क्या आपका डेटा इकोसिस्टम एआई-रेडी है? कंपनियां अपने सिस्टम को एआई ओवरहॉल के लिए तैयार करने के लिए क्या कर सकती हैं?

भविष्य की मुद्रा के रूप में, डेटा एकत्र करना कंपनियों के लिए एक परिचित प्रक्रिया है। हालांकि, पिछले युग की प्रौद्योगिकियों और टूलसेट ने व्यवसायों को सरल, संरचित डेटा तक सीमित कर दिया, जैसे कि लेनदेन संबंधी जानकारी और ग्राहक और कॉल सेंटर वार्ता। वहाँ से, ब्रांडों ने उत्पाद या सेवा के बारे में ग्राहकों की भावना को देखने के लिए भावना विश्लेषण का उपयोग किया।

नए एआई टूल और क्षमताएं कंपनियों को संरचित डेटा से परे जाने और जटिल और असंरचित डेटासेट में टैप करने का एक अविश्वसनीय अवसर प्रदान करती हैं, जो ग्राहकों के लिए और भी अधिक मूल्य खोलती हैं। उदाहरण के लिए, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) मानव इंटरैक्शन का विश्लेषण कर सकते हैं और ग्राहक अनुभव (सीएक्स) को समृद्ध करने वाले महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि निकाल सकते हैं।

हालांकि, इससे पहले कि संगठन एआई की शक्ति का दोहन कर सकें, एआई एकीकरण के लिए तैयारी के लिए कई चरण हैं, और उनमें से एक सबसे महत्वपूर्ण (और आसानी से अनदेखा किया जाने वाला) उनके डेटा इकोसिस्टम को आधुनिक बनाना है। नीचे कुछ सर्वोत्तम प्रथाएं और रणनीतियां हैं जिनका उपयोग व्यवसाय अपने डेटा इकोसिस्टम को एआई-रेडी बनाने के लिए कर सकते हैं।

डेटा एस्टेट को मास्टर करना

कंपनियों को एआई-रेडी बनने के लिए अपने डेटा को एक केंद्रीय रिपॉजिटरी या डेटा एस्टेट में एकत्रित और व्यवस्थित करना होगा। एक कंपनी का डेटा एस्टेट वह इंफ्रास्ट्रक्चर है जो सभी डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करता है, जिसका प्राथमिक लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि डेटा सही लोगों को तब उपलब्ध हो जब उन्हें डेटा-संचालित निर्णय लेने या अपने डेटा संपत्तियों का एक समग्र दृष्टिकोण प्राप्त करने की आवश्यकता हो। दुर्भाग्य से, अधिकांश कंपनियां अपने मौजूदा डेटा एस्टेट को नहीं समझती हैं, चाहे वह विरासत प्रतिबंधों के कारण हो, सिलोed डेटा के कारण, खराब एक्सेस नियंत्रण के कारण या कुछ कारणों के संयोजन के कारण।

अपने डेटा एस्टेट की गहरी समझ प्राप्त करने के लिए, व्यवसायों को एक भागीदार के साथ काम करना चाहिए जो एआई समाधान प्रदान कर सकता है, जैसे कि एक एकीकृत उत्पन्न एआई ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म। ऐसा प्लेटफ़ॉर्म एलएलएम, एआई-मूल एप्लिकेशन, कस्टम ऐड-ऑन और – सबसे महत्वपूर्ण – डेटा स्टोर पर प्रयोग और नवाचार को तेज करने में उद्यमों को सक्षम बना सकता है। यह प्लेटफ़ॉर्म एक सुरक्षित, स्केलेबल और अनुकूलन योग्य एआई वर्कबेंच के रूप में भी कार्य कर सकता है, जो कंपनियों को उनके डेटा इकोसिस्टम की गहरी समझ प्राप्त करने में मदद करता है, एआई-संचालित व्यवसाय समाधानों में सुधार करता है।

अपने डेटा एस्टेट की गहरी समझ प्राप्त करना न केवल एआई समाधानों की प्रभावशीलता को बढ़ाता है, बल्कि संगठनों को अपने एआई टूल का अधिक जिम्मेदारी से और डेटा सुरक्षा को प्राथमिकता देने वाले तरीके से उपयोग करने में मदद करता है। डेटा एआई-संचालित प्रक्रियाओं और क्षमताओं के कारण अधिक विस्तृत होता जा रहा है, जो सुरक्षा आवश्यकताओं के साथ तकनीकी अनुरूपता और जिम्मेदार एआई सर्वोत्तम प्रथाओं के पालन की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

