পডকাস্টের ভিতরে "হোয়াট-ইফ" মেশিনে: ধর্মতেজা উদ্দন্দারাও কজাল অ্যানালিটিক্স এবং প্রমাণ-ভিত্তিক অর্থনৈতিক বুদ্ধিমত্তার উত্থান সম্পর্কে কথা বলছেন

https://www.youtube.com/watch?v=c9Qib8q7AAo

এরিকা বাল্লা কর্তৃক

অস্থিরতা, দ্রুত প্রযুক্তিগত পরিবর্তন এবং তীব্র প্রতিযোগিতা দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি যুগে, সিদ্ধান্ত গ্রহণ আরও গুরুত্বপূর্ণ এবং আরও জটিল হয়ে উঠেছে। সিনিয়র ডেটা সায়েন্স বিশেষজ্ঞ ধর্মতেজা প্রিয়দর্শী উদ্দন্দারাও-এর সাথে একটি সাম্প্রতিক পডকাস্ট পর্বে অন্বেষণ করা হয়েছে কীভাবে পরিসংখ্যান, কার্যকারণ অনুমান এবং অর্থনৈতিক যুক্তিতে ভিত্তিক ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত কাঠামো সংস্থাগুলি ঝুঁকি, বিনিয়োগ এবং কৌশল মূল্যায়নের পদ্ধতি রূপান্তরিত করছে।

বিমূর্ত তত্ত্বের উপর ফোকাস করার পরিবর্তে, আলোচনায় শিল্পগুলি জুড়ে একটি ক্রমবর্ধমান বাস্তবতার উপর জোর দেওয়া হয়েছে: উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ সিদ্ধান্তের জন্য শুধুমাত্র অন্তর্দৃষ্টি আর যথেষ্ট নয়। পণ্য লঞ্চ এবং মূল্য নির্ধারণ কৌশল থেকে শুরু করে আর্থিক পূর্বাভাস এবং নীতি মূল্যায়ন পর্যন্ত, নেতারা ক্রমবর্ধমানভাবে কঠোর বিশ্লেষণাত্মক ব্যবস্থার উপর নির্ভর করছেন যা লক্ষ লক্ষ ডলারের পরিণতি বহনকারী পছন্দগুলি পরিচালনা করতে।

ড্যাশবোর্ডের বাইরে যাওয়া: বর্ণনামূলক থেকে কার্যকারণ চিন্তায়

কথোপকথনের কেন্দ্রীয় বিষয়গুলির মধ্যে একটি ছিল বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত বুদ্ধিমত্তার মধ্যে পার্থক্য। যদিও ড্যাশবোর্ড এবং KPI পারফরম্যান্স পর্যবেক্ষণের জন্য অপরিহার্য থাকে, পডকাস্টটি তুলে ধরেছে যে কী ঘটেছিল তা জানা মৌলিকভাবে কেন এটি ঘটেছিল তা জানার থেকে আলাদা।

ধর্মতেজা ব্যাখ্যা করেছেন যে আধুনিক সংস্থাগুলি কার্যকারণ অনুমান মডেল এবং উন্নত পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলির দিকে স্থানান্তরিত হচ্ছে যা পৃষ্ঠ-স্তরের পারস্পরিক সম্পর্কের পরিবর্তে কার্য-কারণ সম্পর্ককে বিচ্ছিন্ন করে। এই বিবর্তন সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের এই ধরনের প্রশ্নের উত্তর দিতে দেয়:

• এই উদ্যোগ কি প্রকৃতপক্ষে বৃদ্ধি চালিত করেছিল, নাকি বৃদ্ধি যেভাবেই ঘটেছিল?
• আমরা হস্তক্ষেপ না করলে কী ঘটত?
• কোন বিনিয়োগ প্রকৃত ক্রমবর্ধমান মূল্য তৈরি করেছে?

