अपनी कंपनी की एआई रणनीति को भविष्य के लिए तैयार करें: एक मजबूत डेटा फाउंडेशन कैसे स्थायी नवाचार के लिए आपको तैयार कर सकता है

पिछले कुछ वर्षों में, नवाचार की तेज़ गति ने व्यवसायिक नेताओं को चकित कर दिया है, और इसके साथ तालमेल बिठाना चुनौतीपूर्ण रहा है। जब कंपनियां सोचती हैं कि वे खेल में आगे हैं, तो एक新的 घोषणा ध्यान को विभाजित करने और प्रगति को विक्षेपित करने की धमकी देती है। इसका परिणाम यह हुआ है कि सी-सूट अपनी डिजिटल रणनीतियों के साथ दीर्घकालिक सोच रही है, और स्थायी नवाचार के लिए अपनी क्षमता को मजबूत कर रही है।

स्थायी नवाचार की अवधारणा स्थिरता से अलग है (जो अक्सर जलवायु प्रभाव से संबंधित होती है), और यह एक मान्यता है कि उभरती प्रौद्योगिकी को पनपने के लिए सही पारिस्थितिकी तंत्र की आवश्यकता होती है। दूसरे शब्दों में, डिजिटल परिवर्तन केवल वर्तमान में उपलब्ध प्रौद्योगिकी को प्राप्त करने के बारे में नहीं है, बल्कि भविष्य में आने वाली प्रौद्योगिकी को प्राप्त करने के लिए एक मजबूत डेटा फाउंडेशन स्थापित करने के बारे में है। यह फाउंडेशन नवाचार का मूल है, और यह कंपनियों को एक विश्लेषण मॉडल बनाने की अनुमति देता है जो परिवर्तन को चलाने वाले अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। इस तरह का वातावरण अक्सर “फेल फास्ट, लर्न फास्ट” के सिद्धांत के लिए जिम्मेदार होता है, क्योंकि यह टीमों को नए विचारों के साथ प्रयोग करने और परीक्षण करने के लिए जगह देता है।

जैसे ही एआई और जेनएआई के चारों ओर हYPE प्रयोग से कार्यान्वयन में बदलता है, कंपनियां अपने निवेश को भविष्य के लिए तैयार करने के लिए एक मजबूत, अच्छी तरह से वास्तुकला डेटा परत बना रही हैं जो सुलभ, व्यवस्थित और समय की कसौटी पर खरा उतरने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

डेटा गैप को संबोधित करना

जबकि ग्राहकों को सामने आने वाली अधिक आकर्षक प्रौद्योगिकी सभी हेडलाइंस को पकड़ती है, यह डेटा विश्लेषण है जो वास्तव में एआई/जेनएआई का काम करता है। अधिकांश नेता अब इसे समझते हैं, लेकिन एआई कार्यक्रम और डेटा संग्रह प्रयास अभी भी एक दूसरे के समानांतर चल सकते हैं, जहां डेटा एक स्थान पर एकत्र किया जाता है trước यह एआई कार्यक्रमों में खिलाया जाता है। अपने डेटा कार्यक्रम और एआई/जेनएआई प्रक्रियाओं को दो अलग-अलग पहलों के रूप में देखने के बजाय, दोनों प्रयासों को जोड़ने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा ठीक से व्यवस्थित और तैयार है ताकि यह एआई परियोजनाओं को चलाने के लिए तैयार हो। इसका अर्थ है कि जबकि बहुत सारा डेटा उपलब्ध हो सकता है, नेताओं को यह विचार करने की आवश्यकता है कि कितना डेटा वास्तव में उनकी एआई परियोजनाओं को चलाने के लिए तैयार है। वास्तविकता यह है कि नहीं, बहुत सारा डेटा उपलब्ध होने के बावजूद, संगठन डेटा और एआई को अलग-अलग रखने के द्वारा प्रयासों को दोहरा रहे हैं, और उन्हें एक साथ लाने से कुशलता, लागत में कमी, और संचालन में सुधार के मामले में एक महत्वपूर्ण अंतर बन सकता है।

बीसीजी के अनुसार, कंपनियों ने जिन्होंने अपने डेटा और एआई कार्यक्रमों को शुरू से ही एक साथ जोड़ने में समय लगाया है, उन्होंने अपने समकक्षों की तुलना में असमान वृद्धि का अनुभव किया है। आखिरकार, कंपनियों के पास एआई विकास के लिए डेटा की आवश्यकता होती है, और नेता अपनी अधिक परिपक्व क्षमताओं का उपयोग करके अधिक भिन्नता और परिवर्तनकारी डेटा और एआई के उपयोग को बेहतर ढंग से विचार करने, प्राथमिकता देने और अपनाने के लिए दौड़ से आगे निकल रहे हैं। परिणामस्वरूप, कंपनियों ने जिन्होंने अपने डेटा को एआई विकास से जोड़ा है, उनके पास अपने व्यवसाय में लागू और अपनाए गए उपयोग के मामलों की संख्या चार गुना अधिक है, और प्रत्येक उपयोग के मामले के लिए, वित्तीय प्रभाव पांच गुना अधिक है।

