डिजिटलायझेशनच्या वेगवान प्रगतीमुळे आणि कॉर्पोरेट डेटाच्या घातांकीय वाढीमुळे, नेटवर्क्स केवळ तांत्रिक पायाभूत सुविधा राहिल्या नाहीत आणि ब्राझिलियन कंपन्यांच्या ऑपरेशन आणि स्ट्रॅटेजीसाठी ते महत्त्वाचे केंद्र बनले आहेत. गार्टनरच्या अलीकडील डेटावरून असे दिसून येते की २०२७ पर्यंत, ब्राझीलमधील ७०% पेक्षा जास्त मोठ्या संस्था त्यांचा स्पर्धात्मक फायदा आणि ऑपरेशनल सुरक्षा राखण्यासाठी नेटवर्क्सवर लागू केलेल्या ऑपरेशनल इंटेलिजेंसवर थेट अवलंबून राहतील.
या संदर्भात, ऑटोमेशन, मशीन लर्निंग आणि रिअल-टाइम अॅनालिटिक्सचा बुद्धिमान वापर केवळ एक फरक करणारा घटक बनत नाही तर लवचिकता, चपळता आणि शाश्वत वाढ शोधणाऱ्या कंपन्यांसाठी एक धोरणात्मक आवश्यकता बनतो. ही चळवळ ऑपरेशनल इंटेलिजेंस (OI) च्या युगाचा मार्ग मोकळा करते - एक अशी परिस्थिती जिथे निर्णय आणि समायोजन रिअल टाइममध्ये होतात, कॉर्पोरेट नेटवर्क्समधील व्यापक डेटा आणि बुद्धिमान ऑटोमेशनद्वारे मार्गदर्शन केले जाते.
ऑपरेशनल इंटेलिजेंस: रिअल-टाइम निर्णय
मूळतः आयटी क्षेत्रात लागू केले गेले - सर्व्हर, नेटवर्क ट्रॅफिक, अॅप्लिकेशन्स आणि सुरक्षिततेसाठी ट्रॅकिंग मेट्रिक्स - सेन्सर्स, कनेक्टेड डिव्हाइसेस आणि विविध डेटा स्रोतांच्या प्रसारामुळे आयओची संकल्पना आता कंपनीच्या जवळजवळ कोणत्याही ऑपरेशनल क्रियाकलापांपर्यंत विस्तारते.
या रिअल-टाइम इंटेलिजेंसचा मुख्य फायदा म्हणजे प्रतिसादाची गती: समस्या आणि संधी उद्भवताच त्या सोडवता येतात - किंवा अगदी अपेक्षित देखील, जसे की भाकित देखभालीच्या बाबतीत. दुसऱ्या शब्दांत सांगायचे तर, वापरकर्त्यांना किंवा ऑपरेशन्सवर परिणाम झाल्यानंतरच नेटवर्क घटनांवर प्रतिक्रिया देण्याऐवजी, कंपन्या प्रतिबंधात्मक आणि डेटा-चालित पद्धतीने कार्य करण्यास सुरुवात करतात.
या दृष्टिकोनामुळे डाउनटाइम कमी होतो, वापरकर्त्याचा अनुभव सुधारतो आणि ऑपरेशनल तोटा टाळता येतो. उदाहरणार्थ, I/O-चालित कॉर्पोरेट नेटवर्कमध्ये, एखाद्या गंभीर लिंकवर अचानक लेटन्सी स्पाइक झाल्यास तात्काळ अलर्ट निर्माण होऊ शकतो आणि ती मोठी समस्या बनण्यापूर्वी स्वयंचलित राउटिंग समायोजन देखील सुरू होऊ शकते. त्याचप्रमाणे, असामान्य वापराचे नमुने सतत शोधले जाऊ शकतात - अतिरिक्त क्षमतेची आवश्यकता किंवा संभाव्य सुरक्षा धोके दर्शवितात - ज्यामुळे त्वरित सुधारात्मक कारवाई करता येते.
ही संकल्पना आयटी मार्केटने एआयओप्स (आयटी ऑपरेशन्ससाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता) म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या संकल्पनांशी सुसंगत आहे, ज्यामध्ये आयटी आणि नेटवर्क ऑपरेशन्स एकात्मिक आणि स्वायत्त पद्धतीने ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी एआय आणि ऑटोमेशन एकत्रित केले आहे.
