লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থা

একটি প্রতিষ্ঠানের সমন্বিত তথ্য ব্যবস্থা শুরু হয় এর লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থা (TPS) দিয়ে। TPS অভ্যন্তরীণ ও বাহ্যিক উৎস থেকে কাঁচা তথ্য নেয় এবং ডেটাবেজে সংরক্ষণের জন্য প্রস্তুত করে। এই ডেটাবেজটি মাইক্রোকম্পিউটারের ডেটাবেজের মতো, তবে অনেক বড়। প্রকৃতপক্ষে কোম্পানির সকল মূল তথ্য একটি বিশাল ডেটাবেজে থাকে, যা কোম্পানির কেন্দ্রীয় তথ্য সম্পদ। আগে যেমন বলা হয়েছে, ডেটাবেজ ব্যবস্থাপনা সিস্টেম তথ্য ট্র্যাক করে এবং ব্যবহারকারীদের প্রয়োজনীয় তথ্যের জন্য ডেটাবেজে খুঁজতে দেয়।

Exhibit 13.6 একটি কোম্পানির সমন্বিত তথ্য ব্যবস্থা (Attribution: Copyright Rice University, OpenStax, under CC BY 4.0 license.)

ডেটাবেজ দুইভাবে আপডেট করা যায়: দলগত প্রক্রিয়াকরণ, যেখানে নির্দিষ্ট সময় ধরে তথ্য সংগ্রহ করে একসাথে প্রক্রিয়া করা হয়, এবং অনলাইন, বা তাৎক্ষণিক, প্রক্রিয়াকরণ, যা তথ্য পাওয়া মাত্রই প্রক্রিয়া করে। দলগত প্রক্রিয়াকরণ কম্পিউটার সম্পদ অত্যন্ত দক্ষভাবে ব্যবহার করে। বেতনভাতা প্রক্রিয়াকরণের মতো কাজের জন্য এটি উপযুক্ত, যেখানে ক্রমাগত নয় বরং পর্যায়ক্রমিক প্রক্রিয়াকরণ দরকার। অনলাইন প্রক্রিয়াকরণ কোম্পানির তথ্য সর্বদা হালনাগাদ রাখে। আপনি বিমান টিকিট বুক করলে তথ্যটি এয়ারলাইনের ব্যবস্থায় ঢোকে এবং আপনি দ্রুত ই-মেইলে নিশ্চিতকরণ পান। অনলাইন প্রক্রিয়াকরণ দলগত প্রক্রিয়াকরণের চেয়ে বেশি ব্যয়বহুল, তাই কোম্পানিগুলোকে খরচ বনাম সুবিধা মেপে দেখতে হয়। উদাহরণস্বরূপ, সারাদিন-সারারাত চলা একটি কারখানা মজুদ ও অন্যান্য সময়-সংবেদনশীল প্রয়োজনে তাৎক্ষণিক প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করতে পারে, কিন্তু রাতে দলগত প্রক্রিয়ায় হিসাবের তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে।

সিদ্ধান্ত, সিদ্ধান্ত: ব্যবস্থাপনা সহায়তা ব্যবস্থা

লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থা হিসাববিজ্ঞান, অর্ডার প্রক্রিয়াকরণ ও আর্থিক প্রতিবেদনের মতো নিয়মিত ও একঘেয়ে ব্যাক-অফিস কাজ স্বয়ংক্রিয় করে। এগুলো কেরানি খরচ কমায় এবং দ্রুত মৌলিক পরিচালনামূলক তথ্য দেয়। ব্যবস্থাপনা সহায়তা ব্যবস্থা (MSS) ব্যবস্থাপকদের আরও ভালো সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে অভ্যন্তরীণ মূল ডেটাবেজ দিয়ে উচ্চ পর্যায়ের বিশ্লেষণ চালায়।

