আমরা ডেটা বৃদ্ধির একটি দ্রুত বর্ধমান যুগে বাস করছি: এ বছরের শেষ পর্যন্ত বিশ্বের ডিজিটাল ডেটার পরিমাণ ১৭৫ জেট্টাবাইটে পৌঁছানোর পূর্বাভাস দেওয়া হচ্ছে। তথ্যের এই অভূতপূর্ব বৃদ্ধি সংস্থাগুলিতে একটি সত্যিকারের তথ্যের বিশৃঙ্খলা সৃষ্টি করেছে, যেখানে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বিভিন্ন সিস্টেম এবং সংযুক্ত নয় এমন সিলোতে ছড়িয়ে পড়ে। ব্রাজিলে, পরিস্থিতি উদ্বেগজনক: কর্মীরা কাজের সময় ৫০১টিপি৩টি পর্যন্ত সময় ব্যয় করতে পারে তথ্য খোঁজার জন্য, প্রায়শই পাওয়া যাবে না এমন নথি খোঁজার জন্য প্রতিদিন দুই ঘন্টা পর্যন্ত সময় নষ্ট করতে পারেন।
অনুমান করা হচ্ছে যে, প্রতি ১২ সেকেন্ডে ব্রাজিলীয় কোম্পানিতে অন্তত এক নথি হারিয়ে যায়, যা দৈনিক ৭,০০০-এর বেশি নথি হারানোর সমতুল্য। ফলস্বরূপ, কর্মীরা এই বিশৃঙ্খলার মধ্যে নথি খুঁজে পেতে মূল্যবান সময় নষ্ট করে। প্রতিটি হারানো নথি কেবল একটি তথ্যের অভাব নয়; এটি একইসাথে একটি সম্ভাব্য আর্থিক এবং আইনি দায়ও।
একটি সংস্থা যদি অসংগঠিত কাগজপত্র বা ডিজিটাল ফাইলের মধ্যে ঢেকে থাকে, তাহলে গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণপত্র বা গুরুত্বপূর্ণ চুক্তি খুঁজে পাওয়ার ঝুঁকি থাকে, এবং এই রেকর্ডগুলি হারানোর ফলে তদারকি সংস্থাগুলির কাছ থেকে ভারী জরিমানা বা শ্রমিকদের ক্ষতিপূরণ দিতে হতে পারে। যদি তথ্যপ্রবাহ যথাযথভাবে নিয়ন্ত্রণ না করা হয়, তাহলে এটি দ্বিগুণ ব্যয় বয়ে আনে: দৈনন্দিন কার্যকারিতা হ্রাস করে এবং সম্মতির ঝুঁকির সংস্পর্শে আসে।
മെറ്റാഡേറ്റ നിയമനം: കലവറയിൽ ക്രമം കൊണ്ടുവരുന്നതിനുള്ള എങ്ങനെയുള്ള രീതി
തെളിവില്ലായ്മയുടെ അരാജകതയെ മറികടക്കാൻ, മേഘത്തിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുകയോ കൂടുതൽ ശാരീരിക സംഭരണം വാങ്ങുകയോ മാത്രം പോരാ – വിവരങ്ങൾ ബുദ്ധിപൂർവ്വം ക്രമീകരിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. ഇവിടെയാണ് മെറ്റാഡേറ്റകൾ പ്രവേശിക്കുന്നത്. മെറ്റാഡേറ്റകളെ പലപ്പോഴും "ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ" എന്ന് നിർവചിക്കുന്നു, അതായത്, ഒരു രേഖയോ രേഖാമുദ്രയോ തിരിച്ചറിയാനും വിഭാഗീകരിക്കാനും നാം നൽകുന്ന വിവരണാത്മക വിവരങ്ങൾ.
