গোপনীয়তার ঝুঁকির সম্মুখীন হই। এটি এমন একটি মডেলের দিকেও নিয়ে যাবে যে শহর, কর্তৃপক্ষ এবং পরিষেবা প্রদানকারীরা তাদের নিজেদের জীবনকে উন্নত করার জন্য ব্যক্তিদের জন্য সরঞ্জামগুলি অফার না করে, ব্যক্তিদের জন্য উপযুক্ত বলে মনে করে পরিকল্পনা করবে৷

নগর কর্তৃপক্ষ, অবকাঠামো বিক্রেতা এবং বাহক যারা প্রকল্পে আধিপত্য বিস্তার করে, তাদের জন্য ব্যক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে সিস্টেম তৈরি করা সহজ বা সহায়ক নয়। অবশ্যই, সিটি কাউন্সিলের রাজনীতিবিদদের তাদের প্রতিনিধিত্বকারী বাসিন্দাদের কথা চিন্তা করা উচিত, তবে এটি যথেষ্ট নয়। আমাদের প্রযুক্তি সমাধান এবং বিক্রেতাদেরও প্রয়োজন যারা ব্যক্তিদের জন্য সমাধান এবং পরিষেবা তৈরিতে ফোকাস করে।

এটি সম্ভবত পরিষেবাগুলির জন্য একটি অতিরিক্ত স্তর জড়িত করবে৷ হতে পারে মোবাইল অ্যাপের জন্য তৈরি অ্যাপ স্টোরের মতো কিছু যা ব্যবহারকারীদের তাদের গোপনীয়তা রক্ষা করতে এবং তাদের ব্যক্তিগত ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম করে। এটি অন্যান্য অনেক দলকে বাসিন্দাদের জন্য পরিষেবাগুলি বিকাশ করার ক্ষমতা দিতে পারে এবং তারা কোন পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে চান তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা দেয়৷ সর্বোত্তম পরিষেবাগুলি খুব কমই কর্তৃপক্ষ এবং বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলি দ্বারা বিকশিত হয় যা ব্যক্তি কী চায় তার সিদ্ধান্ত নেয়।
​
স্মার্ট সিটিগুলিকে বাসিন্দাদের চাহিদার দিকে আরও বেশি মনোযোগ দেওয়া উচিত। শহর এবং বাসিন্দাদের জীবনকে আরও উন্নত করার জন্য অনেক 'সুন্দর' এবং উচ্চাভিলাষী পরিকল্পনা রয়েছে, কিন্তু সুন্দর পরিকল্পনাগুলি কখনই যথেষ্ট নয়। আসল প্রশ্নগুলি হল প্রকৃত গ্রাহক কারা, কারা সিদ্ধান্ত নিতে পারে কোন পরিষেবাগুলি ব্যবহার করবে এবং কে ডেটা নিয়ন্ত্রণ করবে৷ এই পরিষেবাগুলিকে মানুষের জন্য উপকারী করতে, ধারণা, প্রযুক্তি, স্থাপত্য, ডেটা এবং ব্যবসায়িক মডেলগুলি জনগণকে ক্ষমতায়নের জন্য ডিজাইন করা উচিত, শুধু তাদের নজরদারি ও নিয়ন্ত্রণ করার জন্য নয়.

এনএফটি হল একটি ডিজিটাল লেজার, বা ব্লকচেইনের ডিজিটাল শংসাপত্র, যা একটি ডিজিটাল সম্পদকে অনন্য এবং তাই বিনিময়যোগ্য নয় বলে প্রমাণ করে। এনএফটিগুলি ফটো, ভিডিও, অডিও এবং অন্যান্য ধরণের ডিজিটাল ফাইলগুলির প্রতিনিধিত্ব এবং প্রত্যয়ন করতে ব্যবহৃত হয়। শিল্প বর্তমানে সমস্ত প্রচার পাচ্ছে, কিন্তু NFTs টেক্সট, সফ্টওয়্যার কোড বা এমনকি টুইটার টুইট সহ আরও অনেক আইটেম প্রত্যয়িত করতে পারে। মৌলিক ধারণা হল যে একটি ডিজিটাল বস্তুকে টোকেনাইজ করা যেতে পারে এবং এটি সেইভাবে অনন্য হয়ে ওঠে। নীতিগতভাবে, এটির আরও অনুলিপি করা সম্ভব নয়।