अपने डेटा फाउंडेशन को मजबूत करने के लिए, कुछ महत्वपूर्ण प्रश्न पूछना शुरू करें

याद रखें, डेटा को उठाने और स्थानांतरित करने (चाहे ऑन-साइट या क्लाउड माइग्रेशन के माध्यम से) की क्षमता इसे एआई-तैयार बनाने जैसी नहीं है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटा विश्लेषण के लिए तैयार है (यानी, एआई-इनसाइट्स के लिए विश्लेषण किया जा सकता है), कंपनियों को पहले कुछ महत्वपूर्ण प्रश्नों पर विचार करने की आवश्यकता है:

• हमारा डेटा विशिष्ट व्यवसायिक परिणामों से कैसे जुड़ता है? एआई मॉडलों को प्रभावी होने के लिए संग्रहीत, प्रासंगिक और संदर्भित डेटा की आवश्यकता होती है। शुरुआती चरणों में, कंपनियों को अपने डेटा को कैसे प्राप्त किया जाए और संग्रहीत किया जाए, इसके बजाय यह सोचने की आवश्यकता है कि यह एआई-संचालित निर्णय लेने के लिए विशिष्ट कार्यों में कैसे उपयोग किया जाएगा। जब कंपनियां अपने डेटा को संग्रहीत और व्यवस्थित करते समय विशिष्ट उपयोग के मामलों को वास्तुकला करती हैं, तो यह नए प्रक्रियाओं जैसे कि एआई, जेनएआई, या एजेंटिक एआई के विकास के समय अधिक आसानी से सुलभ हो सकता है।
• हमारे रास्ते में क्या बाधाएं हैं? जब मैककिंसे ने 100 सी-सूट नेताओं का सर्वेक्षण किया, जिनमें से लगभग 50% ने डिजिटल और विश्लेषणात्मक परिवर्तनों द्वारा उत्पन्न जोखिमों को समझने में कठिनाई का अनुभव किया – जोखिम प्रबंधन के लिए शीर्ष दर्द बिंदु। परिणाम प्राप्त करने की जल्दी में, कंपनियां अक्सर रणनीति के लिए गति की बलि दे सकती हैं। इसके बजाय, नेताओं को सभी कोणों का ध्यान से अध्ययन करने की आवश्यकता है, भविष्य में सोचने की आवश्यकता है, और जोखिम की संभावना को कम करने का प्रयास करना है।
• हम अपने डेटा को कैसे अधिक कुशलता से अनुकूलित कर सकते हैं? जैसे ही डेटा की आवश्यकता बढ़ती है, प्रबंधकों को अक्सर अपने स्वयं के विभाग पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अंधेरे में रखा जा सकता है। इस प्रकार की सिलो वाली सोच डेटा की अतिव्याप्ति और धीमी डेटा पुनर्प्राप्ति गति की ओर ले जाती है, इसलिए कंपनियों को शुरू से ही क्रॉस-फंक्शनल संचार और सहयोग को प्राथमिकता देने की आवश्यकता है।

एक मजबूत डेटा फाउंडेशन विकसित करने के लिए 4 सर्वोत्तम अभ्यास

कंपनियां जो आज अपने डेटा परत में निवेश करती हैं वे भविष्य में एआई की दीर्घकालिक सफलता के लिए खुद को तैयार कर रही हैं। यहां चार सर्वोत्तम अभ्यास हैं जो आपको अपनी डेटा रणनीति को भविष्य के लिए तैयार करने में मदद कर सकते हैं:

1. डेटा गुणवत्ता और शासन को सुनिश्चित करें

• डेटा वंशावली, मेटाडेटा प्रबंधन, और स्वचालित गुणवत्ता जांच स्थापित करें
• बेहतर खोज और वर्गीकरण के लिए एआई-संचालित डेटा कैटलॉग का लाभ उठाएं
• डेटा प्रबंधन को सरल बनाएं ताकि संरचित और असंरचित डेटा, मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल, नोटबुक, डैशबोर्ड, और फ़ाइलों का सुगम शासन सुनिश्चित किया जा सके

