एआई को सटीक डेटा की आवश्यकता नहीं है: यह गलत धारणा कंपनियों को वर्षों का नुकसान पहुंचाती है – प्रवासन संबंधी मिथक को समाप्त करें

अंतहीन तैयारियों का अंत: एआई अंततः वास्तविक मूल्यवर्धन कैसे कर रहा है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपार संभावनाएं हैं, फिर भी व्यावसायिक व्यवहार में यह अक्सर एक महँगे भ्रम में तब्दील हो जाती है। इसका कारण जितना सरल है उतना ही घातक भी: कंपनियां अनजाने में अपनी महत्वाकांक्षी एआई पहलों को विशाल, संसाधन-गहन डेटा माइग्रेशन परियोजनाओं में बदल देती हैं। त्वरित और मापने योग्य व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करने का मूल लक्ष्य एक आदर्श डेटा अवसंरचना और केंद्रीय डेटा वेयरहाउस में निर्बाध समेकन के लिए एक लंबा संघर्ष बन जाता है। अरबों डॉलर तैयारी में खर्च किए जाने के बावजूद, दो-तिहाई कंपनियां पायलट चरण में ही अटकी रह जाती हैं - और वास्तविक मूल्य सृजन पीछे छूट जाता है।.

यह लेख बताता है कि "बुनियादी ढांचे को प्राथमिकता" देने वाली रणनीति का कड़ाई से पालन करना अक्सर विफलता की ओर क्यों ले जाता है और एआई की सफलता के लिए संपूर्ण डेटा माइग्रेशन आवश्यक क्यों नहीं है। यह एक बेहद ज़रूरी बदलाव की रूपरेखा प्रस्तुत करता है: जो लोग ठोस व्यावसायिक परिणामों से पूर्वव्यापी योजना बनाते हैं और एकीकृत डेटा एक्सेस पर निर्भर रहते हैं, उन्हें वर्षों तक चलने वाली आईटी मेगाप्रोजेक्ट्स के पूरा होने का इंतजार नहीं करना पड़ता। जानें कि डेटा को यथास्थान कैसे रखा जाए, एआई को केवल वही विशिष्ट संदर्भ कैसे प्रदान किया जाए जिसकी उसे आवश्यकता है, और लक्षित "त्वरित सफलताओं" के माध्यम से बहुत कम समय में मापने योग्य सफलता कैसे प्राप्त की जाए। अब समय आ गया है कि हम केवल डेटा को परिपूर्ण बनाने पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय व्यावहारिक एआई मूल्य सृजन पर ध्यान दें।.

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डेटा के जाल से बचना: परिणाम के परिप्रेक्ष्य से एआई के बारे में सोचना।

एआई का सबसे बड़ा दुश्मन डेटा माइग्रेशन है।

एआई परियोजनाएं आमतौर पर तकनीक की खराबी के कारण नहीं, बल्कि मात्र आईटी अवसंरचना परियोजनाओं में तब्दील हो जाने के कारण विफल हो जाती हैं। सभी डेटा का समेकन एक अनिवार्य आवश्यकता मान लिया जाता है, जो एक गलत धारणा है।.

परिणाम के आधार पर सोचना (रिवर्स इंजीनियरिंग)

एआई के लिए सभी डेटा को कैसे तैयार किया जाए, यह पूछने के बजाय, आवश्यक प्रश्न यह है: ठोस व्यावसायिक परिणाम देने के लिए एआई को वर्तमान में किस विशिष्ट डेटा संदर्भ की आवश्यकता है?

प्रतिलिपि के बजाय संदर्भ (संघीय पहुंच)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को पूरे डेटा वेयरहाउस की आवश्यकता नहीं होती। फेडरेटेड डेटा एक्सेस, डेटा वर्चुअलाइजेशन और RAG (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन) जैसी तकनीकों की मदद से डेटा को उसके स्रोत सिस्टम में ही रखा जा सकता है और क्वेरी करते समय ही संदर्भ को एकत्रित किया जा सकता है। इससे समय और लागत की अपार बचत होती है।.

स्थिर रहने के बजाय समानांतर संचालन

दीर्घकालिक डेटा माइग्रेशन (रिपोर्टिंग, इतिहास आदि के लिए ईटीएल प्रक्रियाएं) जारी रह सकती हैं और संभवतः जारी रहेंगी। हालांकि, एआई पहल को इसके लिए इंतजार करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि वह समानांतर रूप से मौजूदा, वितरित डेटा तक पहुंच सकती है।.

चपलता पूर्णतावाद पर भारी पड़ती है

एक व्यापक डेटा स्कीमा बनाने का प्रयास करना अक्षम है। डोमेन-उन्मुख, उपयोग-मामले-विशिष्ट संदर्भ मॉडल (डेटा मेश दृष्टिकोण के समान) कहीं अधिक आशाजनक हैं।.

त्वरित सफलताओं की शक्ति

हितधारकों का अक्सर खोया हुआ विश्वास पुनः प्राप्त करने के लिए, एआई परियोजनाओं को निवेश पर प्रतिफल (आरओआई) शीघ्रता से प्रदर्शित करना होगा। एक आदर्श प्रारंभिक उपयोग मामला (उच्च आवृत्ति, मापने योग्य आधार, मौजूदा डेटा) कुछ ही हफ्तों में ठोस परिणाम प्रदान करता है, जिससे आगे के निवेश को औचित्य सिद्ध किया जा सके।.

