डेटा साइंस और एआई पर वन टेक की 2021 भविष्यवाणियां

एक तकनीक एक AI-संचालित प्रौद्योगिकी कंपनी है जो OEM, नेटवर्क ऑपरेटरों और उद्यमों के लिए अगली पीढ़ी के IoT समाधानों को डिज़ाइन, विकसित और तैनात करती है।

हम भाग्यशाली थे कि वन टेक के सीईओ यासर खान ने 2021 के लिए अपनी भविष्यवाणियां साझा कीं:

वन टेक सीईओ, यासर खान

भविष्यवाणी #1: डेटा (अंततः) राजा बन जाता है.

विवरण: 2021 वह वर्ष होगा जब उद्योग को एहसास होगा कि IoT केवल डेटा के लिए एक वाहन है। संगठन नई राजस्व धाराएँ उत्पन्न करने या ग्राहक संतुष्टि बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग इस प्रकार करते हैं जो अरबों संपत्तियों को जोड़ने के पीछे सच्ची प्रेरक शक्ति है। इसके अलावा, AI अब डेटा सेंटरों से बंधा नहीं रहेगा। संगठनों को अपनी संपत्ति के डेटा के मूल्य का एहसास करने के लिए आवश्यक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए उच्च लागत, शक्तिशाली गणना संसाधनों की आवश्यकता नहीं है।

भविष्यवाणी #2: स्वचालन व्यवसाय मॉडल बदल देगा।

विवरण: स्थानीय स्तर पर अधिक एआई डेटा इकट्ठा करने और संसाधित करने की क्षमता के साथ, ऑटो डीलर जैसी पारंपरिक कंपनियां और भी अधिक सेवा-केंद्रित हो जाएंगी क्योंकि वे सेवा मरम्मत होने से पहले ही भविष्यवाणी करने में सक्षम होंगी। उदाहरण के लिए, यदि सेंसर पता लगाता है कि किसी बेड़े के वाहन में टायर स्वीकार्य सीमा से नीचे जा रहा है, तो यह प्रबंधकों को एक बड़ी समस्या होने से पहले ट्रक के स्थान पर सही भागों के साथ एक सर्विस ट्रक भेजने के लिए सचेत कर सकता है। और उपभोक्ता टिकाऊ वस्तुओं के मामले में, डिशवॉशर पर एक सेंसर सेवा मरम्मत करने वाले को सचेत कर सकता है कि डिशवॉशर सेवा से बाहर होने से पहले कोई समस्या है। इन परिदृश्यों में, ओईएम और कंपनियां अपने व्यवसाय के सेवा भाग को महत्वपूर्ण रूप से विकसित कर सकती हैं, अपने व्यवसाय मॉडल को ऐसे मॉडल में बदल सकती हैं जो हार्डवेयर पर कम निर्भर हो।

भविष्यवाणी #3: एंडपॉइंट डिवाइस तेजी से स्मार्ट हो जाएंगे.

विवरण: मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (#AI) के माध्यम से, नेटवर्क इंटेलिजेंस किनारे के करीब पहुंच रहा है, जिससे एंडपॉइंट डिवाइसों को नई भूमिकाएं और कार्य मिल रहे हैं जो उन्हें और अधिक स्मार्ट बनाते हैं। कम लागत वाले हार्डवेयर द्वारा प्रदान की गई गणना शक्ति के साथ, शक्तिशाली बुद्धिमत्ता अब मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से प्राप्त की जा सकती है जो सीधे डेटा के मूल स्रोत पर रह सकती है (प्रशिक्षित और संसाधित कर सकती है)। इसके अलावा, हार्डवेयर पर मौजूद सॉफ्टवेयर के साथ-साथ हार्डवेयर क्षमताएं भी लगातार विकसित हो रही हैं। इन मशीनों और उपकरणों के साथ क्या हो रहा है, यह समझने के लिए स्थानीय स्तर पर डेटा प्रसंस्करण की दक्षता लाभ से औद्योगिक क्षेत्र पहले से ही लाभान्वित हो रहा है। अन्य बाजारों को स्थानीय डेटा प्रोसेसिंग या विशेष रूप से मशीन लर्निंग को अंतिम बिंदु पर बदलने और अनुकूलित करने की आवश्यकता है क्योंकि यह संगठनों को बड़े पैमाने पर मदद करने के लिए आवश्यक होगा।

भविष्यवाणी #4: क्लाउड डेटा ट्रांसमिशन लागत में नाटकीय रूप से वृद्धि होगी.

विवरण: क्लाउड वातावरण में डेटा संचारित करने, संग्रहीत करने और संसाधित करने की लागत सभी आकार के संगठनों के लिए एक बढ़ती समस्या है। 2021 में, एज एआई नवाचार परियोजनाओं से एक उद्योग मानक में परिपक्व हो जाएगा। स्थानीय स्तर पर डेटा को संसाधित करने के लिए एज और एम्बेडेड एआई को अंतिम बिंदु पर लाने से लागत समस्या समाप्त हो जाती है। निचली पंक्ति: यदि व्यवसाय व्यय के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए अपने डेटा से उत्पन्न अधिक मूल्य प्राप्त करने के लिए नवीन चीजें नहीं कर रहे हैं, तो वे बस पीछे की ओर जा रहे हैं।

भविष्यवाणी #5: भविष्य कहनेवाला रखरखाव 2021 में विनिर्माण समस्या बिंदुओं में शीर्ष पर रहेगा.

विवरण: अर्धचालक और चिप्स सरल निर्णय वृक्षों का उपयोग करते हैं जो विकसित होकर जटिल हो सकते हैं। निर्णय वृक्ष-आधारित प्रक्रिया से पूर्वानुमानित एल्गोरिदम में स्थानांतरित होना किनारे पर बुद्धिमत्ता के लिए अगला कदम है। निर्माता वस्तुओं के उत्पादन के व्यवसाय में हैं। वे प्रौद्योगिकी और डेटा प्रबंधन के व्यवसाय में नहीं हैं। जैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, डेटा को समझने और यथासंभव कुशल और उत्पादक बने रहने के लिए अंतर्दृष्टि पर कार्य करने की आवश्यकता बढ़ती जा रही है। ऐसा करने के लिए, निर्माताओं को उनके द्वारा उत्पादित डेटा के मूल्य का एहसास करने में मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी पर भरोसा करने की आवश्यकता है। यह अंतर्दृष्टि-समृद्ध आउटपुट उत्पन्न करने के लिए, स्थानीय स्तर पर डेटा को संसाधित करने के लिए स्थानीय/एज एआई को तैनात करने से आएगा। एज एआई सॉल्यूशन के आउटपुट अंततः मानव संपर्क पर कम निर्भरता और स्वचालित सुधारात्मक कार्रवाई पर अधिक निर्भरता की अनुमति देने के लिए प्रतिक्रिया और कार्रवाई को स्वचालित करेंगे।

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