डोमिनिक सार्टोरियो, डेनोडो में उत्पाद विपणन के वीपी – साक्षात्कार श्रृंखला

डोमिनिक सार्टोरियो डेनोडो में उत्पाद विपणन के वीपी हैं। डोमिनिक के पास डेटा प्रबंधन और शासन बाजार में 20 से अधिक वर्षों का अनुभव है, जिसमें इन्फोर्मेटिका, प्रोटेग्रिटी जैसे प्रमुख विक्रेताओं में विभिन्न उत्पाद और विपणन नेतृत्व भूमिकाएं शामिल हैं।

डेनोडो डेटा प्रबंधन में एक वैश्विक नेता है, जो विश्वसनीय एआई एजेंटों और अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करता है। डेनोडो प्लेटफ़ॉर्म, एक पुरस्कार विजेता तर्कसंगत डेटा प्रबंधन समाधान, उद्यम डेटा को एआई, विश्लेषण, और स्व-सेवा पहल के लिए विश्वसनीय अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करता है। दुनिया भर के संगठन डेनोडो का उपयोग करके एआई-तैयार, व्यवसाय-तैयार डेटा को पारंपरिक डेटा लेकहाउस की तुलना में 4 गुना तेजी से समय-समय पर प्राप्त करते हैं, 345% आरओआई, और 10 गुना बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करते हैं। 850 उद्यम नेताओं के अंतर्दृष्टि से प्राप्त, डेनोडो की एआई ट्रस्ट गैप रिपोर्ट बताती है कि कई एआई परियोजनाएं प्रयोगशाला चरण से आगे क्यों नहीं बढ़ पाती हैं और संगठनों को विश्वसनीय, उत्पादन-तैयार एआई बनाने के लिए क्या करना होगा।

आपके पास इन्फोर्मेटिका, प्रोटेग्रिटी, इंफोवोर्क्स, और अब डेनोडो जैसी कंपनियों में वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएं रही हैं, जो सभी उद्यम डेटा बुनियादी ढांचे के विभिन्न स्तरों पर केंद्रित हैं। एआई ने विश्लेषण से स्वायत्त और एजेंटिक प्रणालियों में कैसे बदलाव किया है, इस पर आपकी “विश्वसनीय डेटा” की धारणा कैसे विकसित हुई है?

मेरे करियर की शुरुआत में, विश्वसनीय डेटा मुख्य रूप से सटीकता, वंशावली, सुरक्षा, और विश्लेषकों को डैशबोर्ड और रिपोर्टों में विश्वास दिलाने के बारे में था। एजेंटिक एआई के साथ, दांव बहुत अधिक हैं क्योंकि प्रणालियां केवल डेटा की व्याख्या नहीं कर रही हैं; वे स्वायत्त रूप से कार्य कर सकती हैं, व्यवसाय प्रवाह को ट्रिगर कर सकती हैं, या वास्तविक दुनिया के प्रभाव के साथ निर्णय ले सकती हैं। इसका मतलब है कि विश्वसनीय डेटा में अब लाइव ऑपरेशनल संदर्भ, सुसंगत व्यवसाय अर्थ, और सुरक्षा गार्डरेल शामिल होनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एजेंट सही ढंग से और सुरक्षित रूप से कार्य कर रहे हैं।

डेनोडो की एआई ट्रस्ट गैप रिपोर्ट में पाया गया कि 66% संगठनों का कहना है कि एआई डेटा विश्वसनीय होने के लिए वास्तविक समय या निकट वास्तविक समय होना चाहिए। आप क्यों सोचते हैं कि इतने सारे उद्यम अभी भी एआई प्रणालियों को लाइव ऑपरेशनल डेटा प्रदान करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं?

अधिकांश उद्यमों को एआई एजेंटों के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था जिन्हें कई प्रणालियों में लाइव स्थितिजन्य जागरूकता की आवश्यकता होती है। उनका डेटा अनुप्रयोगों, क्लाउडों, वेयरहाउसों, लेकहाउसों, विरासत प्रणालियों, और अन्य ऑपरेशनल प्लेटफ़ॉर्म में फैला हुआ है। वे इस डेटा को विश्लेषण और बीआई के लिए एक केंद्रीय वेयरहाउस या डेटा लेक में कॉपी कर सकते हैं, लेकिन यह एआई एजेंटों के लिए उपयुक्त नहीं है जिन्हें लाइव स्थितिजन्य जागरूकता की आवश्यकता होती है। एक बार डेटा कॉपी हो जाने के बाद, यह लाइव नहीं रहता है। यह वास्तविक समय में स्ट्रीम करना संभव है, लेकिन यह बहुत जल्दी बहुत महंगा हो जाता है। यह वह जगह है जहां डेनोडो का तर्कसंगत डेटा प्रबंधन दृष्टिकोण महत्वपूर्ण हो जाता है, क्योंकि यह एआई प्रणालियों को शासित डेटा तक पहुंच प्रदान करता है बिना यह आवश्यकता होती है कि उद्यमों को लगातार सब कुछ कॉपी और पुनः प्लेटफ़ॉर्म करना होगा।