कंपनियां बुनियादी ढांचे में अरबों डॉलर क्यों लगाती हैं, जबकि अंततः इससे अतिरिक्त मूल्य ही मिलता है?

हाल के वर्षों में डिजिटल परिवर्तन ने एक विरोधाभासी पैटर्न को जन्म दिया है जो सभी उद्योगों में व्याप्त है। कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भारी निवेश कर रही हैं, फिर भी अधिकांश मामलों में, वास्तविक मूल्य सृजन अपेक्षाओं से कम रहता है। इसका कारण शायद ही कभी स्वयं प्रौद्योगिकी में निहित होता है। यह संगठनों द्वारा एआई की राह अपनाने के तरीके में निहित है। मापने योग्य व्यावसायिक परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, एआई पहलें धीरे-धीरे विशाल डेटा अवसंरचना परियोजनाओं में परिवर्तित हो जाती हैं जो अपने आप ही विकसित होती जाती हैं और अपने मूल उद्देश्य से भटक जाती हैं। एआई का लाभ उठाने के लिए एक रणनीतिक पहल के रूप में शुरू हुआ कार्य अक्सर निवेश पर कोई दृश्यमान प्रतिफल प्राप्त किए बिना वर्षों के डेटा स्थानांतरण में समाप्त हो जाता है।.

गार्टनर के दिसंबर 2025 के पूर्वानुमान के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर वैश्विक खर्च 2025 में लगभग 1.8 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा और 2029 तक बढ़कर 4.7 ट्रिलियन डॉलर होने की उम्मीद है। वहीं, एआई की स्थिति पर मैककिन्से ग्लोबल सर्वे 2025 से पता चलता है कि सर्वेक्षण में शामिल 88 प्रतिशत कंपनियां पहले से ही कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में एआई का उपयोग कर रही हैं, लेकिन लगभग दो-तिहाई कंपनियां अभी भी प्रायोगिक या पायलट चरण में हैं। केवल लगभग छह प्रतिशत कंपनियां ही तथाकथित एआई उच्च प्रदर्शनकर्ता के रूप में योग्य हैं, जहां 5 प्रतिशत से अधिक EBIT एआई से प्राप्त होता है। ये आंकड़े एआई में निवेश किए जा रहे धन और अंततः उत्पन्न होने वाले मूल्य के बीच एक मूलभूत विसंगति को दर्शाते हैं। इस विसंगति का विश्लेषण एक संरचनात्मक समस्या को उजागर करता है जो तकनीकी मुद्दों से कहीं अधिक व्यापक है।.

अवसंरचना परियोजना ने एआई पहल को किस प्रकार निगल लिया?

कंपनियों को इस स्थिति में लाने वाली तर्क-प्रक्रिया पहली नज़र में तर्कसंगत लगती है। एआई को डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा अनेक प्रणालियों में बिखरा हुआ है, इसलिए इसे समेकित करना आवश्यक है। समेकन के लिए स्थानांतरण आवश्यक है। स्थानांतरण के लिए रूपांतरण आवश्यक है। रूपांतरण के लिए प्रबंधन आवश्यक है। प्रबंधन के लिए डेटा गुणवत्ता कार्यक्रम आवश्यक हैं। इस श्रृंखला में प्रत्येक निर्णय अपने आप में तर्कसंगत है। लेकिन जब इन्हें एक साथ लिया जाता है, तो ये एआई पहल को एक ऐसे डेटा अवसंरचना कार्यक्रम में बदल देते हैं जिसमें एआई का एक भी परिणाम दिखने में वर्षों लग जाते हैं।.

यह घटना आंकड़ों में स्पष्ट रूप से दिखाई देती है। कैलेंट की 2025 डेटा माइग्रेशन रिपोर्ट के अनुसार, सर्वेक्षण में शामिल कंपनियों में से केवल छह प्रतिशत ने ही अपने सबसे जटिल माइग्रेशन प्रोजेक्ट समय पर पूरे किए। लगभग आधे उत्तरदाताओं को महत्वपूर्ण माइग्रेशन के दौरान पांच घंटे से अधिक का डाउनटाइम झेलना पड़ा, जिसके परिणामस्वरूप ग्राहक अनुभव संबंधी समस्याएं, राजस्व हानि और परिचालन में देरी हुई। 500 से अधिक कंपनी समीक्षाओं के विश्लेषण से पता चलता है कि लगभग 73 प्रतिशत डेटा माइग्रेशन प्रोजेक्ट अपर्याप्त योजना, प्रबंधन में कमियों और प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट विशेषज्ञता के अभाव के कारण विफल हो जाते हैं। औसतन 150 प्रतिशत की देरी कोई अपवाद नहीं, बल्कि एक आम बात है।.