एक अच्छा उदाहरण एक कंपनी है जो सक्रिय रूप से डेटा गुणवत्ता और शासन को सुनिश्चित करने के लिए एआई का उपयोग करती है, जैसे एसएपी, जो अपने डेटा प्रबंधन सूट में एमएल क्षमताओं को एकीकृत करता है ताकि डेटा असंगतताओं की पहचान और सुधार किया जा सके, जिससे अपने प्लेटफ़ॉर्म पर समग्र डेटा गुणवत्ता और मजबूत डेटा शासन की प्रथाओं को बनाए रखा जा सके।

2. डेटा सुरक्षा, गोपनीयता, और अनुपालन को मजबूत करें

• डेटा को आराम और संचरण में एन्क्रिप्ट करके ज़ीरो-ट्रस्ट सुरक्षा लागू करें
• सुरक्षा उल्लंघनों को रोकने और असामान्यताओं की पहचान करने के लिए एआई-संचालित खतरा पता लगाने का उपयोग करें
• जीडीपीआर और सीसीपीए जैसे वैश्विक नियमों के साथ अनुपालन सुनिश्चित करें, और एआई का उपयोग करके रिपोर्टिंग/अडिट को स्वचालित करें

एक कंपनी जो डिजिटल आपूर्ति श्रृंखला और तीसरे पक्ष के जोखिम प्रबंधन में नवाचार कर रही है ब्लैक काइट है। ब्लैक काइट का इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म तीसरे पक्षों और आपूर्ति श्रृंखलाओं में तेज़ी से और लागत प्रभावी ढंग से खुफिया जानकारी प्रदान करता है, जिसे जोखिम प्रबंधन टीमों द्वारा आसानी से उपभोग और महत्वपूर्ण सुरक्षा अंतराल बंद करने के लिए एक सरलीकृत डैशबोर्ड में प्राथमिकता दी जाती है।

3. रणनीतिक साझेदारी का अन्वेषण करें

• अपनी उन्नत विश्लेषण क्षमताओं का मूल्यांकन करें और अध्ययन करें कि आपका मौजूदा डेटा कैसा प्रदर्शन करता है
• साझेदारों की तलाश करें जो एआई, डेटा इंजीनियरिंग, और विश्लेषण को एक आसानी से प्रबंधित प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत कर सकते हैं

कुछ क्लाउड-आधारित साझेदार समाधान जो एआई सफलता के लिए डेटा को संरचित करने में मदद कर सकते हैं: (ए) डेटाब्रिक्स, जो मौजूदा उपकरणों के साथ एकीकृत होता है और व्यवसायों को डेटा/एआई (जेनएआई और अन्य एमएल मॉडल सहित) बनाने, स्केल करने और शासन करने में मदद करता है; और (बी) स्नोफ्लेक, जो एक प्लेटफ़ॉर्म संचालित करता है जो डेटा विश्लेषण और एक ही समय में डेटा सेट तक पहुंच की अनुमति देता है न्यूनतम विलंबता के साथ।

4. डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा दें

• प्राकृतिक भाषा प्रश्न (एनएलक्यू) का उपयोग करके स्व-सेवा एआई टूल्स को लागू करके डेटा पहुंच को लोकतंत्रित करें
• कर्मचारियों को एआई और डेटा साक्षरता में अपस्किल करें, और एआई, जेनएआई, और अन्य डेटा शासन प्रक्रियाओं में टीमों को प्रशिक्षित करें
• डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और व्यवसायिक टीमों के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करें ताकि डेटा साझा करने और अधिक समग्र अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की सुविधा मिल सके

एक प्रमुख उदाहरण एक कंपनी है जो सक्रिय रूप से एक डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देती है जो एआई पर भारी रूप से निर्भर करती है, अमेज़ॅन है, जो ग्राहक डेटा का व्यापक रूप से उपयोग करता है उत्पाद अनुशंसाओं को व्यक्तिगत बनाने के लिए, लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करने के लिए, और अपने संचालन में सूचित व्यवसायिक निर्णय लेने के लिए।

भविष्य के लिए डेटा फाउंडेशन का निर्माण

एक हालिया केपीएमजी सर्वेक्षण के अनुसार, 67% व्यवसायिक नेता उम्मीद करते हैं कि एआई उनके व्यवसाय को अगले दो वर्षों में मूल रूप से बदल देगा, और 85% महसूस करते हैं कि डेटा गुणवत्ता प्रगति के लिए सबसे बड़ा बोतलनेक होगा। इसका मतलब है कि यह डेटा के बारे में एक बड़े पुनर्विचार का समय है, न केवल भंडारण पर ध्यान केंद्रित करना, बल्कि उपयोगिता और दक्षता पर भी। अपने डेटा फाउंडेशन को अब व्यवस्थित करके, कंपनियां अपने एआई निवेश को भविष्य के लिए तैयार कर सकती हैं और स्थायी नवाचार के लिए खुद को स्थिति में रख सकती हैं।