प्रकाशित: जनवरी 6, 2025 / अद्यतन: जनवरी 6, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
कंपनियों के डेटा का अनदेखा ख़ज़ाना: जेनरेटिव AI छिपे हुए मूल्यों को कैसे उजागर कर सकता है - छवि: Xpert.Digital
अप्रयुक्त डेटा खजाना: कंपनी का 80% डेटा अप्रयुक्त क्यों रहता है?
डिजिटल जानकारी के अभिलेखागार में अथाह संपदा है, विशाल अनुपात का डेटा खजाना जो अधिकांश कंपनियों में काफी हद तक अछूता है। यह अनुमान लगाया गया है कि कंपनियों द्वारा जमा किए गए डेटा के लगभग पांच में से चार बिट विश्लेषणात्मक दुनिया में कभी भी प्रकाश में नहीं आते हैं, भले ही उनमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए अपार संभावनाएं हों। यह अप्रयुक्त डेटा न केवल एक आकर्षक अवसर का प्रतिनिधित्व करता है, बल्कि गुप्त जोखिमों को भी छुपाता है, क्योंकि संवेदनशील जानकारी इसकी गहराई में छिपी हो सकती है, जिसके अस्तित्व और विस्फोटकता के बारे में किसी को पता नहीं है।
असंरचित डेटा की छिपी क्षमता
इस अप्रयुक्त डेटा संपदा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा असंरचित डेटा के रूप में प्रकट होता है - जानकारी का एक विविध संग्रह जो डेटाबेस तालिकाओं में पारंपरिक वर्गीकरण को अस्वीकार करता है। डिजिटल अभिलेखागार में निष्क्रिय पड़े अनगिनत ग्राहक अनुबंधों की कल्पना करें, प्रत्येक समझौते, दायित्वों और ग्राहक प्राथमिकताओं का एक मोज़ेक है। विस्तृत उत्पाद विशिष्टताओं के बारे में सोचें जो गहन विकास कार्य का परिणाम हैं और डिज़ाइन निर्णयों और तकनीकी जटिलताओं में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। कर्मचारी पुस्तिकाओं को न भूलें, जो कंपनी के समेकित ज्ञान और सर्वोत्तम प्रथाओं का प्रतीक हैं।
लेकिन असंरचित डेटा की दुनिया इन उदाहरणों से कहीं आगे तक फैली हुई है। इसमें ईमेल की निरंतर धारा शामिल है जो दैनिक संचार की विशेषता है, आंतरिक रिपोर्ट से लेकर विपणन सामग्री तक सभी प्रकार के दस्तावेज़, और छवियों, ऑडियो और वीडियो फ़ाइलों की बढ़ती बाढ़ जो क्षणों, दस्तावेज़ प्रक्रियाओं और ज्ञान को संप्रेषित करती है। ऐसा माना जाता है कि यह असंरचित डेटा वैश्विक डेटा मात्रा का 80 प्रतिशत तक प्रतिनिधित्व करता है। उनमें अक्सर प्रचुर मात्रा में विवरण और जटिलता होती है जिसे पारंपरिक डेटाबेस की व्यवस्थित संरचनाओं में जगह नहीं मिलती है। इनमें मानवीय संपर्क की बारीकियाँ, तकनीकी विवरणों की सूक्ष्मताएँ और वास्तविकता के दृश्य और ध्वनिक साक्ष्य शामिल हैं।
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प्रयोज्यता की चुनौतियाँ
इस अपार क्षमता के बावजूद, कई कंपनियों को अपने असंरचित डेटा के पूर्ण मूल्य को अनलॉक करने में महत्वपूर्ण कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है। सबसे बड़ी बाधाएँ विशिष्ट जानकारी की कमी और पर्याप्त उपकरणों की कमी हैं। अक्सर ऐसे पेशेवरों की कमी होती है जो डेटा की इस बाढ़ से पैटर्न और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मशीन लर्निंग के जटिल एल्गोरिदम और तकनीकों को लागू करने में सक्षम हों। साथ ही, उपयोगकर्ता के अनुकूल और शक्तिशाली सॉफ़्टवेयर समाधानों की कमी है जो विश्लेषण प्रक्रिया को सुविधाजनक और तेज कर सकते हैं।
ये चुनौतियाँ संबंधित प्रौद्योगिकियों की झिझक भरी स्वीकृति में परिलक्षित होती हैं। अधिकांश कंपनियों ने अभी तक ऐसे उपकरणों में महत्वपूर्ण निवेश नहीं किया है जो उन्हें अपने असंरचित डेटा से मूल्यवान जानकारी निकालने में सक्षम बना सकें। वास्तव में, केवल 16 प्रतिशत कंपनियों ने ही इस कार्य को पूरा करने के लिए विशिष्ट उपकरण खरीदे हैं। इससे पता चलता है कि असंरचित डेटा का लाभ उठाने के अधिकांश प्रयास अभी भी बहुत प्रारंभिक चरण में हैं, अक्सर पायलट परियोजनाओं या अधिक व्यापक डेटा रणनीति की दिशा में पहले अस्थायी कदम से अधिक कुछ नहीं। कई कंपनियां अभी भी अपने असंरचित डेटा की वास्तविक क्षमता को समझने और अनलॉक करने की यात्रा की शुरुआत में हैं। डेटा की जटिलता, विशेष कौशल की आवश्यकता और प्रारंभिक निवेश लागत प्रवेश के लिए महत्वपूर्ण बाधाओं का प्रतिनिधित्व करती है।
डेटा मूल्य को अनलॉक करने की कुंजी के रूप में जेनरेटिव एआई
इन चुनौतियों के बीच, जेनरेटिव एआई असंरचित डेटा के छिपे हुए मूल्य को अनलॉक करने के लिए एक आशाजनक कुंजी के रूप में उभरता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में प्रगति बड़ी मात्रा में असंरचित जानकारी को स्वचालित रूप से संसाधित करने और संरचित करने की नई संभावनाएं खोल रही है। ऐसे बुद्धिमान रूपों की कल्पना करें जो स्कैन किए गए दस्तावेज़ों या हस्तलिखित नोट्स से प्रासंगिक जानकारी निकाल सकते हैं और इसे संरचित डेटा में बदल सकते हैं। या छवियों से स्वचालित रूप से विस्तृत उत्पाद जानकारी निकालने पर विचार करें, जो मैन्युअल प्रयास को काफी कम कर सकता है।
एआई-समर्थित उपकरण न केवल संरचना में मदद कर सकते हैं, बल्कि चौकस पर्यवेक्षकों के रूप में भी कार्य कर सकते हैं जो डेटा गुणवत्ता में विसंगतियों को इंगित करते हैं या उनके विभिन्न कार्यों में डेटा के लिए जिम्मेदार लोगों का समर्थन करने के लिए डिजिटल सहायक के रूप में कार्य करते हैं। हालाँकि, जेनरेटिव AI एक कदम आगे जाता है। वह न केवल डेटा का विश्लेषण और संरचना कर सकती है, बल्कि वह नई सामग्री भी बना सकती है, पाठों को सारांशित कर सकती है, विचार विकसित कर सकती है और असंरचित डेटा से खोजे गए पैटर्न और अंतर्दृष्टि के आधार पर नवीन समाधान प्रस्तावित कर सकती है। उदाहरण के लिए, मार्केटिंग टीमें ईमेल और ग्राहक प्रतिक्रिया में निहित प्राथमिकताओं के आधार पर वैयक्तिकृत विज्ञापन अभियान बनाने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग कर सकती हैं। उत्पाद डेवलपर्स उत्पाद विनिर्देशों और ग्राहक टिप्पणियों में निहित जानकारी का विश्लेषण करके नए डिजाइन विचार उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं।
जटिल रिश्तों को पहचानने और उनसे रचनात्मक समाधान प्राप्त करने की जेनेरिक एआई की क्षमता इसे उन कंपनियों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाती है जो अपने असंरचित डेटा के मूल्य को अधिकतम करना चाहते हैं। यह छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने, नई अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और नवीन उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने में मदद कर सकता है। एआई के माध्यम से डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण कार्यों को स्वचालित करने से कंपनियों को समय और संसाधन बचाने और रणनीतिक पहल पर ध्यान केंद्रित करने की भी अनुमति मिलती है।
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सफल डेटा उपयोग के लिए आवश्यक कदम
जेनरेटिव एआई और अन्य अनुप्रयोगों के लिए अपने अप्रयुक्त डेटा की विशाल क्षमता को अनलॉक करने के लिए, कंपनियों को सक्रिय कदम उठाने चाहिए और अपनी डेटा प्रबंधन रणनीतियों पर मौलिक रूप से पुनर्विचार करना चाहिए।
1. आधुनिक और शक्तिशाली डेटा प्रबंधन प्रणालियों में निवेश
आधुनिक डेटा प्रबंधन प्रणालियों में निवेश डेटा के उपयोग के लिए एक ठोस आधार बनता है। इसमें न केवल शक्तिशाली डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस का कार्यान्वयन शामिल है, बल्कि उन प्रौद्योगिकियों की शुरूआत भी शामिल है जो बड़ी मात्रा में डेटा के संग्रह, भंडारण, प्रसंस्करण और विश्लेषण को कुशलतापूर्वक सक्षम बनाती हैं। क्लाउड-आधारित समाधान अक्सर एक लचीला और स्केलेबल बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं जो बढ़ती आवश्यकताओं को पूरा करता है। सही प्रौद्योगिकियों का चयन कंपनी की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप किया जाना चाहिए और संरचित और असंरचित दोनों डेटा को ध्यान में रखना चाहिए।
2. डेटा मेश जैसे आर्किटेक्चर पर विचार करें
जैसे-जैसे डेटा परिदृश्य तेजी से जटिल होता जा रहा है, कंपनियों को डेटा मेश जैसे आर्किटेक्चर को अपनाने पर विचार करना चाहिए। डेटा मेश डेटा प्रबंधन के लिए एक विकेन्द्रीकृत दृष्टिकोण है जिसमें विभाग अपने स्वयं के डेटा उत्पादों की जिम्मेदारी लेते हैं। यह डेटा उपयोग में अधिक चपलता और लचीलेपन को सक्षम बनाता है और पूरे संगठन में डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देता है। विकेंद्रीकरण डेटा जिम्मेदारी साइलो को तोड़ सकती है और विभिन्न टीमों के बीच सहयोग में सुधार कर सकती है।
3. प्रशिक्षण के माध्यम से डेटा साक्षरता को बढ़ावा देना
डेटा तभी मूल्यवान है जब कर्मचारियों के पास इसका प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए आवश्यक कौशल हों। इसलिए कंपनियों को यह सुनिश्चित करने के लिए व्यापक डेटा साक्षरता प्रशिक्षण प्रदान करना चाहिए कि उनके कर्मचारी डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम हैं। ये प्रशिक्षण पाठ्यक्रम न केवल डेटा विश्लेषकों और आईटी विशेषज्ञों के लिए लक्षित होने चाहिए, बल्कि कंपनी के प्रबंधकों से लेकर परिचालन व्यवसाय के कर्मचारियों तक सभी क्षेत्रों को कवर करने चाहिए। डेटा-संचालित संस्कृति की स्थापना के लिए डेटा विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और व्याख्या के बारे में बुनियादी ज्ञान सिखाना महत्वपूर्ण है।
4. एक स्केलेबल असंरचित सामग्री प्लेटफ़ॉर्म लागू करें
असंरचित डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए विशेष उपकरणों और प्रौद्योगिकियों की आवश्यकता होती है। कंपनियों को एक स्केलेबल प्लेटफ़ॉर्म में निवेश करना चाहिए जो उन्हें विभिन्न स्रोतों से असंरचित सामग्री को एकीकृत, संसाधित और विश्लेषण करने की अनुमति देता है। इस प्लेटफ़ॉर्म को पाठ विश्लेषण, छवि पहचान, ऑडियो और वीडियो विश्लेषण और प्रासंगिक जानकारी निष्कर्षण के लिए क्षमताएं प्रदान करनी चाहिए। असंरचित डेटा की बढ़ती मात्रा को ध्यान में रखते हुए प्लेटफ़ॉर्म स्केलेबिलिटी महत्वपूर्ण है।
5. एआई और डेटा को संभालने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित करें
एआई का उपयोग और डेटा का उपयोग महत्वपूर्ण नैतिक और कानूनी प्रश्न उठाते हैं। कंपनियों को एआई और डेटा को संभालने के लिए स्पष्ट नीतियां स्थापित करनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि इन प्रौद्योगिकियों का उपयोग जिम्मेदारी से और लागू कानूनों और विनियमों के अनुसार किया जाता है। इसमें डेटा सुरक्षा, डेटा सुरक्षा, पारदर्शिता और निष्पक्षता जैसे पहलू शामिल हैं। दिशानिर्देश सभी कर्मचारियों के लिए बाध्यकारी होने चाहिए और प्रौद्योगिकी में प्रगति और बदलती सामाजिक अपेक्षाओं को प्रतिबिंबित करने के लिए नियमित रूप से समीक्षा और समायोजित की जानी चाहिए।
डेटा अराजकता से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ तक: कंपनियां अपने डेटा खजाने को कैसे अनलॉक कर सकती हैं
एआई सिस्टम की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अपनी डेटा प्रबंधन रणनीतियों को सक्रिय रूप से अपनाकर, कंपनियां भविष्य के लिए निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त कर सकती हैं। वे अपने पहले अप्रयुक्त डेटा के छिपे हुए मूल्य को अनलॉक कर सकते हैं, नवीन उत्पादों और सेवाओं को विकसित कर सकते हैं, अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं और अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं। डेटा के ख़ज़ाने पर बैठी कंपनी से इस ख़ज़ाने का सक्रिय रूप से उपयोग करने वाली कंपनी में बदलने के लिए एक रणनीतिक दृष्टि, प्रौद्योगिकी और कौशल में निवेश और एक कॉर्पोरेट संस्कृति की आवश्यकता होती है जो डेटा को एक मूल्यवान संपत्ति के रूप में पहचानती है और बढ़ावा देती है। जेनरेटिव एआई का युग असंरचित डेटा की क्षमता को अकल्पित तरीकों से उजागर करने और नई मूल्य निर्माण क्षमता को खोलने का एक अनूठा अवसर प्रदान करता है। जो कंपनियाँ इस अवसर का लाभ उठाती हैं, वे तेजी से बढ़ते डेटा-संचालित प्रतिस्पर्धी माहौल में एक स्थायी लाभ सुरक्षित करने में सक्षम होंगी। डेटा के छिपे खजाने की खोज की यात्रा अभी शुरू हुई है।
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