ये माइग्रेशन प्रोजेक्ट अपनी एक अलग ही गतिशीलता विकसित कर लेते हैं। ये समर्पित टीमों को आकर्षित करते हैं, अपने प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) तैयार करते हैं, और बोर्ड स्तर पर अपने प्रायोजक प्राप्त करते हैं, जो प्रोजेक्ट के पूरा होने पर अपनी प्रतिष्ठा दांव पर लगा देते हैं। मूल एआई उपयोग के मामलों को अगले चरण के लिए स्थगित कर दिया जाता है, फिर माइग्रेशन के बाद की अवधि के लिए, और अंत में, वे योजना संबंधी चर्चाओं से चुपचाप गायब हो जाते हैं। इस परिणाम की कोई योजना नहीं बनाता। यह हजारों छोटे-छोटे निर्णयों का परिणाम है, जिनमें से प्रत्येक अपने आप में उचित है, लेकिन जो एक साथ मिलकर संसाधनों और ध्यान के रणनीतिक दुरुपयोग का कारण बनते हैं।.

एक आम परिदृश्य इस समस्या को स्पष्ट करता है। तिमाही व्यापार समीक्षा पिछले दो वर्षों की तरह ही शुरू होती है। डेटा रूपांतरण टीम अपनी प्रगति प्रस्तुत करती है। माइग्रेशन 73 प्रतिशत पूरा हो चुका है। छह डोमेन में डेटा गुणवत्ता मानकों में सुधार हुआ है। डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर ने अपना नवीनतम ऑडिट पास कर लिया है। कार्यकारी प्रायोजक मील के पत्थर चार्ट पर सहमति जताते हुए सिर हिलाते हैं। तभी कोई वह सवाल पूछता है जिससे हर कोई बचता आ रहा है: एआई कब लाइव होगा? सन्नाटा छा जाता है। कोई दूसरे चरण का जिक्र करता है। कोई निर्भरताओं की ओर इशारा करता है। मूल समय-सीमा, जिसमें अठारह महीनों के भीतर एआई-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करने का वादा किया गया था, एक ऐसे डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रोजेक्ट में हाशिए पर पड़ी रह गई है जिसने अपना एक अलग ही रूप ले लिया है।.

अधूरे तैयारियों की अरबों डॉलर की फिजूलखर्ची

इस समस्या का आर्थिक पहलू महत्वपूर्ण है। गार्टनर का अनुमान है कि 2026 के अंत तक, जिन संगठनों के पास एआई-तैयार डेटा नहीं होगा, उनके 60 प्रतिशत से अधिक एआई प्रोजेक्ट विफल हो जाएंगे और उन्हें बीच में ही छोड़ना पड़ेगा। हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू के अनुसार, एआई प्रोजेक्ट्स की समग्र विफलता दर 80 प्रतिशत है, जो एआई से रहित आईटी प्रोजेक्ट्स की विफलता दर से लगभग दोगुनी है। एसएंडपी ग्लोबल मार्केट इंटेलिजेंस द्वारा 2025 में किए गए एक सर्वेक्षण के अनुसार, 42 प्रतिशत कंपनियों ने अपने अधिकांश एआई प्रोजेक्ट्स को छोड़ दिया था, जो पिछले वर्ष के मात्र 17 प्रतिशत से काफी अधिक है। औसतन, प्रत्येक संगठन ने अपने एआई प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट के 46 प्रतिशत को उत्पादन स्तर तक पहुंचने से पहले ही खारिज कर दिया।.

गार्टनर का यह भी अनुमान है कि कम से कम 30 प्रतिशत जनरेटिव एआई परियोजनाएं खराब डेटा गुणवत्ता, अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण, बढ़ती लागत या अस्पष्ट व्यावसायिक मूल्य के कारण अवधारणा प्रमाण चरण के बाद ही बंद कर दी जाएंगी। इन्फॉर्मेटिका सीडीओ इनसाइट्स सर्वे 2025 एआई की सफलता में सबसे बड़ी बाधाओं को स्पष्ट रूप से दर्शाता है: डेटा गुणवत्ता और परिपक्वता (43 प्रतिशत), तकनीकी परिपक्वता की कमी (यह भी 43 प्रतिशत), और कुशल कर्मियों की कमी (35 प्रतिशत)।.

ये आंकड़े कई संगठनों में व्याप्त एक मूलभूत गलतफहमी को उजागर करते हैं। समस्या यह नहीं है कि एआई के उपयोग विफल हो रहे हैं। समस्या यह है कि माइग्रेशन एक लक्ष्य की प्राप्ति का साधन होने के बजाय स्वयं एक कार्य बन गया है। सभी डेटा को एक केंद्रीय डेटा वेयरहाउस में समेकित करना अपने आप में एक लक्ष्य बन गया है, जबकि मूल व्यावसायिक मूल्य पृष्ठभूमि में फीका पड़ गया है। इस बीच, एआई-तैयार डेटा में निवेश तेजी से बढ़ रहा है। गार्टनर का अनुमान है कि एआई डेटा का बाजार 2024 में 134 मिलियन डॉलर से बढ़कर 2029 तक 14.6 बिलियन डॉलर हो जाएगा, जो 155 प्रतिशत की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर को दर्शाता है। पैसा आ रहा है, लेकिन अगर डेटा प्रोविजनिंग को एक पुनरावर्ती प्रक्रिया के बजाय एक अखंड, प्रारंभिक परियोजना के रूप में देखा जाए तो यह गलत दिशा में जा रहा है।.

