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वन टेक की 2021 की डेटा साइंस और एआई की भविष्यवाणियां
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वन टेक एक एआई-ड्रिवन टेक्नोलॉजी कंपनी है जो ओईएम, नेटवर्क ऑपरेटरों और उद्यमों के लिए अगली पीढ़ी के आईओटी समाधानों को डिज़ाइन, विकसित और तैनात करती है।
हमें वन टेक के सीईओ यासर खान के साथ 2021 की उनकी भविष्यवाणियों को साझा करने का अवसर मिला:
वन टेक सीईओ, यासर खान
भविष्यवाणी #1: डेटा (अंततः) राजा बन जाता है.
विवरण: 2021 वह वर्ष होगा जब उद्योग यह महसूस करेगा कि आईओटी केवल डेटा का वाहन है। यह कैसे संगठन डेटा का उपयोग करके नए राजस्व धाराओं को उत्पन्न करते हैं या ग्राहक संतुष्टि बढ़ाते हैं, यही सच्ची शक्ति है जो अरबों संपत्तियों को जोड़ने के पीछे है। इसके अलावा, एआई अब डेटा केंद्रों से जुड़ा नहीं होगा। उच्च लागत वाले, शक्तिशाली कंप्यूट रिसोर्सेस की आवश्यकता नहीं है जो संगठनों को उनकी संपत्तियों के डेटा के मूल्य को महसूस करने के लिए आवश्यक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए है।
भविष्यवाणी #2: स्वचालन व्यवसाय मॉडल को बदल देगा
विवरण: स्थानीय रूप से अधिक एआई डेटा एकत्र करने और प्रसंस्करण करने की क्षमता के साथ, पारंपरिक कंपनियां जैसे कि ऑटो डीलर्स सेवा केंद्रित हो जाएंगी क्योंकि वे सेवा मरम्मत की भविष्यवाणी कर सकते हैं इससे पहले कि वे होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि सेंसर एक फ्लीट वाहन में टायर को स्वीकार्य सीमा से नीचे जाते हुए обнаружते हैं, तो यह प्रबंधकों को सेवा ट्रक को सही भागों के साथ भेजने के लिए सतर्क कर सकता है वाहन के स्थान पर इससे पहले कि एक बड़ा मुद्दा हो। और उपभोक्ता टिकाऊ सामान के साथ, एक डिशवॉशर पर सेंसर सेवा मरम्मतकर्ता को सूचित कर सकता है कि समस्या होने से पहले एक समस्या है। इन परिदृश्यों में, ओईएम और कंपनियां अपने व्यवसाय के सेवा हिस्से को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती हैं, अपने व्यवसाय मॉडल को एक ऐसे में बदल सकती हैं जो हार्डवेयर पर कम निर्भर है।
भविष्यवाणी #3: एंडपॉइंट डिवाइसेस अधिक बुद्धिमान हो जाएंगे
विवरण: मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (#एआई) के माध्यम से, नेटवर्क इंटेलिजेंस एज की ओर बढ़ रही है, एंडपॉइंट डिवाइसेस को नए भूमिकाएं और कार्य दे रही है जो उन्हें अधिक बुद्धिमान बनाती है। कम लागत वाले हार्डवेयर द्वारा वितरित कंप्यूट पावर के साथ, शक्तिशाली बुद्धिमत्ता अब मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से प्राप्त की जा सकती है जो डेटा के मूल स्रोत पर रहते हुए प्रशिक्षित और संसाधित हो सकते हैं। इसके अलावा, हार्डवेयर क्षमताएं सॉफ्टवेयर के साथ-साथ विकसित हो रही हैं जो हार्डवेयर पर रहती हैं। औद्योगिक क्षेत्र पहले से ही स्थानीय रूप से डेटा प्रसंस्करण के लाभों से लाभान्वित हो रहा है ताकि यह समझा जा सके कि इन मशीनों और डिवाइसेस के साथ क्या हो रहा है। अन्य बाजारों को स्थानीय डेटा प्रसंस्करण या विशेष रूप से एंडपॉइंट पर मशीन लर्निंग में बदलने की आवश्यकता है क्योंकि यह संगठनों को स्केल करने में मदद करने के लिए आवश्यक होगा।
भविष्यवाणी #4: क्लाउड डेटा ट्रांसमिशन लागत में नाटकीय वृद्धि होगी
विवरण: क्लाउड वातावरण में डेटा को प्रसारित करने, संग्रहीत करने और प्रसंस्करण करने की लागत सभी आकारों के संगठनों के लिए एक बढ़ती हुई दर्दनाक बिंदु है। 2021 में, एज एआई नवाचार परियोजनाओं से उद्योग मानक तक परिपक्व हो जाएगा। एंडपॉइंट पर डेटा को स्थानीय रूप से प्रसंस्करण करने के लिए एज और एम्बेडेड एआई को लाने से लागत का दर्दनाक बिंदु समाप्त हो जाता है। नीचे की पंक्ति: यदि व्यवसाय अपने डेटा से उत्पन्न मूल्य को व्यय के साथ तालमेल रखने के लिए नवाचारी चीजें नहीं कर रहे हैं, तो वे बस पीछे की ओर जा रहे हैं।
भविष्यवाणी #5: 2021 में उत्पादन में भविष्यवाणी रखरखाव शीर्ष दर्द बिंदु होगा
विवरण: सेमीकंडक्टर और चिप्स सरल निर्णय पेड़ का उपयोग करते हैं जो जटिल हो सकते हैं। एक निर्णय पेड़-आधारित प्रक्रिया से एक भविष्यवाणी एल्गोरिदम में बदलना एज 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 ही डेटा की मात्रा बढ़ती है, डेटा को समझने और कार्रवाई करने के लिए अंतर्दृष्टि पर इतनी बढ़ती जरूरत है ताकि वे यथासंभव कुशल और उत्पादक बने रहें। ऐसा करने के लिए, निर्माताओं को अपने द्वारा उत्पन्न डेटा के मूल्य को महसूस करने में मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी पर भरोसा करने की आवश्यकता है। यह स्थानीय/एज एआई को डेटा को स्थानीय रूप से संसाधित करने के लिए तैनात करके होगा, जो अंतर्दृष्टि से भरपूर आउटपुट का उत्पादन करेगा। एज एआई समाधान से आउटपुट अंततः प्रतिक्रिया और क्रिया को स्वचालित करने की अनुमति देगा, मानव इंटरैक्शन पर कम निर्भरता और अधिक स्वचालित सुधारात्मक क्रिया पर अधिक।
साक्षात्कार: आप यासर खान के साथ एक साक्षात्कार भी पढ़ सकते हैं।
