जय मिश्रा, एस्टेरा सॉफ्टवेयर के सीओओ – साक्षात्कार श्रृंखला

जय मिश्रा एस्टेरा सॉफ्टवेयर के मुख्य परिचालन अधिकारी (सीओओ) हैं, जो एक तेजी से बढ़ते उद्यम-तैयार डेटा समाधान प्रदाता है। वे व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को डेटा-से-अंतर्दृष्टि अंतर को पुल करने में मदद करते हैं एक उपयोगकर्ता-मित्रा लेकिन उच्च-प्रदर्शन डेटा निष्कर्षण, डेटा गुणवत्ता, डेटा एकीकरण, डेटा वेयरहाउसिंग और इलेक्ट्रॉनिक डेटा विनिमय समाधानों के साथ, जो मध्यम आकार की और फॉर्च्यून 500 कंपनियों द्वारा विभिन्न उद्योगों में उपयोग किए जाते हैं।

आपको कंप्यूटर विज्ञान में शुरू से ही क्या आकर्षित किया?

मुझे गणित के लिए गहरा आकर्षण रहा है, और कंप्यूटर विज्ञान में मेरी यात्रा इसका एक प्राकृतिक विस्तार था। मेरी स्नातक शिक्षा गणित और कंप्यूटर विज्ञान में थी, और यह गणित की दुनिया से कंप्यूटर विज्ञान की दुनिया में जाना मुझे आकर्षित करता था। जो विशेष रूप से मेरा ध्यान आकर्षित करता था वह था एल्गोरिदम और उन्नत एल्गोरिदमिक प्रक्रियाओं के जटिल कार्य, जो मुझे अपने कंप्यूटर विज्ञान में विशेषज्ञता के दौरान एल्गोरिदम में विशेषज्ञता के लिए प्रेरित करते थे। तब से, मेरा कंप्यूटर विज्ञान के साथ संबंध मजबूत रहा है, और मैं क्षेत्र में नवीनतम विकास के साथ अद्यतित रहने का प्रयास करता हूं।

आप वर्तमान में एस्टेरा के सीओओ हैं, आप हमें अपनी दैनिक भूमिका के बारे में बता सकते हैं?

एस्टेरा के सीओओ के रूप में, मेरी भूमिका बहुस्तरीय है, जो हमारी कंपनी की गतिशील प्रकृति को दर्शाती है। मैं एस्टेरा की स्थापना के बाद से ही इसके साथ जुड़ा हुआ हूं, और मेरी जिम्मेदारियां संगठन के विभिन्न क्षेत्रों में फैली हुई हैं। इसमें हमारे उत्पादों के विकास और कोडिंग में सक्रिय रूप से योगदान देना शामिल है, सुनिश्चित करना कि हमारी सुविधाएं हमारे ग्राहकों की बदलती जरूरतों के साथ संरेखित हैं। मैं हमारे ग्राहकों के साथ密त से सहयोग करता हूं, उनके साथ मिलकर हमारे समाधानों को परिष्कृत करता हूं। मेरी भूमिका उत्पाद विकास से परे है, जिसमें बिक्री और विपणन शामिल है, जहां हम अपने उत्पादों को बाजार में लाते हैं।

चूंकि हम विकास के चरण में हैं, इसलिए मैंने अतिरिक्त जिम्मेदारियां ली हैं, जिनमें हमारे राजस्व लक्ष्यों की देखरेख और हमारे उत्पाद पोर्टफोलियो का विस्तार करना शामिल है ताकि हम नए बाजारों तक पहुंच सकें। मूल रूप से, मैं लगभग हर पहलू में हाथ रखता हूं, सुनिश्चित करता हूं कि हम न केवल उत्कृष्ट उत्पाद बनाते हैं, बल्कि उन्हें सफलतापूर्वक बाजार में लाते हैं और अपने व्यावसायिक उद्देश्यों को पूरा करते हैं।

जिन पाठकों को यह शब्द अपरिचित है, उनके लिए डेटा वेयरहाउसिंग क्या है?

