ডেটা ওয়্যারহাউস আর্কিটেক্ট
কম্পিউটার ও গণিতAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক
কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চপেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)
BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়
- ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03
0.579
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.55
0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1
ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ — একই কোডের সব পেশা এই মানই পায়
এটি এই সাইটের হিসাব, ILO-এর প্রকাশিত সংখ্যা নয়: এই সাইট ILO ডেটাসেটের সঙ্গে যুক্ত করা ১,০১২টি পেশার মধ্যে 12% এই মানের সমান বা তার বেশি।
এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে
BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।
Task-level exposure
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Test software systems or applications for software enhancements or new products.O*NET Task ID 16116 | 1.0 |
Review designs, codes, test plans, or documentation to ensure quality.O*NET Task ID 16117 | 1.0 |
Prepare functional or technical documentation for data warehouses.O*NET Task ID 16119 | 1.0 |
Write new programs or modify existing programs to meet customer requirements, using current programming languages and technologies.O*NET Task ID 16120 | 1.0 |
Select methods, techniques, or criteria for data warehousing evaluative procedures.O*NET Task ID 16122 | 1.0 |
Perform system analysis, data analysis or programming, using a variety of computer languages and procedures.O*NET Task ID 16123 | 1.0 |
Map data between source systems, data warehouses, and data marts.O*NET Task ID 16124 | 1.0 |
Implement business rules via stored procedures, middleware, or other technologies.O*NET Task ID 16125 | 1.0 |
Develop and implement data extraction procedures from other systems, such as administration, billing, or claims.O*NET Task ID 16126 | 1.0 |
Develop or maintain standards, such as organization, structure, or nomenclature, for the design of data warehouse elements, such as data architectures, models, tools, and databases.O*NET Task ID 16127 | 1.0 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page