ডেটা ওয়্যারহাউজিং-এর মতো তথ্য প্রযুক্তি আরও উন্নত MSS-এর অংশ। একটি তথ্য ভান্ডার সমগ্র কোম্পানির অনেক ডেটাবেজকে একটি কেন্দ্রীয় ডেটাবেজে একত্রিত করে, যা ব্যবস্থাপকীয় সিদ্ধান্তকে সহায়তা করে। তথ্য ভান্ডার দিয়ে ব্যবস্থাপকরা বিচ্ছিন্ন তথ্যখণ্ডের বদলে সামগ্রিক চিত্র পান। তাঁরা প্রতিষ্ঠান জুড়ে সহজে তথ্য অ্যাক্সেস ও ভাগ করে নিতে পারেন। তথ্য ভান্ডারে এমন সফটওয়্যার থাকে যা কার্যপরিচালনামূলক ডেটাবেজ থেকে তথ্য তুলে আনে, ভান্ডারে রাখে ও ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছে দেয়। এগুলো লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থার চেয়ে অনেক দ্রুত তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে। তথ্য ভান্ডারে অনেক ডেটা মার্ট থাকতে পারে--এগুলো তথ্য ভান্ডারের বিশেষ উপসেট এবং প্রতিটি একটিমাত্র তথ্যক্ষেত্র নিয়ে কাজ করে। ডেটা মার্ট দ্রুত বিশ্লেষণের জন্য সাজানো থাকে।

কোম্পানিগুলো গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা, জালিয়াতি শনাক্তকরণ, পণ্য সারি বিশ্লেষণ ও কর্পোরেট সম্পদ ব্যবস্থাপনাসহ বিভিন্ন উদ্দেশ্যে তথ্য সংগ্রহ, সুরক্ষা ও বিশ্লেষণে তথ্য ভান্ডার ব্যবহার করে। খুচরা বিক্রেতারা সরাসরি মেইলিং-এ সাড়া বাড়াতে গ্রাহকদের জনতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্য ও কেনাকাটার ধরন চিহ্নিত করতে চাইতে পারে। ব্যাংকগুলো ক্রেডিট কার্ড জালিয়াতি আরও সহজে ধরতে পারে এবং গ্রাহকদের ব্যবহারের ধরন বিশ্লেষণ করতে পারে।

Forrester Research-এর মতে, $1 বিলিয়ন বা তার বেশি রাজস্বের কোম্পানিগুলোর প্রায় ৬০ শতাংশ তথ্য ভান্ডারকে একটি ব্যবস্থাপনা উপকরণ হিসেবে ব্যবহার করে। Union Pacific (UP), একটি $19 বিলিয়নের রেলপথ কোম্পানি, তার ব্যবসায়িক কার্যক্রম সুশৃঙ্খল করতে তথ্য ভান্ডার প্রযুক্তির দিকে মনোযোগ দেয়। একাধিক পৃথক ব্যবস্থা একত্রিত করে UP একটি সমন্বিত সরবরাহ শৃঙ্খল ব্যবস্থা অর্জন করে যা তার গ্রাহক সেবাকেও উন্নত করে। প্রধান প্রকৌশলী Roger Bresnahan বলেন, "আমাদের তথ্য ভান্ডার তৈরির আগে আমাদের কাছে বিচ্ছিন্ন ব্যবস্থা ছিল। তাদের কেউ কারো সাথে কথা বলত না। . . . আমরা রেলপথের সামগ্রিক চিত্র পেতে পারতাম না।"

UP-এর তথ্য ভান্ডার ব্যবস্থা তৈরি করতে বহু বছর ও ২৬টি বিভাগের সম্পৃক্ততা লেগেছিল। ফলাফল প্রচেষ্টার চেয়ে অনেক বেশি মূল্যবান: UP এখন আরও সঠিক পূর্বাভাস দিতে, সেরা যানচলাচলের পথ চিহ্নিত করতে এবং সবচেয়ে লাভজনক বাজার বিভাগ নির্ধারণ করতে পারে। মৌসুমি ধরন আগে থেকে বোঝার এবং জ্বালানি খরচ আরও ভালোভাবে সামলানোর সক্ষমতা UP-কে মিলিয়ন মিলিয়ন ডলার বাঁচিয়েছে--লোকোমোটিভ ও অন্যান্য সম্পদের সর্বোচ্চ ব্যবহার এবং আরও দক্ষ কর্মী ব্যবস্থাপনার মাধ্যমে। Bresnahan জানান, মাত্র তিন বছরে তথ্য ভান্ডার ব্যবস্থা নিজের খরচ তুলে নিয়েছে।¹²