डेटा वेयरहाउसिंग एक वास्तुकला पैटर्न है जिसका उपयोग अपने उद्यम डेटा को एक केंद्रीकृत भंडार में समेकित करने के लिए किया जाता है, जो विभिन्न प्रकार के विश्लेषण, रिपोर्ट और डैशबोर्ड के लिए आधार के रूप में कार्य करेगा जो आपके व्यवसाय की वास्तविक तस्वीर प्रस्तुत करेगा और भविष्य में आपके व्यवसाय के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करेगा। इसके लिए, आप अपने डेटा को एक निश्चित तरीके से एक साथ लाते हैं और इस वास्तुकला को डेटा वेयरहाउस कहा जाता है।

वास्तविक जीवन में एक वेयरहाउस की तरह, जहां आपके उत्पादों को व्यवस्थित अलमारियों पर संग्रहीत किया जाता है, डेटा दुनिया में, आप विभिन्न स्रोतों से अपना डेटा लाते हैं – उत्पादन, वेबसाइट, ग्राहक, बिक्री और विपणन, वित्त और मानव संसाधन विभाग। आप सभी डेटा को एक साथ लाते हैं और इसे एक ही स्थान पर लाते हैं, जिसे डेटा वेयरहाउस कहा जाता है, जो एक निश्चित तरीके से डिज़ाइन किया जाता है ताकि रिपोर्टिंग, विशेष रूप से समयरेखा के आधार पर, आसान हो। यह डेटा वेयरहाउस का मूल उद्देश्य है।

वर्तमान में डेटा वेयरहाउसिंग में कुछ प्रमुख रुझान क्या हैं?

डेटा वेयरहाउसिंग पिछले 20-25 वर्षों में काफी विकसित हुआ है। लगभग एक दशक पहले, हमने स्वचालित डेटा वेयरहाउसिंग के उदय को देखा, जो डेटा मॉडल और डेटा वेयरहाउस बनाने की प्रक्रिया को तेज करने वाला एक परिवर्तन था। हाल ही में, स्वचालन ने केंद्र.stage पर कब्जा कर लिया है। यह डेटा वेयरहाउसिंग कार्यों की पुनरावृत्ति प्रकृति को संबोधित करता है, प्रक्रियाओं को स्ट्रीमलाइन करता है ताकि समय और संसाधनों की बचत हो।

हमारा उत्पाद, एस्टेरा डेटा वेयरहाउस बिल्डर, उदाहरण के लिए, डेटा वेयरहाउसिंग में स्वचालन के लिए एक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) पाइपलाइनों और डेटा मॉडलिंग के स्वचालन से लेकर डेटा वॉल्ट्स या स्टार स्कीमा जैसी संरचनाओं में डेटा को स्वचालित रूप से लोड करने तक सभी को कवर करता है। इसके अलावा, यह परिवर्तन डेटा कैप्चर (सीडीसी) तंत्र के माध्यम से इन संरचनाओं को कुशलतापूर्वक बनाए रखता है। यह समावेशी स्वचालन डेटा वेयरहाउसिंग परिदृश्य में एक प्रमुख रुझान के रूप में उभरा है।

इसके अलावा, सबसे हालिया रुझान डेटा वेयरहाउसिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के बीच संगम है। विशेष रूप से, जनरेटिव एआई ने स्वचालन को नए आयामों पर ले जाया है। यह न केवल कार्यों को स्वचालित करता है, बल्कि उपयोगकर्ताओं को निर्णय लेने में भी सहायता प्रदान करता है।

डेटा वेयरहाउसिंग घटकों, पाइपलाइनों और निर्णय बिंदुओं की कॉन्फ़िगरेशन एआई द्वारा निर्देशित की जा सकती है, जिससे डेटा वेयरहाउसिंग अधिक शक्तिशाली और कुशल हो जाती है। यह मूल रूप से स्वचालन पर स्टेरॉयड है, और यह डेटा वेयरहाउसिंग के परिदृश्य को बदल रहा है। डेटा वेयरहाउसिंग और एआई के बीच का यह संगम भविष्य के लिए बहुत आशाजनक है।

व्यवसायों को अपने डेटा वेयरहाउस विकास के लिए विचार करने के लिए चार मूलभूत सिद्धांत क्या हैं?

