টাইম সিরিজ ডেটাবেস: ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলির জন্য একটি বিশ্বব্যাপী নির্দেশিকা

আজকের ডেটা-চালিত বিশ্বে, সময়-চিহ্নিত ডেটা দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ, পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা সর্বোপরি গুরুত্বপূর্ণ। টাইম সিরিজ ডেটাবেস (TSDBs) এই প্রয়োজন মেটানোর জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তি হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, যা সময়-ভিত্তিক ডেটার অনন্য চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার জন্য বিশেষ ক্ষমতা প্রদান করে। এই নির্দেশিকাটি বিশ্বব্যাপী বিভিন্ন শিল্পে TSDB-এর বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি অন্বেষণ করে এবং তাদের রূপান্তরকারী সম্ভাবনা তুলে ধরে।

টাইম সিরিজ ডেটাবেস কী?

প্রচলিত রিলেশনাল ডেটাবেসের মতো নয়, TSDBs বিশেষভাবে টাইম সিরিজ ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। টাইম সিরিজ ডেটা সময়ের ক্রমানুসারে সূচিত ডেটা পয়েন্ট নিয়ে গঠিত, যা সময়ের সাথে সাথে ট্রেন্ড, প্যাটার্ন এবং ব্যতিক্রম শনাক্ত করার জন্য আদর্শ। ভাবুন, প্রতি সেকেন্ডে স্টকের দাম পরিবর্তন হচ্ছে, কারখানার মেশিন থেকে সেন্সরের রিডিং আসছে, অথবা ওয়েবসাইটের ট্র্যাফিক প্রতি ঘণ্টায় পরিমাপ করা হচ্ছে। TSDBs রাইট-হেভি ওয়ার্কলোড, বিশাল ডেটাসেটের দ্রুত কোয়েরি এবং সময়-ভিত্তিক বিশ্লেষণের জন্য অন্তর্নির্মিত ফাংশনের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়।

TSDB-কে আলাদা করে এমন মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে:

• সময়-চিহ্নিত ডেটার জন্য অপ্টিমাইজড: টাইমস্ট্যাম্পের উপর ভিত্তি করে ডেটা দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
• উচ্চ রাইট থ্রুপুট: ন্যূনতম ল্যাটেন্সি সহ বিপুল পরিমাণ ইনকামিং ডেটা পরিচালনা করে।
• অন্তর্নির্মিত সময়-ভিত্তিক ফাংশন: অ্যাগ্রিগেশন, ইন্টারপোলেশন এবং অন্যান্য সময়-সম্পর্কিত কার্যকলাপের জন্য ফাংশন সরবরাহ করে।
• ডেটা রিটেনশন পলিসি: স্টোরেজ খরচ পরিচালনা করার জন্য পুরোনো ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে মুছে ফেলার অনুমতি দেয়।
• স্কেলেবিলিটি এবং নির্ভরযোগ্যতা: ক্রমবর্ধমান ডেটাসেট সামঞ্জস্য করতে এবং উচ্চ প্রাপ্যতা নিশ্চিত করতে অনুভূমিকভাবে স্কেল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

শিল্প জুড়ে ব্যবহারের ক্ষেত্র

TSDB-এর প্রয়োগযোগ্যতা বিস্তৃত শিল্প জুড়ে বিস্তৃত, প্রতিটি নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে এবং নতুন অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করতে এই ডেটাবেসগুলির অনন্য ক্ষমতা ব্যবহার করে। আসুন কিছু মূল ব্যবহারের ক্ষেত্র অন্বেষণ করি:

১. ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT)

IoT ডিভাইসগুলি বিপুল পরিমাণে টাইম সিরিজ ডেটা তৈরি করে, যেমন স্মার্ট হোমের তাপমাত্রা সেন্সর থেকে শুরু করে শিল্প কারখানার যন্ত্রপাতি পর্যবেক্ষণ সিস্টেম পর্যন্ত। এই ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ সক্ষম করতে, সম্পদের ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে এবং পরিচালনগত দক্ষতা উন্নত করতে TSDB অপরিহার্য।