কেউ কেউ মন্তব্য করেছেন যে NFT-এর মান এবং বিদ্রুপ যদিও তাদের নাম অ-ছত্রাকযোগ্য, তারা সহজেই ছত্রাকযোগ্য। তারা অনন্য হতে পারে, কিন্তু তাদের ব্যবসা করা সহজ। এবং আমরা জানি, যদি পর্যাপ্ত চাহিদা এবং সরবরাহ থাকে এবং লেনদেনের খরচ যথেষ্ট কম থাকে তবে জিনিসগুলির মূল্য এবং তারল্য থাকতে পারে।

আমাদের মধ্যে অনেকেই এখনও 2017 সালের ICO বুমের কথা মনে করতে পারেন যখন কোম্পানিগুলি তাদের নিজস্ব টোকেন অফার করতে শুরু করেছিল। সাধারণত, তারা স্টার্টআপ ছিল (বা এমনকি স্টার্টআপ নয় কিন্তু স্টার্টআপ আইডিয়া) ব্যবসায়িক পরিকল্পনার সাথে (যাকে সাদা কাগজ বলা হয়)। তারা তাদের ব্যবসায়িক পরিকল্পনার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হিসাবে একটি টোকেন অন্তর্ভুক্ত করে এবং তারপর সেই টোকেনগুলি বিক্রি করতে শুরু করে। কিছু প্রকল্প উল্লেখযোগ্য অর্থ সংগ্রহ করতে সক্ষম হয়েছিল এবং বিরল ক্ষেত্রে, একটি দীর্ঘমেয়াদী ব্যবসা তৈরি করেছিল। একটি টোকেন কিভাবে কিনতে হয় তা শিখতে অনেক লোক ICO-তে অংশগ্রহণ করেছিল, এর ROI নিয়ে চিন্তা না করে। কিছু লোকের অনেকগুলি বিটকয়েন ছিল, এবং কিছুর কাছে সেগুলি বিক্রি করতে খুব কষ্ট হয়েছিল (কারণ তারা সেগুলি কীভাবে অর্জন করেছিল সে সম্পর্কে তাদের কোন ধারণা ছিল না) এবং অন্য টোকেনগুলিতে বৈচিত্র্য আনতে চেয়েছিলেন৷

NFTs এবং ICO-এর মধ্যে একটি মৌলিক পার্থক্য হল যে ICO টোকেনগুলি সাধারণত শুধুমাত্র ভবিষ্যতের কিছু প্রতিশ্রুতি উপস্থাপন করে। এনএফটি সম্পদের প্রতিনিধিত্ব করে, বিশেষ করে ডিজিটাল সম্পদ। এইভাবে, ক্রেতারা মূল্যায়ন করতে পারে কিভাবে তারা তাদের সম্পদের মূল্য দেখে। শিল্পের মূল্য মূল্যায়ন করা সবসময়ই জটিল, এবং NFT শিল্পেরও একই চ্যালেঞ্জ রয়েছে। তারপরে আরও অনেক ডিজিটাল আইটেম রয়েছে যেমন গানের টুকরো, গেমের ভার্চুয়াল আইটেম এবং সফ্টওয়্যার উপাদানগুলিতে একটি NFT থাকতে পারে।

ভার্চুয়াল এবং ডিজিটাল আইটেম থেকে NFT ধারণা প্রসারিত করার পরিকল্পনা রয়েছে। ভৌত আইটেমগুলির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য ডিজিটাল শংসাপত্রও হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, রিয়েল এস্টেট মালিকানা প্রমাণ করার জন্য একটি শংসাপত্র। এই অংশটির জন্য একটি আইনি কাঠামো প্রয়োজন যা এই ধরনের ডিজিটাল শংসাপত্রের ব্যবহার সক্ষম করে।