একটি MSS-এর প্রথম স্তরে রয়েছে একটি তথ্য প্রতিবেদন ব্যবস্থা, যা TPS দ্বারা সংগৃহীত সারসংক্ষেপ তথ্য ব্যবহার করে নিয়মিতভাবে নির্ধারিত এবং বিশেষ প্রতিবেদন উভয়ই তৈরি করে। বিস্তারিত বিবরণের মাত্রা ব্যবহারকারীর উপর নির্ভর করবে। কোম্পানির বেতন কর্মীরা প্রতি সপ্তাহে একটি বেতন প্রতিবেদন পেতে পারেন যা দেখায় প্রতিটি কর্মীর পেচেক কীভাবে নির্ধারিত হয়েছিল। উচ্চতর স্তরের ব্যবস্থাপকগণ একটি বেতন সারসংক্ষেপ প্রতিবেদন পেতে পারেন যা বিভাগ অনুযায়ী মোট শ্রম ব্যয় ও ওভারটাইম এবং চলতি শ্রম ব্যয়ের সাথে পূর্ববর্তী বছরের তুলনা দেখায়। ব্যতিক্রম প্রতিবেদনে এমন ক্ষেত্রগুলো দেখানো হয় যা কোনো নির্ধারিত মান পূরণ করতে ব্যর্থ হয়। একটি প্রাপ্য হিসাব ব্যতিক্রম প্রতিবেদন যা মেয়াদোত্তীর্ণ হিসাবসহ সকল গ্রাহকের তালিকা প্রদর্শন করে, আদায় কর্মীদের তাদের কাজে মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে সাহায্য করবে। বিশেষ প্রতিবেদন কেবল তখনই তৈরি হয় যখন কোনো ব্যবস্থাপক তা অনুরোধ করেন; উদাহরণস্বরূপ, অঞ্চল ও গ্রাহকের ধরন অনুযায়ী বিক্রয় দেখানো একটি প্রতিবেদন বিক্রয় হ্রাসের কারণ তুলে ধরতে পারে।

সিদ্ধান্ত সহায়তা ব্যবস্থা

একটি সিদ্ধান্ত সহায়তা ব্যবস্থা (DSS) বাস্তব জগতের প্রক্রিয়া বর্ণনাকারী ইন্টারেক্টিভ কম্পিউটার মডেল দিয়ে ব্যবস্থাপকদের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। DSS অভ্যন্তরীণ ডেটাবেজের তথ্যও ব্যবহার করে, তবে বর্তমান সমস্যার সাথে সংশ্লিষ্ট নির্দিষ্ট তথ্য খোঁজে। এটি "কী হতো যদি" প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার একটি হাতিয়ার--ব্যবস্থাপক নির্দিষ্ট পরিবর্তন করলে কী ঘটবে তা বিশ্লেষণ করে। সরল ক্ষেত্রে, একজন ব্যবস্থাপক স্প্রেডশিট তৈরি করে কিছু সংখ্যা বদলে দেখতে পারেন। যেমন, কর্মীর সংখ্যা বাড়লে বা কমলে কতটুকু ওভারটাইম লাগবে তা দেখানো একটি স্প্রেডশিট তৈরি করা যায়। মডেল ব্যবহার করলে ব্যবস্থাপক কম্পিউটারে নির্দিষ্ট পরিস্থিতি বর্ণনাকারী মানগুলো প্রবেশ করান এবং প্রোগ্রাম ফলাফল গণনা করে। একটি আসবাবপত্র কোম্পানির বিপণন নির্বাহীরা DSS মডেল চালাতে পারেন যা বিক্রয় তথ্য ও জনতাত্ত্বিক অনুমান দিয়ে দ্রুত বর্ধনশীল জনগোষ্ঠীর পছন্দের আসবাবপত্রের পূর্বাভাস তৈরি করে।