डेटा गवर्नेंस और सुरक्षा को बढ़ाना

व्यवसायों को एआई-रेडी बनने के लिए अपने डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क में एक महत्वपूर्ण बदलाव करना होगा। डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क एक अपेक्षाकृत हाल का आविष्कार है जो अधिक पारंपरिक डेटा संपत्तियों पर केंद्रित है। हालांकि, आज, संरचित डेटा के अलावा, व्यवसायों को व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई), ईमेल, ग्राहक प्रतिक्रिया आदि जैसे असंरचित डेटा का उपयोग करने की आवश्यकता है, जो वर्तमान डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क संभाल नहीं सकते हैं।

इसके अलावा, उत्पन्न एआई (जेन एआई) डेटा गवर्नेंस परिदृश्य को नियम-आधारित से गार्डरेल में बदल रहा है। व्यवसायों को सीमाएं परिभाषित करने की आवश्यकता है, न कि कठोर नियमों पर निर्भर रहने की, क्योंकि एक सफलता या विफलता कुछ विशेष रूप से प्रासंगिक नहीं बताती है। सीमाएं परिभाषित करके, एक विशिष्ट डेटा सेट पर एक सफलता दर की गणना करके और फिर यह मापने कि क्या आउटपुट उन सीमाओं के भीतर रहते हैं, संगठन यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या एक एआई समाधान तकनीकी रूप से अनुरूप है या यदि इसे ठीक करने की आवश्यकता है।

संगठनों को नए डेटा गवर्नेंस टूल, दृष्टिकोण और विधियों को लागू करना और अपनाना होगा। अग्रणी ब्रांड डेटा गवर्नेंस और गुणवत्ता आश्वासन के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हैं। विशेष रूप से, पूर्वनिर्धारित नीतियों और सीमाओं को स्थापित करके, ये कंपनियां डेटा मानकों के प्रवर्तन को अधिक आसानी से स्वचालित कर सकती हैं। अन्य सर्वोत्तम डेटा गवर्नेंस प्रथाओं में डेटा प्रोसेसिंग और स्टोरेज प्रोटोकॉल को तैनात करना, जहां संभव हो डेटा को अनाम करना, और अवांछित डेटा संग्रह को प्रतिबंधित करना शामिल है।

चूंकि एआई-संचालित डेटा संग्रह के आसपास का नियामक परिदृश्य विकसित होता रहता है, गैर-अनुपालन गंभीर जुर्माना और प्रतिष्ठा की क्षति का कारण बन सकता है। इन उभरती नियमों का नेविगेशन करने के लिए एक व्यापक डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क की आवश्यकता होगी जो उन डेटा सुरक्षा कानूनों को नोट करता है जो एक कंपनी के संचालन के क्षेत्रों के लिए विशिष्ट हैं, जैसे कि ईयू का एआई अधिनियम।

इसी तरह, व्यवसायों को संगठन भर में डेटा साक्षरता में सुधार करना होगा। कंपनियों को हर स्तर पर बदलाव करने की आवश्यकता है, न कि केवल तकनीकी लोगों के साथ, जैसे कि इंजीनियर या डेटा वैज्ञानिक। एक डेटा परिपक्वता मूल्यांकन के साथ शुरू करें, विभिन्न भूमिकाओं में डेटा सुरक्षा क्षमताओं का मूल्यांकन करते हैं। ऐसा मूल्यांकन यह पता लगा सकता है कि क्या टीमें एक ही व्यावसायिक भाषा नहीं बोल रही हैं। एक बेसलाइन स्थापित करने के बाद, व्यवसाय डेटा साक्षरता और सुरक्षा जागरूकता को बढ़ाने के लिए योजनाओं को लागू कर सकते हैं।

डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं को बढ़ाना

यदि यह पहले से स्पष्ट नहीं था, तो असंरचित डेटा वह पहाड़ी है जिस पर ब्रांड विफल हो जाएंगे या सफल होंगे। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, असंरचित डेटा में पीआईआई, ईमेल और ग्राहक प्रतिक्रिया शामिल हो सकते हैं और कोई भी डेटा जो एक नियमित पाठ फ़ाइल, पीडीएफ, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल स्प्रेडशीट आदि में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है। असंरचित डेटा की यह अव्यवस्थित प्रकृति इसे विश्लेषण या खोज करना अधिक कठिन बना देती है। अधिकांश डेटा प्रौद्योगिकी टूल और प्लेटफ़ॉर्म असंरचित डेटा को शामिल नहीं कर सकते हैं और इसके ऊपर कार्रवाई नहीं कर सकते हैं – विशेष रूप से दैनिक ग्राहक इंटरैक्शन के संदर्भ में।