NFTs ক্রাউডফান্ডিং প্ল্যানও তৈরি করেছে। মানুষ এবং কোম্পানি তাদের কাজের ভগ্নাংশ বিক্রি করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, সঙ্গীত, চলচ্চিত্র বা সফ্টওয়্যার। এনএফটিগুলি এই বাজারটিকে আরও কার্যকর করতে পারে, তবে এটি সমস্ত ক্রাউডফান্ডিং চ্যালেঞ্জগুলিকে সরিয়ে দেয় না, বিশেষ করে কীভাবে সঠিক মান খুঁজে বের করা যায় এবং তারপরে সেকেন্ডারি মার্কেটকে তরল করা যায়৷ এটা মনে রাখাও ভালো যে মডেলটি এমন কিছু আইটেমের জন্য কাজ করতে পারে যেগুলির যথেষ্ট সরবরাহ এবং চাহিদা রয়েছে, কিন্তু এর মানে এই নয় যে NFT গুলিই কোনো আইটেমের জন্য তাদের গ্যারান্টি দেয়।

NFT-এর উপর ভিত্তি করে বেশ কিছু নতুন ব্যবসায়িক পরিকল্পনার ধারণা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, যদি সফ্টওয়্যার একটি NFT হিসাবে প্রকাশিত হয়, একটি নতুন GitHub হতে পারে, বিশেষ করে NFT সফ্টওয়্যারের জন্য। কোম্পানি এবং ব্যক্তিরা এনএফটি প্যাকেজ হিসাবে ডেটা লাইসেন্স করা শুরু করতে পারে এবং মিডিয়া কোম্পানিগুলিও এনএফটি সামগ্রী অফার করতে পারে।

Ethereum, যা উপর ভিত্তি করে প্রমাণ-অফ-পণ মডেল, NFT-এর জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত সমাধান। ব্লকচেইনের এখনও মৌলিক প্রশ্ন রয়েছে যার সমাধানগুলির একটি দীর্ঘমেয়াদী ভবিষ্যত এবং মূল্য রয়েছে। যখন ব্লকচেইন সফ্টওয়্যার আপডেট করা হয়, এবং একটি কাঁটা তৈরি করা হয়, তখন পশ্চাদমুখী সামঞ্জস্যতা একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন। একটি নরম কাঁটা মানে একটি নতুন সংস্করণ পিছনে সামঞ্জস্যপূর্ণ, এবং একটি হার্ড কাঁটা মানে এটি নয়। যদি একটি নতুন সংস্করণ পশ্চাদমুখী সামঞ্জস্যপূর্ণ না হয়, তাহলে পুরানো টোকেনগুলি নতুন সিস্টেমে কাজ করবে না৷ শেষ পর্যন্ত, এটি প্রতিটি টোকেনের সম্প্রদায় যা সিদ্ধান্ত নিতে পারে কোন আপডেট এবং কাঁটাগুলি সঞ্চালিত হবে। প্রতিটি ব্লকচেইন সমাধানের জন্য মৌলিক প্রশ্ন হল এর ভবিষ্যত পশ্চাদপদ সামঞ্জস্য। এই মুহুর্তে, ব্লকচেইন-ভিত্তিক সমাধানগুলি বাস্তবায়নের জন্য Ethereum একটি নিরাপদ বাজির মত দেখাচ্ছে। কম পরিচিত ব্লকচেইনের সাথে, তাদের ভবিষ্যত ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন।

NFT ধারণাটি আরও সুনির্দিষ্ট এবং আইসিওগুলির তুলনায় আইটেমগুলিকে মূল্যায়ন করা সহজ করে তোলে। কিন্তু শেষ পর্যন্ত, একটি NFT-এর মান অন্তর্নিহিত আইটেমগুলির উপর নির্ভর করে, তাই এটি বলা অসম্ভব যে একটি NFT মূল্যবান কিছু বা শুধুমাত্র খালি প্রতিশ্রুতির প্রতিনিধিত্ব করে। ডিজিটাল আইটেমগুলির মান পরিচালনা এবং ব্যবসা করার জন্য NFT একটি চমৎকার মডেল। কিন্তু এটা মনে রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে শুধুমাত্র একটি NFT একটি ডিজিটাল আইটেমের জন্য মান তৈরি করে না। আইটেমগুলির অবশ্যই মান থাকতে হবে এবং এনএফটিগুলি মানকে স্পষ্ট করতে সাহায্য করে৷

নিবন্ধটি প্রথম হাজির বিঘ্নিত.এশিয়া.