1. स्पष्ट उद्देश्यों को परिभाषित करना

यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने डेटा वेयरहाउस से क्या हासिल करना चाहते हैं, इसे समझने से शुरू करें। बहुत सारे डेटा को इकट्ठा करने के बिना एक स्पष्ट उद्देश्य के बिना एक आम गलती से बचें। इसके बजाय, उन विशिष्ट उद्देश्यों की पहचान करें जिन्हें आप अपने डेटा वेयरहाउस के साथ प्राप्त करना चाहते हैं। आप कौन सी रिपोर्ट और अंतर्दृष्टि चाहते हैं? अपने लक्ष्यों पर ध्यान केंद्रित करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आप केवल प्रासंगिक डेटा लाते हैं, न कि व्यापक रूप से बड़ी मात्रा में जानकारी एकत्र करते हैं। स्टोरेज और कंप्यूटिंग शक्ति की लागत में कमी को देखते हुए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आप इन संसाधनों का बुद्धिमानी से और नैतिक रूप से उपयोग करें।

2. सही वास्तुकला पैटर्न का चयन करना

वास्तुकला पैटर्न बहुत महत्वपूर्ण हैं। वे तय करते हैं कि आपका डेटा वेयरहाउसिंग समाधान सफल होगा या नहीं। कई विकल्प हैं, जिनमें इनमोन-शैली के डेटा वेयरहाउसिंग से लेकर राल्फ किम्बल के स्टार स्कीमा तक, साथ ही डेटा वॉल्ट और कॉलम्ना डेटाबेस विक्रेताओं द्वारा समर्थित एक बड़ी तालिका दृष्टिकोण जैसे नए पैटर्न शामिल हैं। सभी पैटर्न प्रत्येक परिदृश्य के लिए उपयुक्त नहीं होंगे।

हम मुख्य रूप से डेटा वॉल्ट के शीर्ष पर स्टार स्कीमा बैठे हुए देख रहे हैं। इसलिए, डेटा वॉल्ट और स्टार स्कीमा का संयोजन अभी भी सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला पैटर्न है। लेकिन, जैसा कि मैंने कहा, प्रत्येक आवश्यकता या परिदृश्य के लिए एक अलग उत्तर होगा। इसलिए, विशेषज्ञों के माध्यम से इसे चलाएं, देखें कि कौन सा वास्तुकला पैटर्न आपके परिदृश्य के लिए एक अच्छा फिट है।

3. सही उपकरणों का चयन करना

वे बहुत महत्वपूर्ण हैं और वे समय और संसाधनों को बचाने में एक बड़ा अंतर ला सकते हैं जो समाधान बनाने और बनाए रखने में लगते हैं। उत्पादों की क्षमता पर बहुत ध्यान दें, और उन उत्पादों को देखें जो अधिकांश आवश्यकताओं को एक ही छत के नीचे ला सकते हैं। कुछ क्षेत्र हैं जैसे ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड), डेटा गुणवत्ता, डेटा मॉडलिंग, डेटा लोडिंग और डेटा प्रकाशन जो महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। यदि आप इन क्षेत्रों में प्रत्येक के लिए कई उत्पादों का उपयोग करने का प्रयास करते हैं, तो यह कठिन हो जाएगा। इसलिए, उन उत्पादों पर ध्यान दें जो इन विभिन्न घटकों में से अधिकांश को एक ही उत्पाद में करने में सक्षम हैं।

4. आपकी टीम

अंत में, डेटा वेयरहाउस समाधान बनाने के लिए एकत्रित लोगों की टीम सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है। हम डेटा वास्तुकला पैटर्न में मजबूत पृष्ठभूमि वाले किसी व्यक्ति के पास होने की सलाह देते हैं। टीम संरचना के संदर्भ में, क्रॉस-फंक्शनल टीमें सबसे अच्छा तरीका हैं। आपके पास व्यवसाय उपयोगकर्ताओं और कुछ प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि वाले लोगों का मिश्रण होना चाहिए, या कम से कम डेटा विशेषज्ञता होनी चाहिए, और डेटा कस्टोडियन, डेटा के प्रभारी लोगों और व्यवसाय के बीच घनिष्ठ सहयोग होना चाहिए। अपने संगठन के इन विभिन्न पहलुओं के बीच सहयोग को बढ़ावा देकर, आप एक सुसंगत और प्रभावी टीम बना सकते हैं जो आपके डेटा वेयरहाउसिंग समाधान को बनाने और बनाए रखने के लिए जिम्मेदार है।