উদাহরণ: একটি বিশ্বব্যাপী উৎপাদনকারী সংস্থা তার উৎপাদন লাইনে হাজার হাজার সেন্সর থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে TSDB ব্যবহার করে। এই ডেটা বিশ্লেষণ করে, তারা সম্ভাব্য সরঞ্জাম বিকল হওয়ার আগেই তা শনাক্ত করতে পারে, যা ডাউনটাইম কমায় এবং রক্ষণাবেক্ষণ খরচ হ্রাস করে। আরেকটি উদাহরণ হল স্মার্ট সিটি প্রকল্প, যেখানে ট্র্যাফিক সেন্সর, বায়ু মানের মনিটর এবং শক্তি খরচের মিটার থেকে ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণের জন্য TSDB ব্যবহার করা হয়।

২. আর্থিক পরিষেবা

আর্থিক শিল্প ট্রেডিং, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য টাইম সিরিজ ডেটার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে। TSDB বাজারের ডেটার রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ সক্ষম করে, যা ব্যবসায়ীদের অবহিত সিদ্ধান্ত নিতে এবং প্রতিষ্ঠানগুলিকে কার্যকরভাবে আর্থিক ঝুঁকি পর্যবেক্ষণ করতে দেয়।

উদাহরণ: একটি বহুজাতিক বিনিয়োগ ব্যাংক স্টকের দাম, মুদ্রা বিনিময় হার এবং অন্যান্য আর্থিক সূচক ট্র্যাক করতে TSDB ব্যবহার করে। এটি তাদের আরবিট্রেজের সুযোগ শনাক্ত করতে, পোর্টফোলিও ঝুঁকি পরিচালনা করতে এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা মেনে চলতে দেয়। আরেকটি উদাহরণ হল অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম যা কম-ল্যাটেন্সি ডেটা গ্রহণ এবং বিশ্লেষণের জন্য TSDB-এর উপর নির্ভর করে।

৩. আইটি ইনফ্রাস্ট্রাকচার মনিটরিং

ব্যবসায়িক ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করার জন্য আইটি সিস্টেমের কর্মক্ষমতা এবং প্রাপ্যতা পর্যবেক্ষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। TSDB সার্ভার, অ্যাপ্লিকেশন এবং নেটওয়ার্ক ডিভাইস থেকে মেট্রিক্স সংগ্রহ ও বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যা সমস্যার সক্রিয় সনাক্তকরণ এবং সমাধান সক্ষম করে।

উদাহরণ: একটি বিশ্বব্যাপী ই-কমার্স কোম্পানি তার ওয়েবসাইট এবং মোবাইল অ্যাপের কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করতে TSDB ব্যবহার করে। প্রতিক্রিয়া সময়, ত্রুটির হার এবং সিপিইউ ব্যবহারের মতো মেট্রিক্স ট্র্যাক করে, তারা ব্যবহারকারীদের প্রভাবিত করার আগেই পারফরম্যান্সের বাধা শনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে পারে। এটি একটি ইতিবাচক গ্রাহক অভিজ্ঞতা বজায় রাখা এবং আয় সর্বাধিক করার জন্য অপরিহার্য। আরও ভাবুন, একটি SaaS প্রদানকারী তাদের প্রতিটি বিশ্বব্যাপী গ্রাহকের জন্য তাদের অ্যাপ্লিকেশনের স্বাস্থ্য এবং কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করতে TSDB ব্যবহার করছে।

৪. স্বাস্থ্যসেবা

স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে রোগীর অত্যাবশ্যক লক্ষণ থেকে শুরু করে মেডিকেল ডিভাইসের রিডিং পর্যন্ত ক্রমবর্ধমান পরিমাণে টাইম সিরিজ ডেটা তৈরি হয়। TSDB এই ডেটা বিশ্লেষণ করে রোগীর যত্ন উন্নত করতে, হাসপাতালের কার্যক্রম অপ্টিমাইজ করতে এবং চিকিৎসা গবেষণাকে ত্বরান্বিত করতে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ: একটি হাসপাতাল ইনটেনসিভ কেয়ার ইউনিটের রোগীদের অত্যাবশ্যক লক্ষণগুলি পর্যবেক্ষণ করতে TSDB ব্যবহার করে। রিয়েল-টাইমে এই ডেটা বিশ্লেষণ করে, তারা অবস্থার অবনতির প্রাথমিক সতর্কীকরণ লক্ষণগুলি শনাক্ত করতে পারে এবং দ্রুত হস্তক্ষেপ করতে পারে। আরেকটি ব্যবহারের ক্ষেত্র হল দূরবর্তী রোগী পর্যবেক্ষণ সিস্টেম যা পরিধানযোগ্য ডিভাইস থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করে।