रिअल-टाइम नेटवर्क व्यवस्थापनात एआय, मशीन लर्निंग आणि ऑटोमेशन.
नेटवर्क ऑटोमेशनमध्ये एआय आणि मशीन लर्निंग एकत्रित केल्याने कॉर्पोरेट पायाभूत सुविधा अधिक स्मार्ट आणि अधिक स्वायत्त बनतात, कामगिरी आणि सुरक्षिततेला अनुकूल करण्यासाठी रिअल टाइममध्ये पॅरामीटर्स समायोजित करतात.
एआय सह, नेटवर्क ऑटोमेशन अत्याधुनिकतेच्या एका नवीन पातळीवर पोहोचते. बुद्धिमान अल्गोरिदमसह सुसज्ज नेटवर्क त्यांचे स्वतःचे कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करू शकतात, भविष्यसूचकपणे दोष शोधू शकतात आणि स्वयंचलितपणे सुरक्षा मजबूत करू शकतात. एआय टूल्स थेट मानवी हस्तक्षेपाची आवश्यकता न घेता, ट्रॅफिक डेटा व्हॉल्यूमचे विश्लेषण करतात आणि कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी कॉन्फिगरेशन गतिमानपणे समायोजित करतात.
याचा अर्थ, उदाहरणार्थ, नेटवर्क परिस्थितीनुसार बँडविड्थ, ट्रॅफिक प्राधान्यक्रम किंवा पर्यायी मार्ग कॅलिब्रेट करणे, ज्यामुळे पीक वेळेतही उच्च कार्यक्षमता सुनिश्चित होते. त्याच वेळी, बुद्धिमान प्रणाली अपयशाची चिन्हे सक्रियपणे ओळखू शकतात - पॅकेट लॉसमध्ये असामान्य वाढ किंवा राउटरचे असामान्य वर्तन - आणि समस्या वापरकर्त्यांवर परिणाम होण्यापूर्वीच कार्य करू शकतात, मग ते उपकरणे रीस्टार्ट करून, नेटवर्क सेगमेंट वेगळे करून किंवा अचूक निदानासह समर्थन संघांना सतर्क करून.
I/O आणि बुद्धिमान ऑटोमेशनमुळे सुरक्षा देखील वाढली आहे. एआय-संचालित उपाय रिअल टाइममध्ये सायबर धोक्यांचे निरीक्षण करतात, दुर्भावनापूर्ण रहदारी फिल्टर करतात आणि संशयास्पद वर्तन आढळल्यास ते स्वयंचलितपणे कमी करण्याचे उपाय लागू करतात.
अंदाज असे दर्शवितात की २०२६ पर्यंत किमान ३०% कंपन्या त्यांच्या नेटवर्क व्यवस्थापन क्रियाकलापांपैकी निम्म्याहून अधिक स्वयंचलित करतील - २०२३ मध्ये १०% पेक्षा कमी कंपन्यांनी असे केले होते त्या तुलनेत ही लक्षणीय वाढ आहे. ही प्रगती ही धारणा प्रतिबिंबित करते की केवळ बुद्धिमान ऑटोमेशनद्वारेच आधुनिक नेटवर्क्सची वाढती जटिलता व्यवस्थापित करणे आणि वास्तविक वेळेत व्यवसायाच्या मागण्या पूर्ण करणे शक्य होईल.
अंमलबजावणीतील आव्हाने
स्पष्ट फायदे असूनही, मोठ्या कंपन्यांसाठी मोठ्या प्रमाणात ऑपरेशनल इंटेलिजेंसची अंमलबजावणी आणि टिकवून ठेवणे हे महत्त्वाचे आव्हान आहे. मुख्य अडथळ्यांपैकी एक म्हणजे तांत्रिक स्वरूप: लेगसी सिस्टम आणि टूल्समध्ये डेटा एकत्रीकरणाचा अभाव. अनेक संस्था अजूनही वेगळ्या डेटा "साइलो" चा सामना करतात, ज्यामुळे नेटवर्क ऑपरेशन्सचा एकसंध दृष्टिकोन मिळवणे कठीण होते.