উচ্চ বিশ্রামে থাকা হৃদস্পন্দন এবং শরীরের তাপমাত্রা কোভিডের প্রাথমিক লক্ষণ। যেমন গবেষণা প্রতিষ্ঠান ও বিশ্ববিদ্যালয় গড়ে উঠেছে এই প্রারম্ভিক উপসর্গ সনাক্ত করতে Oura রিং ডেটা ব্যবহার করার জন্য সফ্টওয়্যার. নিয়োগকর্তারা কর্মীদের জন্য পরিধানযোগ্য ডিভাইসও কিনেছেন যাতে প্রাথমিক লক্ষণগুলি সনাক্ত করা যায় এবং সতর্কতা লক্ষণ থাকলে কাজ না করার জন্য তাদের সতর্ক করে। গ্রাহক এবং স্বাস্থ্যসেবা পরিষেবা থেকে পেশাদার ক্রীড়া দল পর্যন্ত সংস্থাগুলির ক্ষেত্রে এটি ঘটে।

পরিধানযোগ্য নির্মাতারা রিপোর্ট করেছেন যে, তাদের ডেটার উপর ভিত্তি করে, COVID পরিস্থিতি কিছু লোককে আরও ভাল ঘুমাতে সাহায্য করেছে। কারণ হতে পারে যে লোকেদের কাজ করতে এবং বাচ্চাদের সকালে স্কুলে নিয়ে যাওয়ার তাড়াহুড়ো করার দরকার নেই। কিন্তু আমরা এটাও দেখেছি যে, পরিস্থিতি চলতে থাকায় আরও বেশি মানুষ মানসিক চাপ অনুভব করেন, অর্থাৎ তথ্যের ভিত্তিতে, উচ্চ হৃদস্পন্দন (HR) থাকে এবং ঘুমও হয় না।

পরিস্থিতি ব্যায়ামের অভ্যাসও পরিবর্তন করেছে। লোকেরা হেঁটে অফিসে যায় না বা পাবলিক ট্রান্সপোর্টে যায় না, লাঞ্চ বা কফির জন্য প্রতিদিনের বিরতি নেই। স্বাস্থ্য পেশাদাররা উদ্বিগ্ন যে মহামারী চলাকালীন লোকেরা খুব বেশি বসে আছে। অন্যরা আরও ব্যায়াম করতে শুরু করেছে, প্রতিদিন হাঁটা নয়, প্রতিদিনের দৌড়। এর ফলে খেলাধুলার চোট বেশি হয়েছে।

এই সমস্ত মানুষকে তাদের দৈনন্দিন সুস্থতা এবং স্বাস্থ্যের ডেটা নিরীক্ষণ করতে প্ররোচিত করেছে। লোকেরা ডাক্তারকে দেখতে বা হাসপাতালে যেতেও দ্বিধা করেছে কিন্তু হৃদস্পন্দন বা ইসিজি (ইলেক্ট্রোকার্ডিওগ্রাম) পরিমাপের জন্য একটি স্মার্টওয়াচ দিয়ে তাদের স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ করেছে। এবং যদি আপনার ডাক্তারের সাথে একটি জুম কল থাকে, তবে আপনার কাছে সেই ডেটা থাকা আসলেই কার্যকর (তাই কথা বলতে)। 

এটি সবই প্রমাণ করে যে লোকেরা এই ডিভাইসগুলির আরও বেশি ব্যবহার করতে শুরু করেছে এবং আরও ডেটা পাচ্ছে, তবে এটি এত সহজ নয়। আমার হার্ট রেট বা হার্ট রেট পরিবর্তনশীলতা থেকে আমার কী ব্যাখ্যা করা উচিত? আমি কি খুব কম বা খুব বেশি ব্যায়াম করি? আমার ঘুমের গুণমান এবং ব্যায়াম কি একে অপরের সাথে যুক্ত? তথ্য সংমিশ্রণ কি সত্যিই কিছু অসুস্থতা নির্দেশ করে?