बुनियादी ढांचे के परिप्रेक्ष्य से योजना बनाने के बजाय, परिणाम के संदर्भ में सोचें।

वैकल्पिक दृष्टिकोण एक मौलिक रूप से भिन्न प्रश्न से शुरू होता है। एआई के लिए डेटा तैयार करने के तरीके के बजाय, यह पूछा जाना चाहिए कि एआई को किसी विशिष्ट व्यावसायिक परिणाम को प्राप्त करने के लिए किस संदर्भ की आवश्यकता है। परिप्रेक्ष्य का यह उलटफेर संपूर्ण परियोजना संरचना को बदल देता है।.

अधिकांश एआई उपयोग मामलों में तीन से पांच प्रणालियों के संदर्भ की आवश्यकता होती है, न कि पूरी तरह से स्थानांतरित डेटा पोर्टफोलियो की। संदर्भ आवश्यकताएँ विशिष्ट होती हैं। अनुबंध विश्लेषण के लिए एआई को अनुबंध, संशोधन, पक्ष और दायित्वों की आवश्यकता होती है। इसे संपूर्ण डेटा वेयरहाउस की आवश्यकता नहीं होती है। ग्राहक सेवा के लिए एआई को इंटरैक्शन इतिहास, उत्पाद डेटा और केस प्रबंधन रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है। इसे प्रत्येक स्रोत प्रणाली में मौजूद प्रत्येक तालिका की आवश्यकता नहीं होती है।.

आवश्यक न्यूनतम डेटा पथ लगभग हमेशा माइग्रेशन प्रोजेक्ट के दायरे से संकरा होता है। माइग्रेशन को भविष्य में आने वाली हर संभावित क्वेरी के लिए अनुकूलित किया जाता है। AI को वर्तमान समय में विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए सही संदर्भ की आवश्यकता होती है। ये दोनों आवश्यकताएँ मौलिक रूप से भिन्न हैं, और इन्हें समतुल्य मानना ​​ही वह तरीका है जिससे बुनियादी ढांचा परियोजनाएँ AI पहलों को नष्ट कर देती हैं।.

एआई के परिणाम से पीछे की ओर काम करते हुए, अक्सर यह पाया जाता है कि आवश्यक डेटा पहले से ही उपलब्ध है। इसे स्थानांतरित करने की आवश्यकता नहीं है। इसे केवल कनेक्ट करने, उपयोग के मामले के अनुसार व्यवस्थित करने और रनटाइम पर उपलब्ध कराने की आवश्यकता है। प्रभावी एआई डेटा प्रबंधन इसी समझ से शुरू होता है: पहले परिणाम को परिभाषित करें, फिर उस संदर्भ तक पहुंचने का सबसे सरल मार्ग खोजें जो उस परिणाम को संभव बनाता है।.

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एक वास्तुशिल्पीय वैकल्पिक मॉडल के रूप में एकीकृत डेटा एक्सेस

डेटा माइग्रेशन के बिना एआई कोई शॉर्टकट नहीं है। यह एक अलग आर्किटेक्चर है जो दर्शाता है कि उत्पादन परिवेश में एआई वास्तव में कैसे काम करता है। इस दृष्टिकोण की तीन मूलभूत विशेषताएं हैं।.

सबसे पहले, फेडरेटेड एक्सेस एआई को उन सोर्स सिस्टम से जोड़ता है जहां डेटा मौजूद होता है, इसके लिए पहले से केंद्रीकरण की आवश्यकता नहीं होती है। सीआरएम डेटा सीआरएम में ही रहता है। दस्तावेज़ डॉक्यूमेंट रिपॉजिटरी में ही रहते हैं। ऑपरेशनल डेटा ईआरपी में ही रहता है। एआई लेयर सिंक्रोनाइज़ेशन का इंतजार किए बिना इन सभी डेटा तक पहुंच सकती है। फेडरेटेड डेटा एक्सेस डेटा को उसके मूल स्थान पर ही रखता है, एकीकृत दृश्य प्रदान करने के लिए वर्चुअलाइजेशन तकनीकों का उपयोग करता है, और मांग पर रीयल-टाइम इनसाइट्स को सक्षम बनाता है। डेटा वेयरहाउसिंग के विपरीत, जहां डेटा को भौतिक रूप से एक केंद्रीय स्थान पर ले जाया जाता है, फेडरेटेड एक्सेस डेटा डुप्लिकेशन से जुड़े जोखिमों और लागतों को समाप्त करता है और परिचालन दक्षता में सुधार करता है।.

दूसरा, उपयोग-मामले-विशिष्ट संदर्भ मॉडल यह परिभाषित करते हैं कि प्रत्येक एआई एप्लिकेशन को विशेष रूप से क्या चाहिए। एक सार्वभौमिक योजना बनाने के बजाय जो सब कुछ कवर करने का प्रयास करती है, सिस्टम प्रत्येक व्यक्तिगत उपयोग मामले से संबंधित विशिष्ट संस्थाओं, संबंधों और संकेतों को परिभाषित करता है। यह सिद्धांत डेटा मेश आर्किटेक्चर की अवधारणा के अनुरूप है, जहां डोमेन-उन्मुख टीमें स्वतंत्र रूप से अपने संबंधित डेटा का प्रबंधन करती हैं और विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को दर्शाने वाले अनुकूलित शासन मानकों को बनाए रखती हैं।.

तीसरा, रनटाइम असेंबली, बैच पाइपलाइन के माध्यम से पहले से तैयार करने के बजाय, निर्णय लेने के क्षण में ही संदर्भ को एकत्रित करती है। जब AI को किसी प्रश्न का उत्तर देना होता है, तो यह सभी स्रोतों से प्रासंगिक संदर्भ संकलित करता है, चाहे वह संदर्भ कहीं भी हो। कोई सिंक्रोनाइज़ेशन विलंब नहीं। कोई पुराने स्नैपशॉट नहीं। मांग पर एकत्रित किया गया अद्यतन डेटा। रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) के प्रसार के साथ इस सिद्धांत का तकनीकी विकास हुआ है। RAG आर्किटेक्चर AI सिस्टम को पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान पर पूरी तरह निर्भर रहने के बजाय, प्रश्न पूछने के क्षण में ही प्रासंगिक बाहरी जानकारी प्राप्त करने और उसे संदर्भ में शामिल करने में सक्षम बनाते हैं। 2026 के मध्य तक, उद्यम जनरेटिव AI कार्यान्वयनों के 66 प्रतिशत से अधिक RAG आर्किटेक्चर का उपयोग करेंगे।.

इस आर्किटेक्चर का व्यावहारिक कार्यान्वयन वास्तविक उद्यम परिवेशों में स्पष्ट रूप से देखा जा सकता है। उदाहरण के लिए, SAP की फेडरेटेड मशीन लर्निंग लाइब्रेरी, SAP डेटास्फीयर के डेटा फेडरेशन आर्किटेक्चर का उपयोग करके, प्रतिकृति या डेटा स्थानांतरण की आवश्यकता के बिना, मशीन लर्निंग के लिए SAP और गैर-SAP डेटा को बुद्धिमत्तापूर्वक उपलब्ध कराती है। ऑस्ट्रेलिया के सबसे बड़े एकीकृत सेवा प्रदाताओं में से एक, डाउनर जैसी कंपनियों ने एक फेडरेटेड डेटा और AI प्लेटफॉर्म लागू किया है जो विकेंद्रीकृत चपलता को केंद्रीकृत शासन के साथ जोड़ता है, जिससे व्यावसायिक इकाइयाँ स्वतंत्र रूप से नवाचार कर सकती हैं और उद्यम डेटा को निर्बाध और सुरक्षित रूप से साझा कर सकती हैं।.

डेटा वर्चुअलाइजेशन और बैच प्रोसेसिंग की तुलना

डेटा वर्चुअलाइजेशन के माध्यम से फेडरेटेड एक्सेस और पारंपरिक ईटीएल-आधारित समेकन के बीच चुनाव एकतरफा नहीं है, बल्कि यह संबंधित कार्यभार की आवश्यकताओं के अनुरूप होने का मामला है। छोटे, वितरित डेटासेट पर क्वेरी करते समय डेटा वर्चुअलाइजेशन तेज़ प्रतिक्रिया समय प्रदान करता है। हालांकि, डेटा की मात्रा बढ़ने और जटिल रूपांतरण आवश्यकताओं के साथ, पूर्वनिर्धारित रूपांतरण नियमों का उपयोग करके बड़े डेटासेट को संसाधित करने की क्षमता के कारण ईटीएल अधिक कुशल हो सकता है।.

इसका मूल लाभ यह है कि डेटा वर्चुअलाइजेशन भौतिक समेकन के बदले तार्किक एकीकरण प्रदान करता है। इससे आपको अधिक ताज़ा डेटा मिलता है, क्योंकि क्वेरी सीधे स्रोत सिस्टम तक पहुँचती हैं, और आप सभी डेटा को एक ही वेयरहाउस में कॉपी करने की लागत और जटिलता से बच जाते हैं। साथ ही, आप प्रत्येक अंतर्निहित सिस्टम की उपलब्धता और प्रदर्शन पर निर्भर हो जाते हैं। पेटबाइट रेंज में भारी विश्लेषणात्मक क्वेरी के लिए, पूर्व-गणना किए गए एग्रीगेट और कॉलम स्टोरेज वाले वेयरहाउस नेटवर्क पर फेडरेटेड क्वेरी की तुलना में दस गुना या उससे अधिक बेहतर प्रदर्शन करते हैं।.

दोनों तरीकों का एक-दूसरे के पूरक के रूप में उपयोग करना ही सबसे अच्छा समाधान है। ईटीएल रिपोर्टिंग के लिए संरचित, ऐतिहासिक डेटा की प्रोसेसिंग करता है और स्थिरता सुनिश्चित करता है। डेटा वर्चुअलाइजेशन समय-संवेदनशील प्रश्नों के लिए लाइव या वितरित डेटा तक त्वरित पहुंच प्रदान करता है। जब कोई नया डेटा स्रोत एकीकृत किया जाता है, तो ईटीएल वर्कफ़्लो में बदलाव करने में कई दिन या सप्ताह लग सकते हैं। डेटा वर्चुअलाइजेशन अस्थायी या प्रायोगिक डेटा स्रोतों के तत्काल एकीकरण की अनुमति देता है। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रदर्शन, लागत और लचीलेपन को समान रूप से अनुकूलित करता है।.

मापने योग्य एआई परिणामों तक पहुंचने का सबसे छोटा रास्ता

परिणाम-उन्मुख दृष्टिकोण के पीछे आर्थिक तर्क बेहद ठोस है। एआई परियोजनाओं की औसत अवधि एक परिचित पैटर्न का अनुसरण करती है: तीन महीने की योजना, छह महीने का विकास, छह महीने का परीक्षण, तीन महीने का कार्यान्वयन, कुल मिलाकर निवेश पर लाभ (आरओआई) प्राप्त होने में अठारह महीने लगते हैं। गार्टनर के अनुसार, औसतन केवल 48 प्रतिशत एआई परियोजनाएं ही उत्पादन तक पहुंच पाती हैं, और एआई प्रोटोटाइप से उत्पादन तक का सफर आठ महीने का होता है। केवल 35 प्रतिशत एआई परियोजनाएं ही उत्पादन के लिए तैयार हो पाती हैं।.

लेकिन एक और तरीका भी है। आईडीसी के एक अध्ययन के अनुसार, सफल एआई कार्यान्वयनों में से 92 प्रतिशत बारह महीनों के भीतर निवेश पर सकारात्मक प्रतिफल देते हैं। 40 प्रतिशत कंपनियां छह महीनों के भीतर सकारात्मक प्रतिफल की रिपोर्ट करती हैं। इसका रहस्य सही प्रारंभिक उपयोग के मामले का चयन करने और अत्यधिक महत्वाकांक्षी बुनियादी ढांचागत तैयारियों से बचने में निहित है।.

एआई में निवेश पर त्वरित प्रतिफल प्राप्त करने का ढांचा चार सिद्धांतों पर आधारित है। आदर्श प्रथम उपयोग का मामला उच्च आवृत्ति वाला होता है; यानी संबंधित कार्य प्रतिदिन या साप्ताहिक रूप से किया जाता है। इसका एक स्पष्ट आधारभूत ढांचा होता है और वर्तमान प्रदर्शन को मापा जा सकता है। डेटा पहले से मौजूद होता है और उपयोग के मामले की अन्य प्रणालियों पर निर्भरता सीमित होती है। यदि ये मानदंड पूरे होते हैं, तो कुछ ही हफ्तों में मापने योग्य परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं।.

इस तरह की त्वरित सफलताओं का प्रभाव तात्कालिक वित्तीय लाभ से कहीं अधिक व्यापक होता है। एक दूरसंचार प्रदाता ने बिलिंग संबंधी ग्राहकों की पांच सबसे आम पूछताछों के लिए एक एआई चैटबॉट लागू किया। 60 दिनों के भीतर, इस समाधान ने मानवीय हस्तक्षेप के बिना 35 प्रतिशत पूछताछों का समाधान किया, औसत समाधान समय को 24 घंटे से घटाकर 10 मिनट कर दिया और ग्राहक संतुष्टि स्कोर में 22 प्रतिशत का सुधार किया। एक मध्यम आकार के निर्माता ने एक महत्वपूर्ण उत्पादन लाइन पर एआई-संचालित पूर्वानुमानित रखरखाव (प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस) लागू किया। 45 दिनों की पायलट परियोजना ने अनियोजित डाउनटाइम में 62 प्रतिशत की कमी, $157,000 के उत्पादन नुकसान से बचाव और रखरखाव लागत में 28 प्रतिशत की कमी प्रदान की। क्लार्ना के एआई सहायक ने पहले महीने में ही सभी ग्राहक चैट पूछताछों में से दो-तिहाई का समाधान किया और औसत समाधान समय को ग्यारह मिनट से घटाकर दो मिनट से भी कम कर दिया।.

हितधारकों का विश्वास सबसे कठिन मुद्रा क्यों है?

ये त्वरित सफलताएँ महज़ लागत बचत से कहीं अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। ये हितधारकों के उस भरोसे को बहाल करती हैं जो वर्षों से चल रही बुनियादी ढांचा परियोजनाओं के कारण कमज़ोर हो गया था, जिनमें कोई स्पष्ट परिणाम नहीं दिखे थे। त्वरित सफलताएँ इस बात का ठोस प्रमाण देती हैं कि एआई व्यावसायिक मूल्य सृजित करता है। इससे निर्णय लेने वालों का आत्मविश्वास बढ़ता है, इसे अपनाने में आने वाली बाधाओं में कमी आती है और एआई में बड़े निवेश का मार्ग प्रशस्त होता है।.

त्वरित और त्वरित सफलताएँ सकारात्मक प्रतिक्रिया चक्र बनाती हैं जो एआई को अपनाने की गति को बढ़ाती हैं। प्रारंभिक सफलता व्यापक कार्यान्वयन के लिए उत्साह और संसाधन उत्पन्न करती है। कार्यान्वयन का विस्तार अतिरिक्त मूल्य और संगठनात्मक ज्ञान का सृजन करता है। यह ज्ञान अधिक परिष्कृत अनुप्रयोगों और व्यापक लाभों को सक्षम बनाता है। व्यापक लाभ एआई क्षमताओं में निवेश बढ़ाने को उचित ठहराते हैं।.

मैकिन्से के डेटा से इस तंत्र की पुष्टि होती है। एआई में उत्कृष्ट प्रदर्शन करने वाली कंपनियां—यानी वे छह प्रतिशत कंपनियां जिनका एआई से EBIT में उल्लेखनीय योगदान है—अन्य कंपनियों की तुलना में तीन गुना अधिक संभावना रखती हैं कि उनका संगठन परिवर्तनकारी बदलाव के लिए एआई का उपयोग करने का इरादा रखता है। ये कंपनियां अन्य कंपनियों की तुलना में वर्कफ़्लो को मौलिक रूप से पुनर्रचित करने की लगभग तीन गुना अधिक संभावना रखती हैं, और वर्कफ़्लो का यह सुनियोजित पुनर्रचित रूप से किया गया बदलाव मापने योग्य व्यावसायिक प्रभाव प्राप्त करने में सबसे मजबूत योगदानों में से एक को दर्शाता है। उत्कृष्ट प्रदर्शन करने वाली कंपनियां अपने समकक्षों की तुलना में अधिक व्यावसायिक कार्यों में नियमित रूप से एआई का उपयोग करती हैं और एआई एजेंटों के उपयोग का विस्तार करने की तीन गुना अधिक संभावना रखती हैं।.

अनुक्रमिक निर्भरता के बजाय समानांतर संचालन

माइग्रेशन प्रोजेक्ट को रोकने की आवश्यकता नहीं है। यह एआई से परे भी कई उद्देश्यों को पूरा कर सकता है। नियामक रिपोर्टिंग, ऐतिहासिक विश्लेषण या आंतरिक रोडमैप पर कार्यकारी डैशबोर्ड के लिए समेकित डेटा की आवश्यकता हो सकती है। इन उद्देश्यों के लिए इस आधार को बनाने में किया गया निवेश व्यर्थ नहीं जाएगा।.

लेकिन एआई को माइग्रेशन पूरा होने का इंतजार नहीं करना पड़ता। ये दोनों साथ-साथ चल सकते हैं। माइग्रेशन अपने निर्धारित उद्देश्यों के लिए अपने तय समय पर जारी रहता है। एआई मौजूदा डेटा के आधार पर तुरंत परिणाम देता है।.

व्यावहारिक दृष्टिकोण की शुरुआत दो से तीन एआई उपयोग मामलों की पहचान करने से होती है जो मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य प्रदान करेंगे। इसके बाद, प्रत्येक उपयोग मामले के लिए आवश्यक विशिष्ट डेटा संदर्भ का मानचित्रण किया जाता है। फिर, यह जांच की जाती है कि क्या यह संदर्भ माइग्रेशन की आवश्यकता के बिना सीधे सुलभ है। अंत में, एआई को सबसे संकीर्ण संभव डेटा पथ पर पायलट प्रोजेक्ट के रूप में चलाया जाता है।.

यह दृष्टिकोण गार्टनर विश्लेषक हरिथा खंडाबट्टू के निष्कर्षों से मेल खाता है, जो जनरेटिव एआई को केंद्रीय फोकस से हटाकर उन मूलभूत कारकों पर ध्यान केंद्रित करने की ओर क्रमिक बदलाव का वर्णन करते हैं जो टिकाऊ एआई तैनाती का समर्थन करते हैं, जिनमें एआई-तैयार डेटा और एआई एजेंट शामिल हैं। निवेश अब बुनियादी ढांचे-प्रधान रणनीति से हटकर डेटा और क्षमताओं-प्रधान आर्किटेक्चर की ओर बढ़ रहे हैं। जो संगठन डेटा की तैयारी को गौण मानते हैं, उनके पायलट चरण से आगे न बढ़ पाने वाले 94 प्रतिशत संगठनों में शामिल होने की संभावना सबसे अधिक होती है।.

निवेश तर्क का पुनर्गठन

गार्टनर के खर्च संबंधी आंकड़ों से निवेश के तर्क में एक बड़ा बदलाव सामने आया है। हालांकि एआई इंफ्रास्ट्रक्चर 2025 में 965 अरब डॉलर के साथ अब तक की सबसे बड़ी खर्च श्रेणी बनी हुई है, लेकिन इसकी वृद्धि दर तुलनात्मक रूप से धीमी, मात्र 29 प्रतिशत प्रति वर्ष है। अन्य क्षेत्रों में तेजी देखी जा रही है: एआई डेटा में सालाना 155 प्रतिशत की वृद्धि हो रही है, एआई साइबर सुरक्षा में 74 प्रतिशत और एआई मॉडल में 68 प्रतिशत की वृद्धि हो रही है। पैसा सुर्खियों में नहीं, बल्कि बाधाओं के पीछे जा रहा है।.

एआई डेटा बाजार में विकास के कारक और भी स्पष्ट हैं। कृत्रिम डेटा निर्माण 178 प्रतिशत की वार्षिक दर से बढ़ रहा है, जो 2029 तक 41 मिलियन डॉलर से बढ़कर 6.8 बिलियन डॉलर हो जाएगा। एआई-रेडी डेटासेट—यानी, एआई वर्कफ़्लो के लिए संरचित पूर्व-संरचित डेटा—136 प्रतिशत की वार्षिक दर से बढ़ रहे हैं। कंपनियां उत्पादन में तेजी लाने के लिए भुगतान करने को तैयार हैं। यह स्पष्ट संकेत है कि बाजार धीमी, व्यापक माइग्रेशन की तुलना में तेजी से डेटा तैयार करने को अधिक महत्व देता है।.

सफल संगठन, जो वास्तव में इस परिवर्तन से लाभ उठाते हैं, वे उन क्षमताओं में निवेश करते हैं जो एआई सिस्टम को उद्यम स्तर पर काम करने योग्य बनाती हैं: डेटा तत्परता, शासन, एकीकरण और सुरक्षा। वे खर्च के सामान्य अनुपात को उलट देते हैं, अपने समय और बजट का 50 से 70 प्रतिशत डेटा तत्परता पर समर्पित करते हैं—अर्थात्, डेटा निष्कर्षण, मानकीकरण, शासन मेटाडेटा, गुणवत्ता डैशबोर्ड और प्रतिधारण नियंत्रण। हालांकि, इस डेटा तत्परता को एक अखंड माइग्रेशन परियोजना के रूप में नहीं, बल्कि एक पुनरावर्ती, उपयोग-मामले-आधारित प्रक्रिया के रूप में समझा जाता है।.

डेटा परफेक्शनिज्म से लेकर एआई प्रैग्मैटिज्म तक

इस विश्लेषण का मुख्य निष्कर्ष एक सिद्धांत में सारांशित किया जा सकता है: लक्ष्य कभी भी एक परिपूर्ण बुनियादी ढांचा बनाना नहीं था। लक्ष्य एआई से परिणाम प्राप्त करना था, और सौभाग्य से, इसके लिए पूर्ण डेटा समेकन की आवश्यकता नहीं है। जो टीमें इस बात को समझती हैं, वे माइग्रेशन को एक पूर्व शर्त मानना ​​बंद कर देती हैं और एआई परिणामों को ही वास्तविक रूप से महत्वपूर्ण मापदंड के रूप में देखने लगती हैं।.

आंकड़े खुद ही सब कुछ बयां करते हैं। 88 प्रतिशत कंपनियां एआई का उपयोग कर रही हैं, लेकिन केवल एक तिहाई ने ही इसे बड़े पैमाने पर लागू करना शुरू किया है। 73 प्रतिशत माइग्रेशन प्रोजेक्ट्स तकनीक में खराबी के कारण नहीं, बल्कि कार्यान्वयन संबंधी समस्याओं के कारण विफल हो जाते हैं। 2025 तक 42 प्रतिशत कंपनियां अपनी अधिकांश एआई पहलों को छोड़ देंगी। वहीं दूसरी ओर, शीर्ष छह प्रतिशत कंपनियां यह दर्शाती हैं कि सफलता का मार्ग महत्वाकांक्षी लक्ष्यों, पुनर्रचित कार्यप्रवाहों और तीव्र विस्तार में निहित है, न कि माइग्रेशन प्रोजेक्ट्स को पूरा करने में।.

यह CIO और CTO के लिए कार्रवाई का स्पष्ट आह्वान प्रस्तुत करता है। अब सवाल यह नहीं है कि AI को लागू करने से पहले सभी डेटा को कैसे समेकित किया जाए। सवाल यह है कि अगले AI उपयोग के लिए किस विशिष्ट डेटा संदर्भ की आवश्यकता है और इस संदर्भ को सबसे शीघ्रता और लागत-प्रभावी ढंग से कैसे प्रदान किया जा सकता है। एकीकृत पहुँच, उपयोग-मामले-विशिष्ट संदर्भ मॉडल और रनटाइम असेंबली वे वास्तुशिल्प उपकरण हैं जो इस दृष्टिकोण को संभव बनाते हैं। ये पूर्ण तैयारी के प्रतिमान को पुनरावर्ती मूल्य सृजन के प्रतिमान से प्रतिस्थापित करते हैं।.

जो कंपनियां एआई को अवसंरचना परियोजनाओं के गौण लाभार्थी के रूप में नहीं, बल्कि डेटा आवश्यकताओं को निर्धारित करने वाली एक प्रेरक शक्ति के रूप में देखती हैं, वे ही पायलट चरण से स्केलिंग चरण तक सबसे तेजी से प्रगति करेंगी। माइग्रेशन परियोजना जारी रह सकती है, लेकिन एआई को इंतजार करने की आवश्यकता नहीं है।.

Konrad Wolfenstein

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