डेटा वेयरहाउसिंग में सफलता इन चार सिद्धांतों के बीच संतुलन हासिल करने पर निर्भर करती है। ये सिद्धांत, जब सावधानी से अपनाया जाता है, तो हमारे अनुभव में डेटा वेयरहाउसिंग में सफलता के लिए एक नुस्खा साबित हुए हैं।

कंपनियों को एक आधुनिक डेटा स्टैक की आवश्यकता क्यों है?

यह इस बात पर निर्भर करता है कि हम “आधुनिक” को कैसे परिभाषित करते हैं, और यह अक्सर वर्ष, महीने और यहां तक कि दिन के हिसाब से बदलता रहता है। हमें बदलते डेटा परिदृश्य को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किए गए आधुनिक टूलसेट पर विचार करना होगा। पिछले कुछ वर्षों में, डेटा की प्रकृति और मात्रा में महत्वपूर्ण बदलाव आया है। बिग डेटा का उदय हुआ है, जिससे डेटा परिदृश्य बदल गया है, जिसमें ई-कॉमर्स वेबसाइटों, उत्पादन डेटाबेस और व्यवसाय के विभिन्न हिस्सों से डेटा आता है। यह डेटा न केवल मात्रा में बदल रहा है, बल्कि इसकी प्रकृति में भी बदलाव आ रहा है।

पिछले समय में, डेटा मुख्य रूप से संरचित था, लेकिन अब असंरचित डेटा एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसके अलावा, डेटा को उत्पन्न और उपयोग के लिए उपलब्ध कराने की गति में वृद्धि हुई है। डेटा में इन परिवर्तनों को देखते हुए, हमें अपने टूलसेट का लगातार मूल्यांकन और अनुकूलन करना होगा ताकि हम इन विकासशील डेटा चुनौतियों का प्रभावी ढंग से सामना कर सकें।

आधुनिक डेटा स्टैक डेटा की विभिन्न संरचनाओं और गति को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और यह हाल के वर्षों में विकसित हुए उभरते वास्तुकला पैटर्न के अनुकूल है। इसलिए, यदि आप अपने डेटा का सर्वोत्तम उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको अपने डेटा स्टैक को आधुनिक बनाने की आवश्यकता है। यह डेटा की गतिशील प्रकृति के साथ तालमेल बिठाने का एकमात्र तरीका है।

हमने देखा है कि कंपनियां अक्सर मौजूदा समाधानों के साथ चिपकी रहती हैं जो लगता है कि काम कर रहे हैं। यह महत्वपूर्ण है कि डेटा स्वयं गतिशील है। यह लगातार विकसित होता है, नए चुनौतियों और अवसरों को प्रस्तुत करता है। मौजूदा समाधान इन परिवर्तनों के अनुकूल होने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। इसलिए, अपने डेटा की पूर्ण क्षमता को हासिल करने के लिए, कंपनियों को अपने डेटा स्टैक को आधुनिक बनाने की अवधारणा को अपनाना होगा। यह क्या काम कर रहा है उसे तोड़ने के बारे में नहीं है; यह लचीला और डेटा की विकसित होती प्रकृति के प्रति प्रतिक्रियाशील होने के बारे में है। डेटा प्रौद्योगिकी में प्रगति का लगातार मूल्यांकन और एकीकरण करके, व्यवसाय एक डेटा-संचालित दुनिया में प्रतिस्पर्धी बने रह सकते हैं और सूचित निर्णय ले सकते हैं।

उद्योग में वर्तमान में देखी जाने वाली कुछ डेटा प्रबंधन चुनौतियां क्या हैं?