മെറ്റാഡാറ്റകൾ ഒരു ഫയലിന്റെ "ലേബൽ" ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഉള്ളടക്കം പൂർണ്ണമായും വായിക്കാതെ വിവരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങൾ: ശീർഷകം, രചയിതാവ്, സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട തീയതി, കീവേഡുകൾ, രേഖയുടെ വിഭാഗം (കരാർ, ബില്ല്, ഇമെയിൽ മുതലായവ), രഹസ്യതയുടെ തലം മറ്റു ഗുണങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ଗତିଶୀଳ ତଥ୍ୟର ବିସ୍ଫୋରଣରେ କ୍ରମ ପୁନଃସ୍ଥାପନ କରିବା ପାଇଁ ମେଟାଡାଟା ଆଧାରିତ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ ଶ୍ରେଣୀକରଣ ଏବଂ ତାଲିକାକରଣ ଯୋଜନାକୁ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବା ଅତ୍ୟନ୍ତ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ। ଅସ୍ତବ୍ୟସ୍ତ ସହଭାଗିତା ଫୋଲ୍ଡର କିମ୍ବା "ସେ ଫାଇଲ୍ଟି କେଉଁଠି ସେଭ୍ କରିଛନ୍ତି" ବୋଲି ପ୍ରତ୍ୟେକ ସହଯୋଗୀଙ୍କ ମନେ ରଖିବାର ଉପରେ ନିର୍ଭର କରିବା ସ୍ଥାନରେ, ମେଟାଡାଟା-ନିର୍ଦ୍ଦେଶିତ ସଂଗଠନ କମ୍ପାନୀର ତଥ୍ୟାଧାରର ଏକ ଗଠନମୂଳକ ସୂଚୀପତ୍ର ସୃଷ୍ଟି କରେ। ପ୍ରତ୍ୟେକ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟରେ ଡିଜିଟାଲ୍ ପରିଚୟପତ୍ର ପରି ଏକ "ଆଇଡି କାର୍ଡ" ରହିଥାଏ। ଏହା ଦୃଶ୍ୟମାନତା ଏବଂ ସମ୍ପର୍କ ଆଣେ: ଟିମ୍ ଠିକ୍ ଭାବରେ ଜାଣନ୍ତି ଯେ ପ୍ରତ୍ୟେକ ଫାଇଲ୍ରେ କଣ ପ୍ରକାରର ତଥ୍ୟ ରହିଛି ଏବଂ ସେ କେଉଁଠି ଅଛି, ଏହାଦ୍ୱାରା ମାନୁଆଲ ଖୋଜାଖୋଜିରେ ଲାଗିଥିବା ସମୟକୁ କ୍ରମାଗତ ଭାବରେ ହ୍ରାସ କରିଥାଏ।
বিষয়বস্তু সন্ধানের গতিবেগের পাশাপাশি তথ্য পুনরুদ্ধারের সঠিকতাও বৃদ্ধি পায়। ফাইল বা ফোল্ডারের নামের উপরই নির্ভরশীল ব্যবস্থার অস্পষ্টতা দূর করে মেটাডেটা। যদি কোনও দলিল ভুল স্থানে বা অস্পষ্ট নামে সংরক্ষিত হয়, তবুও রেকর্ডকৃত বৈশিষ্ট্যগুলির মাধ্যমে মেটাডেটা তথ্য খুঁজে পাওয়া সম্ভব করে তোলে। এই প্রক্রিয়াটি কোম্পানির ভেতরের তথ্যের বিচ্ছিন্নতা ভেঙে দেয়: বিভিন্ন বিভাগ বা অ্যাপ্লিকেশনে আগে পৃথকভাবে সংরক্ষিত বিষয়বস্তু সাধারণ মেটাডেটার মাধ্যমে ভার্চুয়ালি একত্রিত করা সম্ভব।
ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും പാലനവും: മെറ്റാഡാറ്റ നയങ്ങളുടെ ഗുണങ്ങൾ
മെറ്റാഡേറ്റ പോളിസികൾ ശക്തമാക്കുന്നത് പ്രവർത്തനക്ഷമതയിലും കൃത്യതയിലും വ്യക്തമായ ഗുണങ്ങൾ നൽകുന്നു. ആന്തരിക ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയുടെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ, വ്യക്തമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലുണ്ട്: രേഖകൾ ശരിയായി വർഗ്ഗീകരിച്ചതും സൂചികാമുദ്രകളുള്ളതുമായിരിക്കുന്നതിനാൽ, ജീവനക്കാർ "പുല്ലിലെ സൂചി തിരയാൻ" നിർത്തുന്നു, അവർക്ക് ആവശ്യമുള്ളത് പെട്ടെന്ന് ലഭിക്കുന്നു.
സൂചനാശേഖരത്തിന്റെ നല്ലൊരു മാനേജ്മെന്റുമായി, ഈ സമയം ലാഭിക്കുകയും, ടീമുകൾക്ക് ഡാറ്റാ തിരച്ചിൽക്ക് പകരം വിശകലനവും തീരുമാനമെടുക്കലും കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ സാധ്യമാവുകയും ചെയ്യും. അതിനാൽ, വിവര മാനേജ്മെന്റിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്ന കമ്പനികൾ സുപ്രധാനമായ ലാഭങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു: ഇന്റേണലോ എക്സ്റ്റേണലോ ആയ ഓഡിറ്റുകൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനുള്ള സമയം 95% കുറച്ചതായി കണ്ടെത്തപ്പെട്ടിട്ടുള്ള കമ്പനികളുണ്ട്, ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ തിരച്ചിൽ സംഘടിപ്പിക്കൽ എന്നിവയ്ക്കായി സ്മാർട്ട് സിസ്റ്റങ്ങൾ പ്രയോഗിച്ചതിനുശേഷം.