কোম্পানিগুলো মজুদ ব্যবস্থাপনা উন্নত করতে পূর্বাভাসমূলক বিশ্লেষণ প্রোগ্রাম ব্যবহার করতে পারে। নতুন পণ্য ও পণ্য সারির সম্প্রসারণের জন্য নির্দিষ্ট গ্রাহক গোষ্ঠীকে লক্ষ্য করতে বিগ ডেটাও কাজে লাগাতে পারে।

Exhibit 13.7 সিদ্ধান্ত সহায়তা ব্যবস্থা পরিমাণগত তথ্য ও পূর্বাভাসমূলক মডেল সরবরাহ করে ব্যবসায়কে সহায়তা করে যা সমস্যা সমাধান ও সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে। এখন স্বাস্থ্যসেবা শিল্প চিকিৎসা অনুশীলন উন্নত করতে হাসপাতালে এই প্রযুক্তি চায়। ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সহায়তা ব্যবস্থার জন্য এই প্রচেষ্টায় নেতৃত্ব দিচ্ছে American Medical Informatics Association, যারা বিশ্বাস করে যে একটি জাতীয় DSS রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসায় চিকিৎসকদের সহায়তা করতে পারে।রোগীদের চিকিৎসায় সহায়তার জন্য চিকিৎসা পেশাদারদের DSS-এর উপর নির্ভর করানোর সুবিধা ও অসুবিধাগুলি কী? (Credit: Axelle Geelen/ flickr/ Attribution 2.0 Generic (CC BY 2.0))

নির্বাহী তথ্য ব্যবস্থা

DSS-এর মতো হলেও একটি নির্বাহী তথ্য ব্যবস্থা (EIS) একজন নির্দিষ্ট নির্বাহীর জন্য কাস্টমাইজ করা হয়। এই ব্যবস্থা কৌশলগত সিদ্ধান্তের জন্য নির্দিষ্ট তথ্য দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একজন CEO-এর EIS-এ বিশেষ স্প্রেডশিট থাকতে পারে যা কোম্পানিকে প্রধান প্রতিযোগীদের সাথে তুলনা করে আর্থিক তথ্য দেখায়, সাথে বর্তমান অর্থনৈতিক ও শিল্পের প্রবণতার গ্রাফও থাকে।

বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা

একটি বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা ব্যবস্থাপকদের এমন পরামর্শ দেয় যা তারা মানব পরামর্শদাতার কাছ থেকে পেতেন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটারকে "যদি-তাহলে" যুক্তি ব্যবহার করে অনেকটা মানুষের মতোই যুক্তি দেখাতে ও সমস্যা সমাধান শিখতে দেয়। এগুলো তৈরি করা ব্যয়বহুল ও কঠিন হলেও নতুন প্রয়োগক্ষেত্র আবিষ্কারের সাথে সাথে বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা আরও বেশি কোম্পানিতে জায়গা পাচ্ছে। সাধারণ মানের বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা মোবাইল ডিভাইসেও চলতে পারে। উচ্চমানের ব্যবস্থা বিমান সংস্থাগুলোকে সঠিকভাবে বিমান ও কর্মীদল মোতায়েন করতে সাহায্য করে, যা দক্ষ পরিচালনার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এত মানুষ নিয়োগ করে এই চলমান বিশ্লেষণের কাজ করানো অসম্ভব রকম ব্যয়বহুল হতো। বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা তেল অনুসন্ধান, কর্মীদের শিফট নির্ধারণ ও রোগ নির্ণয়েও ব্যবহৃত হয়েছে। কিছু বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা মানব বিশেষজ্ঞদের জায়গা নেয়, আবার কিছু তাদের সহায়তা করে।