1. डेटा वेग और एकीकरण

आज हम जिन चुनौतियों का सामना करते हैं, उनमें से एक बड़ी चुनौती विभिन्न अनुप्रयोगों से डेटा की बड़ी मात्रा है। यदि आप किसी भी पारंपरिक आईटी संगठन को लेते हैं, तो वे नए ऐप्स के साथ काम करते हैं जो लगातार दिखाई देते हैं – प्रति वर्ष दर्जनों और कभी-कभी सैकड़ों भी। विशेष रूप से मध्यम आकार के संगठनों में ऐसा होता है।

अब, इन सभी ऐप्स से डेटा मूल्यवान अंतर्दृष्टि रखता है। यहाँ का मुख्य चिंता का विषय यह है कि इन नए डेटा स्रोतों को जल्दी से मौजूदा डेटा पाइपलाइनों में एकीकृत करना और उन्हें एक एकीकृत दृष्टिकोण में समेकित करना। संगठनों की यह क्षमता कि वे इन नए डेटा प्रवाहों को कितनी तेजी से अपना सकते हैं और शामिल कर सकते हैं, यह सबसे बड़ी चुनौती है जिसका हम सामना करते हैं।

2. विभिन्न डेटा प्रारूप

एक और महत्वपूर्ण चुनौती डेटा की प्रकृति से उत्पन्न होती है, विशेष रूप से असंरचित डेटा की बढ़ती प्रचुरता। असंरचित डेटा के साथ, निश्चित रूप से इसके प्रबंधन के बारे में विभिन्न विचार हैं।

संगठनों को यह तय करना होगा कि क्या वे इस डेटा को सीधे डेटा झीलों में संग्रहीत करना चाहते हैं या इसे तुरंत उपयोग के लिए अधिक संरचित प्रारूप में परिवर्तित करना चाहते हैं। असंरचित डेटा को संभालने की चुनौती बनी हुई है, और हम देख रहे हैं कि यहां तक कि मध्यम आकार की कंपनियां या छोटी कंपनियां भी इससे प्रभावित हो रही हैं। इसलिए, असंरचित डेटा को संभालने के लिए प्रभावी रणनीतियों का विकास करना आवश्यक है।

3. डेटा प्रकाशन और साझा करना

डेटा एकीकरण और समेकन महत्वपूर्ण होने के साथ-साथ, डेटा को प्रभावी ढंग से साझा करने की क्षमता भी महत्वपूर्ण है। संगठनों को आंतरिक विभागों, तीसरे पक्ष के विक्रेताओं, भागीदारों और अन्य हितधारकों के लिए डेटा प्रकाशित और वितरित करने के लिए तंत्र की आवश्यकता है। यह चुनौती केवल डेटा को सुलभ बनाने से परे है; यह डेटा सुरक्षा, गोपनीयता और विनियमन के अनुपालन को सुनिश्चित करने के बारे में है। क्योंकि डेटा साझा करना व्यवसायों के लिए सभी आकारों के लिए एक आवश्यकता बन गया है, इस स्थान में प्रौद्योगिकियां और उत्पाद तेजी से विकसित हो रहे हैं ताकि मांग को पूरा किया जा सके।

ग्राहक कार्य प्रवाह में एस्टेरा ने एआई को कैसे एकीकृत किया है?

हम एआई और डेटा प्रबंधन के बीच के संगम को दो अलग-अलग तरीकों से देखते हैं।

1. जनरेटिव एआई के साथ उपयोगकर्ता की उपयोगिता में सुधार

उपयोगकर्ता की उपयोगिता में हमारी गहरी प्रतिबद्धता हमारे उत्पाद विकास दर्शन का एक मूलभूत हिस्सा है। पिछले 12 से 13 वर्षों में, हमने गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए भी उत्पादों को डिज़ाइन करने की एक मजबूत प्रतिष्ठा बनाई है, जिसमें एक छोटी सी शिक्षा के साथ, व्यक्ति हमारे उत्पादों का उपयोग करके अपने डेटा के साथ अर्थपूर्ण कार्य कर सकते हैं।