रिपोर्ट में एक और उल्लेखनीय खोज यह है कि उद्यम एआई पहल अब सैकड़ों डेटा स्रोतों से डेटा खींचते हैं, जिनमें से कुछ संगठन 1,000 से अधिक स्रोतों तक पहुंचते हैं। यह स्तर की खंडितता उद्यमों को एआई वास्तुकला के बारे में कैसे सोचना चाहिए?

इस स्तर पर, वास्तुकला को शारीरिक रूप से प्रत्येक स्रोत को एकत्रित करने पर निर्भर नहीं करना चाहिए। उद्यमों को एक अभिविन्यास परत की आवश्यकता होती है जो डेटा की खोज, एकीकरण, शासन, और वितरण कर सकती है जो वे पहले से ही वितरित वास्तविकता में हैं। मेरे विचार में, डेटा वास्तुकला को अधिक तर्कसंगत, मेटाडेटा-संचालित, और सेमेंटिक होने की आवश्यकता है ताकि एजेंट संदर्भ में सही डेटा पा सकें बिना अंतर्निहित प्रणालियों से जुड़े हुए।

रिपोर्ट यह तर्क देती है कि कई एआई विफलताएं वास्तव में “डेटा वास्तुकला विफलताएं” हैं, न कि मॉडल विफलताएं। क्या आप सोचते हैं कि उद्योग ने मॉडलों पर बहुत अधिक समय बिताया है और डेटा बुनियादी ढांचे के महत्व को कम आंका है?

हाँ। मॉडल महत्वपूर्ण हैं, लेकिन कई विफल एआई परियोजनाएं इसलिए विफल नहीं होती हैं क्योंकि मॉडल सक्षम नहीं है; वे इसलिए विफल होती हैं क्योंकि मॉडल अपूर्ण, पुराने, असंगत, या खराब शासित डेटा के साथ काम कर रहा है। मॉडल पायलट में काम करता था, एक अच्छी तरह से परिभाषित और क्यूरेटेड डेटा सेट का उपयोग करते हुए, लेकिन एक बार “वास्तविक दुनिया” में तैनात होने के बाद, इसकी वितरित गंदगी के साथ, एआई विश्वसनीय परिणामों का उत्पादन करने में विफल रहता है। मेरा अनुभव यह रहा है कि उद्यमों को तब बेहतर एआई परिणाम मिलते हैं जब वे डेटा परत को एआई वास्तुकला के एक प्रमुख हिस्से के रूप में मानते हैं, न कि एक बाद के विचार के रूप में।

डेनोडो अक्सर सेमेंटिक संगति और सार्वभौमिक सेमेंटिक परत के महत्व के बारे में बात करता है। एआई एजेंट स्वायत्त रूप से निर्णय लेना शुरू करते हैं, तो सेमेंटिक संरेखण गलत कार्रवाई या व्यवसाय तर्क की कल्पना को रोकने के लिए कितना महत्वपूर्ण हो जाता है?

सेमेंटिक संरेखण बिल्कुल महत्वपूर्ण हो जाता है। यदि एक प्रणाली “ग्राहक”, “राजस्व”, “जोखिम”, या “चर्न” को दूसरे से अलग परिभाषित करती है, तो एक एआई एजेंट एक तकनीकी रूप से संभव उत्तर दे सकता है जो अभी भी व्यवसाय संदर्भ के लिए गलत है। एक सार्वभौमिक सेमेंटिक परत सुनिश्चित करती है कि एजेंट सुसंगत व्यवसाय अर्थ के साथ कार्य करें, न कि केवल कच्चे डेटा तक पहुंच के साथ।

आपका एआई और बिग डेटा एक्सपो सत्र एआई पायलट से उत्पादन में जाने पर केंद्रित था। आपके अनुभव में, उद्यमों को “पायलट चरण” में क्यों फंसना पड़ता है और वास्तविक ऑपरेशनल प्रणालियों में एआई को स्केल करने में विफल रहता है?