৫. উৎপাদন

উৎপাদন শিল্পে, TSDB উৎপাদন লাইনের সেন্সর থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ, মান নিয়ন্ত্রণ এবং প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন সক্ষম করে। এটি নির্মাতাদের দক্ষতা উন্নত করতে, খরচ কমাতে এবং পণ্যের মান বাড়াতে সাহায্য করে।

উদাহরণ: একটি স্বয়ংচালিত নির্মাতা তার অ্যাসেম্বলি লাইনে রোবটের কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে TSDB ব্যবহার করে। এই ডেটা বিশ্লেষণ করে, তারা সম্ভাব্য সরঞ্জাম ব্যর্থতা শনাক্ত করতে পারে এবং দক্ষতা উন্নত করতে রোবটের গতিবিধি অপ্টিমাইজ করতে পারে। এটি দ্রুত উৎপাদন চক্র এবং কম উৎপাদন খরচে অবদান রাখে। সেমিকন্ডাক্টর এবং ফার্মাসিউটিক্যালসের মতো অন্যান্য উৎপাদন খাতেও অনুরূপ উদাহরণ বিদ্যমান।

৬. শক্তি ব্যবস্থাপনা

শক্তি খাত শক্তি খরচ নিরীক্ষণ করতে, গ্রিডের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে এবং নবায়নযোগ্য শক্তির উৎস পরিচালনা করতে TSDB ব্যবহার করে। এটি ইউটিলিটিগুলিকে দক্ষতা উন্নত করতে, খরচ কমাতে এবং স্থায়িত্ব প্রচার করতে সহায়তা করে।

উদাহরণ: একটি ইউটিলিটি সংস্থা স্মার্ট হোম এবং ব্যবসাগুলিতে শক্তি খরচ ট্র্যাক করতে TSDB ব্যবহার করে। এই ডেটা বিশ্লেষণ করে, তারা গ্রিড লোড ব্যালেন্সিং অপ্টিমাইজ করতে, শক্তির অপচয় কমাতে এবং শক্তি সংরক্ষণে উৎসাহিত করতে পারে। আরেকটি উদাহরণ হল নবায়নযোগ্য শক্তি ফার্ম যা বায়ু টারবাইনের কর্মক্ষমতা এবং সৌর প্যানেলের আউটপুট নিরীক্ষণের জন্য TSDB ব্যবহার করে।

৭. ডেভঅপ্স এবং অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স মনিটরিং (APM)

ডেভঅপ্স টিম অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিকাঠামোর কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণের জন্য TSDB-এর উপর নির্ভর করে, যা দ্রুত সমস্যা সমাধান এবং অপ্টিমাইজেশন সক্ষম করে। এটি উচ্চ প্রাপ্যতা এবং প্রতিক্রিয়াশীলতা নিশ্চিত করে, যা উন্নত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং ব্যবসায়িক ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে।

উদাহরণ: একটি সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কোম্পানি উৎপাদনে তার ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে TSDB ব্যবহার করে। প্রতিক্রিয়ার সময়, ত্রুটির হার এবং সম্পদের ব্যবহারের মতো মেট্রিক্স বিশ্লেষণ করে, তারা দ্রুত পারফরম্যান্সের বাধা শনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে পারে। এটি তাদের একটি ইতিবাচক ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বজায় রাখতে এবং পরিষেবা বিঘ্নিত হওয়া প্রতিরোধ করতে সহায়তা করে। একটি বিশ্বব্যাপী গেমিং সংস্থা রিয়েল-টাইমে সার্ভারের কর্মক্ষমতা এবং গেম মেট্রিক্স নিরীক্ষণের জন্য TSDB ব্যবহার করতে পারে।

৮. লজিস্টিকস এবং সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট

সাপ্লাই চেইন জুড়ে পণ্য এবং উপকরণ ট্র্যাক করার ফলে প্রচুর পরিমাণে টাইম সিরিজ ডেটা তৈরি হয়। TSDB ইনভেন্টরি স্তর নিরীক্ষণ করতে, চালান ট্র্যাক করতে এবং লজিস্টিকস কার্যক্রম অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়, যার ফলে দক্ষতা উন্নত হয় এবং খরচ কমে।