जनरेटिव एआई के आगमन के साथ, एस्टेरा ने उपयोगकर्ता की उपयोगिता को अगले स्तर पर ले जाने का काम किया है। हमने उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा कमांड का उपयोग करके उत्पाद के साथ बातचीत करने की अनुमति देने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग किया है। यह एआई-संचालित इंटरफ़ेस कॉन्फ़िगरेशन कार्यों को सरल बनाता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए यह अधिक सहज और कुशल हो जाता है।

इसके अलावा, एस्टेरा ने डेटा प्रबंधन उत्पादों की कॉन्फ़िगरेशन जैसे कार्यों को स्वचालित करने के लिए एआई-संचालित स्वचालन को एकीकृत किया है, जो पहले कई घंटों के मैनुअल कार्य की आवश्यकता थी। डेटा प्रबंधन समाधान बनाने का सबसे बड़ा लागत कारक उत्पाद खरीदना नहीं था, बल्कि इसे कॉन्फ़िगर करने में लगने वाला समय और प्रयास था। हमने एआई के माध्यम से इसे संबोधित करने का प्रयास किया है। यह दृष्टिकोण पारंपरिक रूप से उत्पाद कॉन्फ़िगरेशन पर खर्च किए जाने वाले समय और संसाधनों को काफी कम कर देता है।

उदाहरण के लिए, एस्टेरा का उत्पाद, रिपोर्ट माइनर, असंरचित दस्तावेजों से डेटा निकालने को सरल बनाता है जो नियमों पर आधारित निष्कर्षण टेम्पलेट बनाने की अनुमति देता है। एआई अब कुछ सेकंड में प्रारंभिक टेम्पलेट उत्पन्न कर सकता है, जो पहले एक典型 उपयोगकर्ता के लिए दो से तीन घंटे लेता था। एआई द्वारा उत्पन्न पहला टेम्पलेट पूरी तरह से सही नहीं हो सकता है, लेकिन यह लगभग 90% कार्यभार को संभालता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को तेजी से समायोजन करने और कुछ मिनटों में कार्य पूरा करने की अनुमति मिलती है, न कि घंटों में। यह दृष्टिकोण केवल एक उदाहरण है कि एस्टेरा अपने उत्पादों में उपयोगकर्ता की उपयोगिता में सुधार के लिए एआई का लाभ कैसे उठाता है।

हम अपने डेटा स्टैक के माध्यम से एआई के साथ ऐसी ही चीजें कर रहे हैं जहां हम एआई के साथ महत्वपूर्ण लिफ्ट प्राप्त कर रहे हैं।

2. एआई कार्यक्षमता के रूप में एक टूलसेट

एस्टेरा एक एकीकृत डेटा स्टैक प्रदान करता है जो डेटा प्रबंधन के विभिन्न पहलुओं को कवर करता है, जिसमें डेटा अंतर्ग्रहण, परिवर्तन, डेटा गुणवत्ता, डेटा वेयरहाउसिंग, एपीआई और डेटा प्रकाशन शामिल हैं। कंपनी अपने उपयोगकर्ताओं के लिए एआई कार्यक्षमता प्रदान करने के महत्व को पहचानती है। इस टूलसेट के भीतर, एस्टेरा के ग्राहक डेटा विज्ञान स्पेक्ट्रम में एआई का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें मशीन लर्निंग मॉडल बनाना और तैनात करना और एमएल ऑप्स (मशीन लर्निंग ऑपरेशन) को संभालना शामिल है। एस्टेरा खुले स्रोत-आधारित मॉडलों के उपयोग का भी समर्थन करता है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) शामिल हैं, और विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग की सुविधा प्रदान करता है।

यह व्यापक एआई कार्यक्षमता एस्टेरा के उपयोगकर्ताओं को विभिन्न डेटा-संबंधित कार्यों के लिए एआई का लाभ उठाने की अनुमति देती है, जिसमें मशीन लर्निंग मॉडल तैनात करना, एमएल ऑप्स को लागू करना और खुले स्रोत-आधारित मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करना शामिल है। इसके अलावा, एस्टेरा लगातार अपने एआई समर्थन का विस्तार कर रहा है, जिसमें वेक्टर डेटाबेस, समानता खोज, एम्बेडिंग और अधिक शामिल हैं।

डेटा प्रबंधन में एआई और एमएल मॉडल का लाभ उठाने के लिए कुछ सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं?