যখন লোকেরা আরও ডেটা পায়, এর অর্থ এই নয় যে তারা হঠাৎ করে স্বাস্থ্য, ঘুম, খাদ্য এবং সুস্থতা বিশেষজ্ঞ হয়ে ওঠে। কিছু লোক যখন স্বাস্থ্যসেবা নির্দেশাবলী গুগল করে তখন তা অনুভব করতে পারে, তবে এটি জিনিসগুলি আরও খারাপ করতে পারে। এই ডেটা স্বাস্থ্য এবং সুস্থতা নিরীক্ষণের জন্য উপকারী হতে পারে, তবে এটি বিশ্লেষণ করতে বা পেশাদারদের জন্য এটি উপলব্ধ করার জন্য আরও ভাল সফ্টওয়্যার প্রয়োজন। 

মোবাইল স্বাস্থ্যসেবা বছরের পর বছর ধরে একটি আলোচিত বিষয়, কিন্তু কোভিড সময় সত্যিই এটিকে সামনে নিয়ে এসেছে। স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি নতুন জিনিস গ্রহণের ক্ষেত্রে বরং রক্ষণশীল হওয়ার প্রবণতা রাখে, তবে এই সময়টি তাদের দ্রুত নতুন সমাধান খুঁজে পেতে বাধ্য করেছে। আমি অনেক মোবাইল হেলথ কেয়ার স্টার্টআপকে জানি যারা বছরের পর বছর ধরে সংগ্রাম করেছে। একটি বড় সমস্যা হল যে স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি ধীরে ধীরে চলে, তাদের চটপটে স্টার্টআপের জন্য কঠিন গ্রাহক করে তোলে। অন্য সমস্যা হল নির্ভরযোগ্য এবং নির্ভুল ডেটা অ্যাক্সেস করা। এই কোম্পানিগুলির মধ্যে অনেকগুলি ডাক্তার বা হাসপাতালে ডেটা স্থানান্তর করার জন্য সমাধানগুলি অফার করেছে, তবে প্রায়শই লোকেদেরকে নিজেরাই ডেটা ক্যাপচার করতে হয়, যেমন তাদের গ্লুকোজ, রক্তচাপ, হৃদস্পন্দন পরিমাপ করে একটি অ্যাপে প্রবেশ করান। কিছু লোক এটিকে চ্যালেঞ্জিং বলে মনে করে এবং অন্যরা এটি করতে খুব অলস। এবং এমন কিছু লোক আছে যারা হয়ত বিব্রত এড়াতে বা শো অফ করার জন্য তাদের নিজের নম্বরগুলি 'ফিক্স' করতে চায়।

সুতরাং, এখন আমাদের কাছে আরও ডেটা রয়েছে এবং ডেটা স্থানান্তর করার জন্য আমাদের কাছে সমাধান রয়েছে। কিন্তু আমাদের এখনও কয়েকটি সমস্যা রয়েছে: 1) সংবেদনশীল সুস্থতার ডেটার জন্য গোপনীয়তা এবং ডেটা সুরক্ষা এবং 2) ডেটা ব্যবহার করার জন্য আরও পদ্ধতিগত মডেল, শুধুমাত্র একটি থেকে নয়, বেশ কয়েকটি পরিধানযোগ্য ডিভাইস থেকে৷ এর অর্থ হল আমাদের বিভিন্ন ডিভাইস থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং একত্রিত করার জন্য, সেই ডেটা একত্রিত করার এবং একই সাথে গোপনীয়তা রক্ষা করার জন্য সমাধান প্রয়োজন। ভবিষ্যতে যদি এই ডেটা স্বাস্থ্যের ইতিহাসের মতো অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা ডেটার সাথে একত্রিত করা যায় তবে এটি সাহায্য করবে।

নতুন প্রযুক্তি এবং ধারণার সাথে, এটি সাধারণত যুগান্তকারী করতে কয়েক বছর সময় নেয়। জিনিসগুলি ঘটানোর জন্য এটি প্রায়শই কিছু বিশেষ ট্রিগারের প্রয়োজন হয়। আমি 20G হাইপ সহ 3 বছর আগে প্রথম দুর্দান্ত মোবাইল হেলথ টেক ভিশনের কথা মনে করি। এখন দেখে মনে হচ্ছে মহামারী আমাদের কিছু বড় বাধা অতিক্রম করতে সাহায্য করেছে এবং পরিধানযোগ্য বাজারটিও দ্রুত বিকশিত হয়েছে। মোবাইল হেলথ কেয়ারে পরবর্তী বুস্ট সহ সুস্থতা ডেটা আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করে আরও অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবার সাথে আমাদের এখন দ্রুত এবং উল্লেখযোগ্য উন্নয়ন দেখতে হবে।

নিবন্ধটি প্রথম হাজির বিঘ্নিত.এশিয়া.