സംബന്ധിച്ച് അഡിറ്റിംഗുകളും നിയമപരമായ ആവശ്യകതകളും, നന്നായി ഘടനാപരമായ മെറ്റാഡേറ്റകൾ ഉണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്നതിലെ വ്യത്യാസം വലുതാണ്. തങ്ങളുടെ നിർണായകമായ ഡേറ്റകൾ എവിടെ സൂക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് കൃത്യമായി അറിയാത്ത കമ്പനികൾ പിന്നിലാകുന്നു – ദുര്ഭാഗ്യവശാൽ, അനേകം കമ്പനികളും അത്തരം അവസ്ഥയിലാണ്. ഗാർട്ടറിലെ 2023-ലെ "മെറ്റാഡേറ്റ മാനേജ്മെന്റ് ഇൻ ദി ഡിജിറ്റൽ എയ്ജ്" എന്ന മറ്റൊരു പഠനം വ്യക്തമാക്കിയിട്ടുണ്ട്, സർവേയിൽ പങ്കെടുത്ത സംഘടനകളിൽ 60% എന്ന് കുറഞ്ഞത് കമ്പനികളെങ്കിലും തങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് അത്യാവശ്യമായ രേഖകൾ എവിടെയാണെന്ന് അറിയില്ലെന്ന് സമ്മതിച്ചിരുന്നു.
এটা অডিট, তদন্ত অথবা আইনি কার্যক্রমের ক্ষেত্রে গুরুতর ঝুঁকি তৈরি করে। ধরুন কোনো কোম্পানি একটি অডিটরের কাছে শেষ পাঁচ বছরে একটি নির্দিষ্ট চুক্তি বা লেনদেন সম্পর্কিত সকল ইমেইল এবং প্রতিবেদন জমা দিতে বলে। যদি কোনো মেটাডেটার ট্যাক্সোনমি না থাকে, তাহলে এই অনুসন্ধান একটি লজিস্টিক্যাল দুর্যোগ হতে পারে, যা সপ্তাহখানেক সময় নিতে পারে এবং বিভিন্ন বিভাগকে সম্পূর্ণরূপে ফাইল খুঁজে বের করতে ব্যস্ত করতে পারে।
സുചിതമായി പ്രയോഗിക്കുന്ന മെറ്റാഡേറ്റകളുടെ സാന്നിധ്യത്തിൽ, മറ്റൊരു വശത്ത്, കമ്പനിക്ക് എല്ലാ പ്രസക്തമായ രേഖകളും ശേഖരിച്ച് - ചുരുങ്ങിയ സമയത്തിനുള്ളിൽ, നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ - ഉടൻ പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയും. മെറ്റാഡേറ്റകൾ വഴി നൽകുന്ന ട്രേസബിലിറ്റിക്ക്, കമ്പ്ലയൻസിനായി ആവശ്യമായ ഏത് രേഖയും വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. ഇത് കാലാവധിക്ക് മുൻപ് വിവരങ്ങൾ നൽകാതിരിക്കുന്നതിനുള്ള പിഴകളെ ഒഴിവാക്കുന്നില്ലെന്ന് മാത്രമല്ല, അഡിറ്റർമാർക്ക് സുഗമമായി കൃത്യത പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ അഡിറ്റിംഗ് സമയത്ത് തടസ്സങ്ങളും കുറയ്ക്കുന്നു.