विविध प्रणालींचे एकत्रीकरण आणि डेटा स्रोतांचे एकत्रीकरण हे ऑपरेशनल इंटेलिजेंसच्या प्रवासात एक अनिवार्य पाऊल आहे. आणखी एक स्पष्ट अडथळा म्हणजे विशेष कामगारांची कमतरता. एआय, मशीन लर्निंग आणि ऑटोमेशन सोल्यूशन्ससाठी प्रगत तांत्रिक कौशल्ये असलेले व्यावसायिक आवश्यक आहेत - भविष्यसूचक मॉडेल तयार करण्यास सक्षम डेटा शास्त्रज्ञांपासून ते जटिल ऑटोमेशन प्रोग्राम करण्यास सक्षम नेटवर्क अभियंत्यांपर्यंत. बाजाराच्या अंदाजानुसार, ब्राझीलमधील किमान ७३% कंपन्यांकडे एआय प्रकल्पांसाठी समर्पित संघ नाहीत आणि सुमारे ३०% कंपन्या या अनुपस्थितीचे कारण थेट बाजारात उपलब्ध असलेल्या तज्ञांच्या कमतरतेला देतात.
त्याची अंमलबजावणी खूपच गुंतागुंतीची बनवणारा आणखी एक पैलू म्हणजे कॉर्पोरेट वातावरणातील विविधता, ज्यामध्ये अनेक क्लाउड (सार्वजनिक, खाजगी, संकरित), इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IoT) उपकरणांचा प्रसार, वितरित अनुप्रयोग आणि विविध ठिकाणे आणि नेटवर्कवरून कनेक्ट होणारे वापरकर्ते (विशेषतः रिमोट आणि संकरित कामासह) यांचा समावेश असू शकतो.
या विखंडित वातावरणात I/O प्लॅटफॉर्म एकत्रित करण्यासाठी केवळ सुसंगत साधनांमध्ये गुंतवणूक करणे आवश्यक नाही, तर विविध डेटा स्रोतांना जोडण्यासाठी आणि विश्लेषणे नेटवर्कची संपूर्ण वास्तविकता प्रतिबिंबित करतात याची खात्री करण्यासाठी काळजीपूर्वक वास्तुशिल्प नियोजन देखील आवश्यक आहे.
ऑपरेशनल इंटेलिजन्सद्वारे चालणारी लवचिकता आणि उत्क्रांती.
या सर्व बाबी लक्षात घेता, हे स्पष्ट आहे की ऑपरेशनल इंटेलिजेंस ही केवळ एक तांत्रिक प्रवृत्ती नाही; ती कॉर्पोरेट नेटवर्कच्या लवचिकता आणि उत्क्रांतीसाठी एक आवश्यक आधारस्तंभ बनली आहे.
ज्या व्यवसाय वातावरणात सेवा व्यत्ययांमुळे लाखोंचे नुकसान होऊ शकते आणि जिथे चपळता आणि ग्राहक अनुभव हे स्पर्धात्मक फरक करणारे घटक आहेत, तिथे रिअल टाइममध्ये निरीक्षण करण्याची, शिकण्याची आणि प्रतिक्रिया देण्याची क्षमता हा एक महत्त्वाचा धोरणात्मक घटक म्हणून उदयास येतो. रिअल-टाइम विश्लेषण, ऑटोमेशन आणि एआयचा समन्वित पद्धतीने अवलंब करून, कंपन्या त्यांच्या नेटवर्क ऑपरेशन्सना बुद्धिमत्ता आणि लवचिकतेच्या नवीन पातळीवर नेऊ शकतात.
ही गुंतवणूक संस्थेच्या सतत अनुकूलन क्षमतेला बळकटी देते: नवीन बाजारपेठेच्या मागण्या, 5G सारख्या प्रगती किंवा अनपेक्षित घटनांना तोंड देताना, बुद्धिमान नेटवर्क लवकर विकसित होऊ शकते आणि पुनर्प्राप्त होऊ शकते, त्यात अडथळा आणण्याऐवजी नवोपक्रम टिकवून ठेवते. शेवटी, नेटवर्कमधील ऑपरेशनल इंटेलिजेंसच्या युगात नेव्हिगेट करणे ही केवळ तांत्रिक कार्यक्षमतेची बाब नाही, तर कंपनीची डिजिटल पायाभूत सुविधा शिकण्यास, स्वतःला मजबूत करण्यास आणि व्यवसायाला भविष्याकडे मजबूती आणि चपळतेने मार्गदर्शन करण्यास सक्षम आहे याची खात्री करणे ही बाब आहे.