1. एआई और एमएल विकास में आगे रहना

बड़े भाषा मॉडल का क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है। प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने के लिए, बड़ी कंपनियों को नवीनतम प्रगति के बारे में सूचित रहना चाहिए। एस्टेरा, उदाहरण के लिए, जनरेटिव एआई का एक अग्रिम उपयोगकर्ता था, जिसने ओपनएआई और लामा जैसे मॉडलों का उपयोग किया। उभरती प्रौद्योगिकियों की निगरानी करना सुनिश्चित करता है कि आप उन्हें प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए तैयार हैं।

2. विभिन्न मॉडल और कॉन्फ़िगरेशन के साथ प्रयोग करना

खुले स्रोत-आधारित मॉडलों को फ़ाइन-ट्यून करके, हम छोटे आकार को तैनात करने में सक्षम थे, जैसे 8 से 13 अरब पैरामीटर मॉडल, और उन्हें स्थानीय रूप से तैनात किया। यह हमारे लिए बहुत अच्छा काम किया है और हमारी सलाह है कि आप एक के बजाय दूसरे का उपयोग करने की कोशिश न करें, बल्कि विभिन्न आधार मॉडल और कॉन्फ़िगरेशन के साथ प्रयोग करें और देखें कि कौन सा आपके लिए काम करता है।

बड़े भाषा मॉडल विभिन्न क्षमताओं के साथ आते हैं, प्रत्येक की अपनी विशिष्ट क्षमताएं होती हैं। एक कॉन्फ़िगरेशन बनाएं जो आपको विभिन्न विकल्पों का चयन करने की अनुमति देता है, जो कि डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा अपने डेटा-संचालित प्रयासों में खुले स्रोत पुस्तकालयों के साथ काम करते समय मिलता है। हमारा उद्देश्य इन विकल्पों को हमारे उत्पाद में निर्बाध रूप से एकीकृत करना है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए एक गतिशील और अनुकूलन योग्य अनुभव प्रदान किया जा सके।

3. एपीआई के बजाय स्थानीय तैनाती पर प्राथमिकता देना

डेटा-केंद्रित उत्पादों के साथ काम करते समय, विलंबता को कम करना महत्वपूर्ण है। केवल एआई और एमएल मॉडल तक पहुंच के लिए एपीआई पर भरोसा करने से विशेष रूप से बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते समय अस्वीकार्य देरी हो सकती है। इसलिए, अपने विशिष्ट परिदृश्य के लिए फ़ाइन-ट्यून किए गए मॉडलों को स्थानीय रूप से तैनात करने पर प्राथमिकता देना उचित है। यह दृष्टिकोण प्रतिक्रिया समय और समग्र प्रदर्शन में काफी सुधार कर सकता है।

एस्टेरा प्रतिस्पर्धी मंचों की तुलना में एक बेहतर समाधान क्यों है?

• एस्टेरा के समाधानों में एक कोड-मुक्त, सहज, दृश्य इंटरफ़ेस है, साथ ही एआई द्वारा संचालित उपयोगकर्ता की उपयोगिता है, जो सभी उपयोगकर्ताओं के लिए जटिल डेटा प्रक्रियाओं को निष्पादित करना आसान बनाता है, चाहे उनकी तकनीकी क्षमता कुछ भी हो।
• हमारे डेटा स्टैक की स्वचालन सुविधाएं दोहराए जाने वाले मैनुअल कार्यों को कम करती हैं और समय और विकास संसाधनों को बचाती हैं।
• हमारा एकीकृत मंच उपयोगकर्ताओं को बिना समाधानों को स्विच किए एंड-टू-एंड डेटा प्रक्रियाओं को निष्पादित करने में मदद करता है। इससे कई, विभाजित प्रणालियों को सीखने और प्रबंधित करने का खर्च समाप्त हो जाता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें एस्टेरा सॉफ्टवेयर पर जाना चाहिए।