पायलट अक्सर काम करते हैं क्योंकि वे संकीर्ण, मैन्युअल रूप से क्यूरेटेड, और उद्यम की पूरी जटिलता से अलग हैं। उत्पादन एआई को लाइव डेटा को कई स्रोतों से, सुरक्षा, शासन, प्रदर्शन, ऑडिटेबिलिटी, बदलते व्यवसाय नियमों, और वास्तविक कार्य प्रवाह में एकीकरण से निपटना होता है। कई संगठन फंस जाते हैं क्योंकि वे एक प्रभावशाली डेमो बनाते हैं, लेकिन उत्पादन एआई को स्केल पर विश्वसनीय रूप से संचालित करने के लिए आवश्यक शासित डेटा फाउंडेशन नहीं बनाते हैं।

रिपोर्ट में यह अनुमान लगाया गया है कि आगामी वर्षों में एजेंटिक एआई परियोजनाओं का एक महत्वपूर्ण प्रतिशत रद्द किया जा सकता है क्योंकि लागत में वृद्धि, अस्पष्ट मूल्य, या अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण के कारण। क्या आप सोचते हैं कि उद्योग एक चरण में प्रवेश कर रहा है जहां उद्यमों को एआई परियोजनाओं के जीवित रहने के बारे में अधिक चयनात्मक होने की आवश्यकता होगी?

हाँ, और मुझे लगता है कि यह स्वस्थ है। एआई के पहले चरण में संभावना के बारे में था; अगला चरण संचालन मूल्य, लागत अनुशासन, और विश्वास के बारे में होगा। जो परियोजनाएं जीवित रहेंगी वे वे होंगी जो मापनीय व्यवसाय परिणामों से जुड़ी हुई हैं और सही डेटा, शासन, और वास्तुकला द्वारा समर्थित हैं।

सुरक्षा और शासन रिपोर्ट में बार-बार दिखाई देते हैं, विशेष रूप से “गार्डरेल” के लिए एजेंटिक एआई के आसपास। संगठनों को स्वायत्त एआई क्षमताओं के साथ सख्त पहुंच नियंत्रण और ऑडिटेबिलिटी की आवश्यकता को कैसे संतुलित करना चाहिए?

मुख्य बात यह है कि शासन को एआई प्रणाली बनाने के बाद जोड़ा नहीं जाना चाहिए। पहुंच नियंत्रण, नीति प्रवर्तन, वंशावली, और ऑडिटेबिलिटी को डेटा पहुंच परत में ही एम्बेड किया जाना चाहिए, ताकि एआई एजेंट केवल उस डेटा को देखें और उपयोग करें जिसके लिए उन्हें अधिकृत किया गया है। डेनोडो के साथ, एक ही शासन नीतियों को वितरित स्रोतों में लगातार लागू किया जा सकता है, जो तब आवश्यक है जब एआई हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड वातावरण में संचालित हो रहा हो।

डेनोडो तर्कसंगत डेटा प्रबंधन को हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड वातावरण में एकीकरण के बिना एकत्रित करने के लिए एक तरीके के रूप में प्रस्तुत करता है। एआई वास्तुकला के लिए “शून्य-कॉपी” या तर्कसंगत-पहले वास्तुकला को दीर्घकालिक दिशा के रूप में देखते हैं?

हाँ। पुनर्प्राप्ति-आधारित एआई को सही डेटा को सही समय पर प्राप्त करने पर निर्भर करता है, न कि हर डेटा सेट को पहले से एक एकल रिपॉजिटरी में ले जाने की आवश्यकता है। एक तर्कसंगत-पहले, शून्य-कॉपी दृष्टिकोण उद्यमों के साथ कैसे काम करता है: डेटा वितरित रहता है, लेकिन एआई एक शासित, सेमेंटिक, वास्तविक समय परत के माध्यम से इसे एक्सेस कर सकता है। यह दिशा है जिस पर मुझे लगता है कि उद्यम एआई को जाना होगा।

आगामी तीन से पांच वर्षों में, आपको क्या लगता है कि वे संगठन जो विश्वसनीय एआई को संचालित करने में सफल होंगे और उन लोगों से अलग होंगे जो प्रयोगशाला मोड में फंसे रहेंगे?

विजेता वे संगठन होंगे जो पहचानते हैं कि एआई केवल एक मॉडल रणनीति नहीं है; यह एक डेटा रणनीति है, एक शासन रणनीति है, और एक संचालन मॉडल रणनीति है। वे लाइव डेटा एक्सेस, सेमेंटिक संगति, पुन: र उ स क व न स न य ो ज न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न ए व म स स थ ा प न ए प ु र ण व य व स थ ा प न 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