এই প্রশ্নগুলি, একসময় অর্থনীতিতে সীমাবদ্ধ ছিল, এখন প্রযুক্তি, অর্থ, শক্তি এবং সরকারি নীতি জুড়ে বাস্তব-বিশ্বের ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলি গঠন করছে।

AI যুগে অর্থনৈতিক মূল্যায়ন

এই পর্বে ধর্মতেজা যে মূল ক্ষেত্রে ফোকাস করেছিলেন তা ছিল ব্যবসায়িক উদ্যোগের অর্থনৈতিক মূল্যায়ন, বিশেষত প্রযুক্তি-চালিত পরিবেশে। কোম্পানিগুলি AI, অটোমেশন এবং ডিজিটাল রূপান্তরে ব্যাপকভাবে বিনিয়োগ করায়, নেতারা আশাবাদী প্রক্ষেপণের পরিবর্তে পরিসংখ্যানগত আত্মবিশ্বাসের সাথে রিটার্ন ন্যায্যতা প্রমাণের ক্রমবর্ধমান চাপের সম্মুখীন হচ্ছেন।

পডকাস্টটি জোর দিয়ে বলেছে যে আধুনিক ROI মডেলিং আর একটি স্ট্যাটিক স্প্রেডশীট অনুশীলন নয়। পরিবর্তে, সংস্থাগুলি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সিমুলেশন, পরিস্থিতি-ভিত্তিক পূর্বাভাস, পাল্টা-তথ্যগত বিশ্লেষণ গ্রহণ করছে।

এই সরঞ্জামগুলি নির্বাহীদের সম্পদ প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করার আগে বাজার মন্দা, নিয়ন্ত্রক পরিবর্তন বা চাহিদার ধাক্কার মতো একাধিক ভবিষ্যত পরিস্থিতিতে সিদ্ধান্তগুলি চাপ-পরীক্ষা করতে দেয়। আলোচনাটি এই পরিবর্তনকে ক্রমবর্ধমান জবাবদিহিতার প্রতিক্রিয়া হিসাবে চিত্রিত করেছে: বোর্ড, নিয়ন্ত্রক এবং বিনিয়োগকারীরা এখন কৌশলগত বাজির জন্য প্রমাণ-ভিত্তিক ন্যায্যতা প্রত্যাশা করেন।

বাস্তব-বিশ্ব প্রয়োগ এবং চ্যালেঞ্জ

অনুশীলনে তত্ত্ব ভিত্তিক করে, পডকাস্টটি বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ প্রদান করেছে কীভাবে উন্নত কার্যকারণ বিশ্লেষণ সেক্টর জুড়ে প্রয়োগ করা হচ্ছে। অর্থের ক্ষেত্রে, কার্যকারণ মডেলগুলি সংস্থাগুলিকে মূল্য পরিবর্তন এবং গ্রাহক প্রণোদনার প্রকৃত প্রভাব মূল্যায়ন করতে সাহায্য করছে। শক্তি এবং অবকাঠামোতে, পূর্বাভাস মডেলগুলি ওঠানামা করা চাহিদা এবং জলবায়ু অনিশ্চয়তার মধ্যে ক্ষমতা পরিকল্পনা এবং ঝুঁকি হ্রাস পরিচালনা করছে।

যা স্পষ্টভাবে উদ্ভূত হয়েছে তা হল ডেটা সায়েন্স আর একটি সহায়ক কার্যকলাপ নয়, বরং এটি আধুনিক সংস্থাগুলির সিদ্ধান্ত গ্রহণের মূলে এম্বেড করা হয়েছে। বিশ্লেষকরা কেবল ফলাফল রিপোর্ট করছেন না; তারা অনিশ্চয়তা এবং ট্রেড-অফগুলি পরিমাপ করে সক্রিয়ভাবে কৌশল গঠন করছেন।

উন্নত বিশ্লেষণের প্রতিশ্রুতি সত্ত্বেও, কথোপকথনটি চ্যালেঞ্জ থেকে দূরে সরে যায়নি। একটি পুনরাবৃত্ত সমস্যা আলোচনা করা হয়েছিল বিশ্বাস। পরিশীলিত মডেলগুলি ব্যর্থ হতে পারে যদি:

• স্টেকহোল্ডাররা সম্ভাব্য আউটপুটগুলি ভুল বোঝেন
• নেতারা পূর্ব বিশ্বাস নিশ্চিত করতে নির্বাচনীভাবে ফলাফল ব্যবহার করেন
• সংস্থাগুলি দায়িত্বশীল ব্যবহার নিশ্চিত করার জন্য শাসন কাঠামোর অভাব রাখে

পডকাস্টটি জোর দিয়ে বলেছে যে সফল গ্রহণের জন্য নেতৃত্ব স্তরে পরিসংখ্যানগত সাক্ষরতা প্রয়োজন, প্রযুক্তিগত বিশেষজ্ঞ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের মধ্যে স্বচ্ছ যোগাযোগের সাথে। এই সারিবদ্ধতা ছাড়া, এমনকি সবচেয়ে সঠিক মডেলগুলির উপেক্ষিত বা অপব্যবহৃত হওয়ার ঝুঁকি রয়েছে।

ভবিষ্যত: একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হিসাবে সিদ্ধান্ত বুদ্ধিমত্তা

সামনের দিকে তাকিয়ে, ধর্মতেজার পর্বটি এমন একটি ভবিষ্যতের ছবি এঁকেছে যেখানে সিদ্ধান্ত বুদ্ধিমত্তা একটি সংজ্ঞায়িত প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হয়ে ওঠে। সংস্থাগুলি যারা পদ্ধতিগতভাবে প্রভাব পরিমাপ করতে পারে, পরীক্ষা-নিরীক্ষা থেকে শিখতে পারে এবং প্রায় রিয়েল টাইমে কৌশল মানিয়ে নিতে পারে তারা অন্তর্দৃষ্টি এবং লিগ্যাসি প্রক্রিয়ার উপর নির্ভর করা লোকদের চেয়ে ভাল পারফর্ম করবে।

আলোচিত কিছু উদীয়মান প্রবণতা অন্তর্ভুক্ত ছিল AI-বর্ধিত সিদ্ধান্ত ব্যবস্থা, স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা প্ল্যাটফর্ম, সমন্বিত অর্থনৈতিক এবং মেশিন-লার্নিং মডেল। এই অগ্রগতিগুলি এমন একটি বিশ্বের দিকে নির্দেশ করে যেখানে বিশ্লেষণ মানব রায়কে প্রতিস্থাপন করে না।

কেন এই কথোপকথন এখন গুরুত্বপূর্ণ

এই পডকাস্টের তাৎপর্য এর সময়ের মধ্যে রয়েছে। বৈশ্বিক বাজার যখন AI-এর উপর অর্থনৈতিক চাপ, নিয়ন্ত্রক যাচাই-বাছাই এবং ত্বরান্বিত প্রযুক্তিগত পরিবর্তনের মুখোমুখি হচ্ছে, তখন সংস্থাগুলি আর সিদ্ধান্ত গ্রহণের অন্ধ দাগ বহন করতে পারে না। ধর্মতেজার সাথে এই কথোপকথনটি শিল্পগুলি জুড়ে চলমান একটি বৃহত্তর পরিবর্তন প্রতিফলিত করে: ডেটা সচেতনতা থেকে কার্যকারণ সিদ্ধান্ত জবাবদিহিতায়।

পরিসংখ্যান, অর্থনীতি এবং ডেটা সায়েন্সের পেশাদারদের জন্য, বার্তাটি স্পষ্ট। ভবিষ্যত তাদের অন্তর্গত যারা ডেটাকে প্রতিরক্ষাযোগ্য, ব্যাখ্যাযোগ্য এবং অর্থনৈতিকভাবে সঠিক সিদ্ধান্তে অনুবাদ করতে পারে। পর্বে হাইলাইট করা হয়েছে, পরিসংখ্যান, প্রযুক্তি এবং ব্যবসায়িক যুক্তির এই ছেদ আয়ত্ত করা আর ঐচ্ছিক নয় বরং আধুনিক অর্থনীতিতে নেতৃত্বের ভিত্তি।

বক্তা সম্পর্কে: ধর্মতেজা প্রিয়দর্শী উদ্দন্দারাও 

ধর্মতেজা প্রিয়দর্শী উদ্দন্দারাও একজন বিশিষ্ট ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং পরিসংখ্যানবিদ যার কাজ উন্নত পরিসংখ্যান এবং ব্যবহারিক অর্থনৈতিক প্রয়োগের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করে।  তিনি বর্তমানে অ্যামাজনে একজন সিনিয়র ডেটা সায়েন্টিস্ট–পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে কাজ করছেন। তার সাথে যোগাযোগ করা যেতে পারে LinkedIn | Email এর মাধ্যমে