অন্য এক গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা হল তথ্যের নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা। বহু ঘটনায় তথ্যের ফাঁস এবং কঠোর নিয়মাবলী পালনের যুগে, কোম্পানির গুরুত্বপূর্ণ তথ্য কোথায় রয়েছে এবং কি ধরণের তথ্য তা জানা তাদের রক্ষা করার অর্ধেক পথ। উদাহরণস্বরূপ, মেটাডেটার মাধ্যমে কোনও নথি কতটা গোপনীয় তা নির্দেশ করা যায়, যেমন “সর্বসাধারণ”, “অভ্যন্তরীণ” অথবা “প্রস্তুত/গোপনীয়”।
আপনারাও সনাক্ত করতে পারেন যে কোনও ফাইলে ব্যক্তিগত সংবেদনশীল তথ্য রয়েছে কিনা – এটি ডেটা সুরক্ষার সাধারণ আইন (LGPD) অনুসরণের জন্য অপরিহার্য। LGPD সংস্থার দ্বারা পরিচালিত সমস্ত ব্যক্তিগত তথ্যের উপর নিয়ন্ত্রণ প্রয়োজন, যার মধ্যে তথ্য সন্ধান, শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং, যদি প্রয়োজন হয়, অনুরোধের মাধ্যমে তথ্য মুছে ফেলার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত। এই ব্যবস্থা ছাড়া LGPD-র বাধ্যবাধকতা পালন করা অসম্ভব হয়ে পড়ে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও গ্রাহক তাঁর/তার তথ্য মুছে ফেলার অনুরোধ করেন (মুছে ফেলার অধিকার), তাহলে সংস্থাকে তাঁর/তার তথ্যের রেকর্ড থাকা সকল সিস্টেম এবং নথি চিহ্নিত করতে হবে। যথাযথ মেটাডেটা দিয়ে এ ধরনের সার্চ কার্যকর; মেটাডেটা ছাড়া, এমন কোনও ভুলে যাওয়া ফাইলে এই অনুরোধ লক্ষ্যহীন থাকলে আইনি ঝুঁকি তৈরি হতে পারে।
മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ: ECM, സ്വയം പ്രവർത്തനവും AI
ഇത്തരം എല്ലാ ഗുണങ്ങളും നേടുന്നതിന്, മെറ്റാഡേറ്റ നിയന്ത്രണം കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ശരിയായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ആവശ്യമാണ്. ഈ അടിസ്ഥാനസൗകര്യത്തിലെ ഒരു പ്രധാന ഘടകം ECM (Enterprise Content Management), അഥവാ എൻറർപ്രൈസ് കണ്ടെന്റ് മാനേജ്മെന്റാണ്. ECM പരിഹാരങ്ങൾ, രേഖകളും അവയുടെ മെറ്റാഡേറ്റകളും കേന്ദ്രീകൃത ആർക്കൈവുകളിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു. ഫയലുകളുടെ ഒരു സാധാരണ ഫോൾഡറിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു ECM സിസ്റ്റം മെറ്റാഡേറ്റ മോഡലുകൾ, വിഭാഗീകരണ നയങ്ങൾ, സൂക്ഷിപ്പിന് ചട്ടങ്ങൾ എന്നിവ നിർവ്വചിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇതെല്ലാം കമ്പനിയുടെ പ്രവർത്തന പ്രക്രിയകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
തന്മൂലം, ഒരു രേഖ സംവിധാനത്തിൽ ചേർക്കുമ്പോൾ, ECM ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ വിവരങ്ങൾ തന്നെ അന്വേഷിക്കുമോ അല്ലെങ്കിൽ സ്വയമേവ പൂരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അങ്ങനെ എന്തും ലേബല് ചെയ്യാതെ വിട്ടുപോകില്ല. ഡാറ്റ പരിണമിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് ഈ തുടർച്ചയായ സമന്വയം ടാക്സോണമി പഴയതോ അസംഗതമോ ആകുന്നത് തടയുന്നു.