উদাহরণ: একটি বিশ্বব্যাপী লজিস্টিকস কোম্পানি রিয়েল-টাইমে চালানের অবস্থান এবং অবস্থা ট্র্যাক করতে TSDB ব্যবহার করে। এই ডেটা বিশ্লেষণ করে, তারা ডেলিভারি রুট অপ্টিমাইজ করতে পারে, সম্ভাব্য বিলম্বের পূর্বাভাস দিতে পারে এবং গ্রাহক সন্তুষ্টি উন্নত করতে পারে। পরিবহনের সময় রেফ্রিজারেটেড পণ্যের তাপমাত্রা পর্যবেক্ষণ আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন।

৯. মার্কেটিং এবং সেলস অ্যানালিটিক্স

সময়ের সাথে সাথে ওয়েবসাইটের ট্র্যাফিক, সোশ্যাল মিডিয়া এনগেজমেন্ট এবং বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণ করা মার্কেটিং এবং বিক্রয় দলের জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। TSDB প্রচারাভিযানের কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে, প্রবণতা শনাক্ত করতে এবং মার্কেটিং কৌশল অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ: একটি ই-কমার্স কোম্পানি ওয়েবসাইটের ট্র্যাফিক, বিক্রয় রূপান্তর এবং গ্রাহকের আচরণ ট্র্যাক করতে TSDB ব্যবহার করে। এই ডেটা বিশ্লেষণ করে, তারা সফল মার্কেটিং প্রচারাভিযান শনাক্ত করতে পারে, ওয়েবসাইট ডিজাইন অপ্টিমাইজ করতে পারে এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারে। ব্যবহারকারীর যাত্রা বোঝার জন্য ব্যবহারকারীর ক্লিকস্ট্রিম ডেটা বিশ্লেষণ করাও একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্র।

সঠিক টাইম সিরিজ ডেটাবেস নির্বাচন করা

উপযুক্ত TSDB নির্বাচন করা নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে, যার মধ্যে রয়েছে ডেটার পরিমাণ, কোয়েরি প্যাটার্ন, স্কেলেবিলিটির প্রয়োজন এবং বাজেট সীমাবদ্ধতা। বেশ কিছু জনপ্রিয় TSDB উপলব্ধ রয়েছে, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে।

কিছু জনপ্রিয় বিকল্পের মধ্যে রয়েছে:

• InfluxDB: একটি জনপ্রিয় ওপেন-সোর্স TSDB যা এর ব্যবহার সহজলভ্যতা এবং কর্মক্ষমতার জন্য পরিচিত।
• TimescaleDB: PostgreSQL-এর উপর নির্মিত একটি ওপেন-সোর্স TSDB, যা SQL সামঞ্জস্য এবং স্কেলেবিলিটি প্রদান করে।
• Prometheus: একটি অন্তর্নির্মিত TSDB সহ বহুল ব্যবহৃত একটি ওপেন-সোর্স মনিটরিং এবং সতর্কীকরণ সিস্টেম।
• Amazon Timestream: Amazon Web Services (AWS) দ্বারা প্রদত্ত একটি সম্পূর্ণ পরিচালিত TSDB পরিষেবা।
• Azure Data Explorer: একাধিক উৎস থেকে ডেটা অনুসন্ধানের জন্য একটি দ্রুত, সম্পূর্ণ পরিচালিত ডেটা অ্যানালিটিক্স পরিষেবা। এটি টাইম-সিরিজ বিশ্লেষণ সমর্থন করে।
• Google Cloud Bigtable: একটি অত্যন্ত স্কেলেবল NoSQL ডেটাবেস পরিষেবা যা বিপুল পরিমাণ টাইম সিরিজ ডেটা সংরক্ষণের জন্য উপযুক্ত।

TSDB মূল্যায়ন করার সময়, নিম্নলিখিত বিষয়গুলি বিবেচনা করুন:

• স্কেলেবিলিটি: ডেটাবেসটি আপনার বর্তমান এবং ভবিষ্যতের ডেটার পরিমাণ পরিচালনা করতে পারে কি?
• কর্মক্ষমতা: ডেটাবেসটি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলির জন্য প্রয়োজনীয় কোয়েরি পারফরম্যান্স সরবরাহ করতে পারে কি?
• ইন্টিগ্রেশন: ডেটাবেসটি আপনার বিদ্যমান সরঞ্জাম এবং সিস্টেমগুলির সাথে একীভূত হয় কি?
• খরচ: লাইসেন্সিং, পরিকাঠামো এবং রক্ষণাবেক্ষণ সহ মালিকানার মোট খরচ কত?
• কমিউনিটি সাপোর্ট: ডেটাবেসের চারপাশে একটি শক্তিশালী কমিউনিটি এবং ইকোসিস্টেম আছে কি?

টাইম সিরিজ ডেটাবেস বাস্তবায়নের জন্য সেরা অনুশীলন

আপনার TSDB-এর মূল্য সর্বাধিক করতে, এই সেরা অনুশীলনগুলি অনুসরণ করুন:

• আপনার ডেটা মডেল সাবধানে ডিজাইন করুন: পরিষ্কার নামকরণের নিয়ম, ট্যাগ এবং রিটেনশন পলিসি নির্ধারণ করুন।
• আপনার কোয়েরিগুলি অপ্টিমাইজ করুন: কোয়েরি পারফরম্যান্স উন্নত করতে উপযুক্ত ইন্ডেক্সিং এবং অ্যাগ্রিগেশন কৌশল ব্যবহার করুন।
• আপনার ডেটাবেসের কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করুন: রাইট থ্রুপুট, কোয়েরি ল্যাটেন্সি এবং স্টোরেজ ব্যবহারের মতো মূল মেট্রিকগুলি ট্র্যাক করুন।
• সঠিক নিরাপত্তা ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করুন: অননুমোদিত অ্যাক্সেস থেকে আপনার ডেটা রক্ষা করুন।
• ডেটা ব্যবস্থাপনার কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করুন: ডেটা রিটেনশন এবং ব্যাকআপের মতো কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে স্ক্রিপ্ট এবং সরঞ্জাম ব্যবহার করুন।

টাইম সিরিজ ডেটাবেসের ভবিষ্যৎ

TSDB-এর চাহিদা বাড়তে থাকবে বলে আশা করা হচ্ছে কারণ আরও সংস্থা টাইম সিরিজ ডেটা তৈরি এবং বিশ্লেষণ করছে। TSDB প্রযুক্তির ভবিষ্যতের প্রবণতাগুলির মধ্যে রয়েছে:

• এজ কম্পিউটিং: ল্যাটেন্সি কমাতে এবং রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ উন্নত করতে ডেটা উৎসের কাছাকাছি TSDB স্থাপন করা।
• মেশিন লার্নিং ইন্টিগ্রেশন: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং ব্যতিক্রম সনাক্তকরণ সক্ষম করতে TSDB-তে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম একীভূত করা।
• মাল্টি-ক্লাউড ডেপ্লয়মেন্ট: স্থিতিস্থাপকতা উন্নত করতে এবং ভেন্ডর লক-ইন কমাতে একাধিক ক্লাউড প্রদানকারী জুড়ে TSDB স্থাপন করা।
• উন্নত ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন: টাইম সিরিজ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ এবং অন্বেষণ করার জন্য উন্নত সরঞ্জাম।
• রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং: রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টির জন্য স্ট্রিম প্রসেসিং প্রযুক্তির সাথে TSDB একত্রিত করা।

উপসংহার

টাইম সিরিজ ডেটাবেসগুলি সেই সংস্থাগুলির জন্য অপরিহার্য সরঞ্জাম যাদের সময়-চিহ্নিত ডেটা দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ, পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করতে হবে। এই নির্দেশিকায় বর্ণিত বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্র এবং সেরা অনুশীলনগুলি বোঝার মাধ্যমে, আপনি মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করতে, পরিচালনগত দক্ষতা উন্নত করতে এবং আজকের ডেটা-চালিত বিশ্বে প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করতে TSDB-এর শক্তিকে কাজে লাগাতে পারেন। যেহেতু টাইম সিরিজ ডেটার পরিমাণ এবং গতি বাড়তে থাকবে, TSDB সকল শিল্পের সংস্থাগুলির জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে।