हम एक हाइपरकनेक्टेड दुनिया में रहते हैं, जहां हर इंटरैक्शन डेटा उत्पन्न करता है। हमारी आवाज़ें वर्चुअल सहायक द्वारा कैप्चर की गई हैं, छवियों और वीडियो को सोशल मीडिया पर साझा किया गया है, जानकारी का निरंतर प्रवाह इसे "डेटा युग" कहलााता है। इसके अलावा, उन समयों में जबउत्साहयह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (सामान्य या असामान्य) के बारे में बात करना है, दुर्भाग्यवश मैं देखता हूं कि कुछ मूलभूत अवधारणाओं के बारे में स्पष्टता बहुत कम है ताकि इस तरह की नवीन तकनीक का पूरा मूल्य निकाला जा सके।
आईडीसी परामर्श की रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक डेटा मात्रा को पार कर जाना चाहिए2025 के अंत तक 175 ज़ेटाबाइट्सइंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT), कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और डिजिटल सेवाओं द्वारा प्रेरित एक अभूतपूर्व विकास।
इस डेटा विस्फोट के साथ ही जानकारी को समझने, संग्रहित करने और मुख्य रूप से रणनीतिक रूप से उपयोग करने की आवश्यकता आई है। यहां पर महत्वपूर्ण अवधारणाएँ जैसे प्रवेश करती हैंडेटा वेयरहाउस, डेटा झीलें और बड़ा डेटाजिसने कंपनियों के निर्णय लेने के तरीके को बदल दिया है और उनकी रणनीतियों को आकार दिया है।
डेटा, ताकि वे उपयोगी हो सकें, उन्हें व्यवस्थित और सुलभ होना चाहिए। यह शुरू होता हैभंडारणपरंपरागत संबंधी डेटाबेस से लेकर आधुनिक प्लेटफ़ॉर्म जैसे में परिवर्तनशील संरचनाओं में की गई।डेटा वेयरहाउस(संगठित और अनुकूलित रिपॉजिटरी खोज के लिए) औरडेटा झीलें(जहां कच्चे, संरचित और असंरचित डेटा बिना किसी निर्धारित योजना के संग्रहित किए जाते हैं)।
बिग डेटा के 5V
बिग डेटा की अवधारणा अक्सर 5V के द्वारा वर्णित की जाती है:
- आयतनलगातार उत्पन्न हो रहे विशाल मात्रा में डेटा।
- गतिइन डेटा को उत्पन्न और संसाधित करने की गति।
- विविधताविभिन्न प्रारूपों की विविधता, टेक्स्ट से वीडियो तक, सोशल मीडिया डेटा से IoT सेंसर तक।
- सत्यताडेटा की गुणवत्ता और विश्वसनीयता।
- मूल्यडेटा प्रदान कर सकते हैं अंतर्दृष्टि की क्षमता।
जो कंपनियां इन तत्वों को अपने संचालन में शामिल करने में सक्षम हैं, वे डेटा को परिवर्तित कर देती हैंरणनीतिक संपत्तियाँउनका उपयोग नवाचार करने, प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा रहा है।
आधारित डेटा रणनीतियाँ: सूचित और अनुकूलित निर्णय
डेटा विश्लेषण अब संदर्भ में आवश्यक हो गया है4वीं औद्योगिक क्रांतिजहां स्वचालन, कनेक्टिविटी और एआई ने व्यवसायिक प्रतिस्पर्धा को फिर से परिभाषित किया है। संगठन अब मिलते हैंकार्यकारी अंतर्ज्ञानसाथपूर्वानुमानात्मक विश्लेषणअपने निर्णय डेटा पर भरोसेमंद अंतर्दृष्टियों के आधार पर बनाना। अमेज़न, नेटफ्लिक्स और जनरल इलेक्ट्रिक जैसी कंपनियां यह दिखाती हैं कि डेटा का रणनीतिक उपयोग कैसे विभिन्न क्षेत्रों में व्यवसायों को बदल सकता है।
उदाहरण के लिए, अमेज़न डेटा-संचालित निर्णयों का एक क्लासिक मामला है, जो रीयल-टाइम विश्लेषण का उपयोग करके उत्पादों की सिफारिश करता है, स्टॉक का अनुकूलन करता है और ग्राहकों को व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करता है।
अब नेटफ्लिक्स अपनी देखने के डेटा को इकट्ठा करने और विश्लेषण करने की क्षमता के लिए प्रसिद्ध है ताकि यह तय किया जा सके कि कौन सी श्रृंखला और फिल्में बनानी हैं, कम लोकप्रिय परियोजनाओं में निवेश से बचते हुए और लाखों डॉलर की बचत करते हुए।
औद्योगिक क्षेत्र में, जनरल इलेक्ट्रिक (GE) IoT सेंसर का उपयोग मशीनों के प्रदर्शन की निगरानी, विफलताओं का पूर्वानुमान लगाने और परिचालन लागत को कम करने के लिए करता है, यह दिखाते हुए कि बिग डेटा को AI के साथ एकीकृत करने से दक्षता और नवाचार कैसे हो सकता है।
औद्योगिक स्तर पर।
डेटा की गुणवत्ता में एआई का उपयोग
डेटा की क्षमता का लाभ उठाने के लिए, कई कंपनियां एआई का सहारा लेती हैं। उन्नत एल्गोरिदम जटिल पैटर्न की पहचान, परिदृश्यों का पूर्वानुमान और निर्णयों का स्वचालन संभव बनाते हैं।
हालांकि, डेटा की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है। अध्ययन दिखाते हैं किअसंगत या असटीक डेटा वित्तीय नुकसान का कारण बन सकते हैं।जैसे कि गलत जानकारी पर आधारित विपणन अभियानों में करोड़ों खर्च करने वाली कंपनियों के मामले में। इसलिए, सुनिश्चित करनासत्यताडाइस के बारे में जानकारी विश्लेषण तकनीकों में निवेश के समान ही आवश्यक है।
पिछले वर्षों में, डेटा विश्लेषण तकनीकी विषय से रणनीतिक मुद्दा बन गया है जो निदेशक मंडल की एजेंडा में शामिल हो गया है। MIT Sloan Management Review की रिपोर्ट के अनुसार,87% व्यवसाय नेताओं काडेटा विश्लेषण संगठनात्मक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक है ऐसा दावा किया जाता है। इसके अलावा, यहजनरेटिव एआईऔर उपकरण जैसे कि theचैटजीपीटीउन्हें कार्यकारी बैठकों में सिमुलेशन बनाने और काल्पनिक परिदृश्यों का अन्वेषण करने के लिए उपयोग किया जा रहा है।
5वीं औद्योगिक क्रांति की ओर चलना
जैसे-जैसे हम आगे बढ़ते हैं5वीं औद्योगिक क्रांतिस्वचालन और मानवीय व्यक्तिगतकरण के बीच संतुलन प्राथमिकता बन जाता है। कंपनियां शामिल हैंडेटा विश्लेषणअधिक सहज दृष्टिकोण के साथ, एक ऐसा वातावरण बनाते हुए जहां निर्णय संख्याओं द्वारा आधारित होते हैं, लेकिन मानवीय अनुभव से समृद्ध होते हैं।
डेटा विश्लेषण का भविष्य ऐसी प्रवृत्तियों की ओर इशारा करता है जो व्यवसायिक परिदृश्य को और भी अधिक बदलने का वादा करती हैं। उनमें से एक है डेटा ऐज़ अ सर्विस (DaaS), जिसमें कंपनियां अपने डेटा को मुद्रीकृत करती हैं और इसे अन्य व्यवसायों के लिए सेवा के रूप में प्रदान करती हैं, जिससे नई आय के अवसर बनते हैं।
साथ ही, गोपनीयता और नियमावली का महत्व बढ़ रहा है जैसे कि सामान्य डेटा संरक्षण नियम (GDPR) और सामान्य डेटा संरक्षण अधिनियम (LGPD), जो मजबूत और जिम्मेदार डेटा शासन की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं। इसके अलावा, तात्कालिक इनसाइट्स की बढ़ती मांग ने डेटा स्ट्रीमिंग तकनीकों के विकास को प्रेरित किया है, जो रीयल-टाइम विश्लेषण और अधिक तेज़ निर्णय लेने की अनुमति देते हैं।
इसलिए, जनरेटिव AI के युग में डेटा संग्रहण और विश्लेषण केवल प्रतिस्पर्धात्मक लाभ नहीं हैं; वे बन गए हैंरणनीतिक आवश्यकताएँये तकनीकों पर हावी कंपनियां एक लगातार अधिक गतिशील और चुनौतीपूर्ण बाजार में फलती-फूलती हैं।
डेटा का एकीकरण तकनीक और मानवीय विशेषज्ञता के साथ व्यवसायिक निर्णयों का भविष्य आकार देने का वादा करता है और नवाचार और विकास के नए युग की शुरुआत करता है, जिसे हर सप्ताह AI द्वारा उत्पन्न किसी नई खबर से आश्चर्यचकित किया जाता है।