ଆଉ ଏକ ଉପାୟ ହେଉଛି ଆରପିଏ (ରୋବୋଟିକ୍ ପ୍ରୋସେସ୍ ଅଟୋମେସନ) ଏବଂ କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧିମତ୍ତା ବ୍ୟବହାର କରି ମେଟାଡାଟା ଲାଗୁ କରିବା। ଶ୍ରେଣୀବିଭାଜନ ଏବଂ ସୂଚୀକରଣର ପୁନରାବୃତ୍ତି ପ୍ରକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକ, ଯାହା ପୂର୍ବରୁ ବ୍ୟବହାରକାରୀଙ୍କ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରୁଥିଲା, ଏବେ ସ୍ୱୟଂକ୍ରିୟ ହୋଇପାରିଛି। ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଆରପିଏ ରୋବଟ୍ଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରାପ୍ତ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟଗୁଡ଼ିକୁ କାବ୍ୟ କରି ପୂର୍ବରୁ ନିର୍ଦ୍ଧାରିତ ନିୟମ ଅନୁଯାୟୀ, ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ ପ୍ରକାର, ତାରିଖ, ପ୍ରେରକ, ଇତ୍ୟାଦି ଭଳି ମୌଳିକ ମେଟାଡାଟା ନିର୍ଦ୍ଧାରଣ କରିପାରନ୍ତି। ଆହୁରି ଅଧିକ ଉନ୍ନତ ହେଉଛି, ମେସିନ୍ ଲର୍ଣ୍ଣିଂ ଏବଂ ଏନଏଲପି (ସ୍ବାଭାବିକ ଭାଷା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ) ଆଲଗୋରିଦମ୍ ସହିତ ଆଇଏ ସିଷ୍ଟମ୍ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟକୁ ସ୍ୱୟଂକ୍ରିୟ ଭାବରେ ସମ୍ପର୍କୀୟ ବା ବିଷୟବସ୍ତୁ ଅନୁଯାୟୀ ବିଭାଜନ କରିପାରିବେ। ସ୍ୱୟଂକ୍ରିୟ ଶ୍ରେଣୀ ବିଭାଜନ ସମାଧାନଗୁଡ଼ିକ ପାଠ୍ୟଗୁଡିକ ସ୍କାନ କରି ପ୍ରତିରୂପ ଚିହ୍ନଟ କରନ୍ତି – ଯେପରିକି ଏକ ଫାଇଲରେ ସିପିଏଫ୍ କିମ୍ବା ଆରଜି ଅଛି, ଯାହା ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ତଥ୍ୟ ସୂଚାଏ; କିମ୍ବା ପରିପ୍ରେକ୍ଷାରୁ ଜାଣିପାରନ୍ତି ଯେ କିଛି ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ ଏକ କରିଅର ସାରାଂଶ, ଏକ ଚିକିତ୍ସା ରିପୋର୍ଟ କିମ୍ବା ଏକ ବିଲ୍, ଏବଂ ତାହାକୁ ଉପଯୁକ୍ତ ଭାବରେ ଲେବେଲ କରନ୍ତି।
ഒപ്റ്റിക്കൽ കാരാക്ടർ റിക്രഗ്നിഷൻ (OCR) ഉപകരണങ്ങൾ AI-യുമായി സംയോജിപ്പിച്ച്, ഡിജിറ്റലായി സ്കാൻ ചെയ്ത ലേഖനങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രധാന വിവരങ്ങൾ എടുത്തെടുത്ത്, മെറ്റാഡാറ്റ കോളങ്ങൾ മനുഷ്യ ഇടപെടലില്ലാതെ നിറയ്ക്കുന്നു. ഫലമായി ഡാറ്റയുടെ സ്വയമേവ സമ്പുഷ്ടീകരണം, കീഴ്പ്പെടുത്തുന്ന വിവരസംഗ്രഹം തുടക്കം മുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. കേസ് പഠനങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത്, വിവരങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഉണ്ടാകുന്ന ഈ സ്വയമേവയവൽക്കരണം, ബിസിനസ് ടീമുകൾക്ക് പുതിയ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുന്നതിനെ 70% വരെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു, കൂടാതെ വിവരങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരവും സ്ഥിരതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
দৃষ্টিগোচর বর্তমান পরিস্থিতিতে, স্পষ্ট যে, ব্যবসায়িক তথ্য ব্যবস্থাপনায় মেটাডেটা একটি কারিগরি বিষয় থেকে কৌশলগত সক্ষমতায় পরিণত হয়েছে। যদি ডেটার পরিমাণ অপরিহার্য এবং প্রতি বছর বিশ্বব্যাপী ২০০% এর বেশি বৃদ্ধি পায়, তাহলে এই তরঙ্গের উপর ভাসতে পারা বা এর তলায় ডুবে যাওয়ার পার্থক্য থাকবে এই তথ্যগুলি দ্রুত, নির্ভরযোগ্য এবং নিরাপদে সংগঠিত করার ক্ষমতার উপর। এমন এক বিশ্বে যেখানে তথ্যকে নতুন তেল হিসেবে বিবেচনা করা হচ্ছে, নিজের “তথ্য তেল” শনাক্ত করে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে পারা একটি প্রতিযোগিতামূলক ব্যবধান তৈরি করে। অতএব, শক্তিশালী মেটাডেটার উপর বিনিয়োগ করে এবং তথ্যের অরাজকতার বিরুদ্ধে জয়লাভ করা শুধুমাত্র একটি কারিগরিক বিষয় নয়, বরং ডিজিটাল যুগে ব্যবসার সাফল্যকে সমর্থনকারী দক্ষতা ও অনুযায়ী কাজ করার প্রয়োজনীয় কাজ।