असंरचित डेटा की चुनौतियों को पार करने के लिए, संगठनों को इस अनदेखी ज्ञान को कब्जे में करना, निकालना और इसे एक उद्यम ज्ञान आधार पर मैप करना होगा ताकि उनके डेटा इकोसिस्टम का एक पूर्ण चित्र बनाया जा सके। अतीत में, यह ज्ञान प्रबंधन प्रक्रिया श्रमसाध्य थी, लेकिन एआई इसे आसान और सस्ती बना रहा है क्योंकि यह कई स्रोतों से डेटा एकत्र करता है, असंगतताओं को ठीक करता है, डुप्लिकेट को हटाता है, महत्वपूर्ण से महत्वहीन डेटा को अलग करता है, आदि।

एक बार एआई डेटा इकोसिस्टम के साथ एकीकृत हो जाने के बाद, यह जटिल संपत्तियों के प्रोसेसिंग को स्वचालित करने में मदद कर सकता है, जैसे कि कानूनी दस्तावेज, अनुबंध, कॉल सेंटर इंटरैक्शन, आदि। एआई ज्ञान ग्राफ़ बनाने में भी मदद कर सकता है ताकि असंरचित डेटा को व्यवस्थित किया जा सके, जिससे जेन एआई क्षमताएं अधिक प्रभावी हो जाती हैं। इसके अलावा, जेन एआई कंपनियों को साझा समानताओं के आधार पर डेटा एकत्र करने और वर्गीकृत करने में मदद करता है, जो लापता निर्भरताओं को उजागर करता है।

जबकि ये उभरते एआई-संचालित डेटा विश्लेषण टूल असंगठित या अव्यवस्थित डेटा से अंतर्दृष्टि निकाल सकते हैं और निकाल सकते हैं, व्यवसायों को भी अपने टेक स्टैक को इन जटिल डेटासेट का समर्थन करने के लिए आधुनिक बनाना होगा। टेक स्टैक को पुनर्जीवित करना एक ऑडिट के साथ शुरू होता है – विशेष रूप से, एक मूल्यांकन जो यह निर्धारित करता है कि कौन से सिस्टम आधुनिक नवाचारों के साथ तालमेल बिठाने के स्तर पर प्रदर्शन कर रहे हैं और कौन से नहीं हैं। कंपनियों को यह भी निर्धारित करना होगा कि कौन से मौजूदा सिस्टम नए टूल के साथ एकीकृत हो सकते हैं।

एआई-रेडी बनने में मदद पाना

एक डेटा इकोसिस्टम को एआई-रेडी बनाना एक जटिल, थकाऊ और बहुस्तरीय प्रक्रिया है जिसके लिए उच्च स्तर की विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। कुछ कंपनियों के पास ऐसी ज्ञान या कौशल होते हैं जो घर में होते हैं। यदि एक ब्रांड अपने डेटा इकोसिस्टम को एआई एकीकरण के लिए तैयार करने के लिए एक भागीदार की विशेषज्ञता का लाभ उठाने का चुनाव करता है, तो उनकी खोज में कुछ गुणों पर जोर देना चाहिए।

शुरुआत के लिए, एक आदर्श भागीदार को कई, अंतर्संबंधित क्षेत्रों (न केवल एआई) में तकनीकी विशेषज्ञता होनी चाहिए, जैसे कि क्लाउड, सुरक्षा, डेटा, सीएक्स, आदि। एक उत्कृष्ट भागीदार की एक और विशिष्ट विशेषता यह है कि यह लचीलेपन के महत्व को पहचानता है। जैसे-जैसे तकनीकी परिवर्तन तेज होता जा रहा है, यह भविष्य की भविष्यवाणी करना अधिक चुनौतीपूर्ण हो रहा है। इस संबंध में, एक आदर्श भागीदार को भविष्य की कुछ स्थिति पर अनुमान नहीं लगाना चाहिए; इसके बजाय, यह एक व्यवसाय के डेटा इकोसिस्टम और मानव पूंजी को लचीला बनाने में मदद करता है ताकि वे बाजार की प्रवृत्तियों और ग्राहकों की मांगों के अनुसार अनुकूलन कर सकें।

इसके अलावा, जैसा कि ऊपर चर्चा की गई है, एआई प्रौद्योगिकियां केवल डेटा विज्ञान टीम के लिए नहीं हैं। एआई संचालन एक संगठनव्यापी प्रयास है। हर स्तर पर हर कर्मचारी को एआई-साक्षर होने की आवश्यकता है, चाहे उनका स्तर कुछ भी हो। एक भागीदार को इस अंतर को पुल करने में मदद करनी चाहिए, व्यवसाय और लोगों की विशेषज्ञता को एक साथ लाने में मदद करनी चाहिए ताकि उद्यम घर में आवश्यक क्षमताओं का विकास कर सकें।