कैसे 4 उद्यम भविष्य के लिए डेटा एकत्र कर रहे हैं

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Hewlett Packard Enterprise में AI के SVP और CTO, Eng Lim Goh ने बुधवार को डेटा और डिजिटल ट्रांसफ़ॉर्मेशन पर HPE डिस्कवर पैनल की शुरुआत एक चुनौती पर चर्चा करके की, जिसे अधिकांश उद्यम पहचानते हैं: “हम डेटा में डूबे हुए हैं, लेकिन डेटा चुप है।”

“एचपी में, हमारे पास एक ही बात थी,” उन्होंने जारी रखा। “हमारे पास बिक्री, विपणन, इंजीनियरिंग, विनिर्माण, और इसी तरह से 15 डेटा साइलो थे।” गोह ने कहा कि डेटा साइलो को फ़ेडरेट करने के बाद, कंपनी मासिक पूर्वानुमान स्नैपशॉट से दैनिक स्नैपशॉट में चली गई, जिससे एक महत्वपूर्ण अंतर आया। लेकिन चुनौती बहुआयामी है। डेटा प्राप्त करना मुश्किल है, खासकर जब यह कच्चा और बिखरा हुआ हो, और जब उद्यम डेटा में डूबे हों, तो यह हमेशा सही डेटा नहीं होता है।

इन चुनौतियों पर चर्चा करने के लिए और भविष्य के लिए रणनीतिक रूप से डेटा कैसे इकट्ठा किया जाए, गोह एक पैनल के साथ बैठे, जिसमें वॉल्ट डिज़नी स्टूडियो, टेक्सास चिल्ड्रन हॉस्पिटल, वेल्स फ़ार्गो और नोवार्टिस के प्रतिनिधि शामिल थे। समूह ने चर्चा की कि कौन सा डेटा एकत्र करना है, इसे कैसे व्यवस्थित करना है, और भविष्य में डेटा कहां होगा, खासकर अपनी टीमों की चुनौतियों और प्राथमिकताओं के संबंध में।

क्या डेटा एकत्र करना है

गोह ने कहा, “मुझे 60 और 70 के दशक की याद आ रही है, जब हमने अपने डीएनए के एक बड़े हिस्से को ‘जंक डीएनए’ कहा था।” “और निश्चित रूप से आज हम महसूस करते हैं कि [much of it has] कार्य। तो आज जो कबाड़ है वह कल सोना हो सकता है या मूल्यवान हो सकता है।”

टेक्सास चिल्ड्रेन हॉस्पिटल एसवीपी और मुख्य सूचना और नवाचार अधिकारी मायरा डेविस ने महसूस किया कि यह उनके संगठन के साथ गूंजता है। उन्होंने कहा कि बाल चिकित्सा अस्पताल होने के कारण यह कम से कम 20 वर्षों के लिए सभी डेटा संग्रहीत करता है।

“जबकि शुरू में हमने सोचा होगा कि संग्रहीत डेटा की आवश्यकता नहीं थी, अब हमने अपनी बातचीत को यह पहचानने के लिए बदल दिया है कि डेटा हमारे लिए सुनहरा है,” उसने कहा। अब अस्पताल का मानना ​​​​है कि यह डेटा रोग निदान में अंतर्दृष्टि को सूचित कर सकता है, उदाहरण के लिए, या लक्षित आबादी की जरूरतों का अनुमान लगाने में इसे और अधिक सक्रिय होने में मदद करता है।

नोवार्टिस में वैश्विक स्वास्थ्य डिजिटल समाधान के प्रमुख स्टीफन वॉयस के लिए यह एक समान मामला है, क्योंकि वह रोग की भविष्यवाणी से संबंधित है। उनका कहना है कि जितना संभव हो उतना डेटा होना उनकी कंपनी के लिए वास्तव में मूल्यवान है, लेकिन वह डेटा-साझाकरण के लिए मूल्य प्रस्ताव बनाने के लिए गोपनीयता, सुरक्षा और सहमति सुनिश्चित करने में रुचि रखते हैं। वेल्स फ़ार्गो में उपभोक्ता डेटा और एंगेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म की प्रमुख सैंड्रा न्यूडेलमैन ने डेविस की भावनाओं को प्रतिध्वनित किया क्योंकि उनके उद्योग में भी कुछ डेटा के संग्रह की आवश्यकता वाले नियम हैं। अनिवार्य से परे भी, उसने कहा कि कंपनी अपने संभावित मूल्य के लिए अन्य डेटा रखती है।

वॉल्ट डिज़नी स्टूडियो में इनोवेशन, मार्केटिंग और सहयोग तकनीक के वीपी बेंजामिन हेवी बहुत अलग प्रकार के डेटा से निपट रहे हैं। उन्होंने कहा कि कंपनी मुख्य रूप से इस बात में दिलचस्पी रखती है कि इसकी सामग्री कैसा प्रदर्शन कर रही है, जिसका अर्थ है कि बड़ी मात्रा में सामाजिक और बॉक्स ऑफिस डेटा। स्टूडियो मेटाडेटा में भी रुचि रखता है और आंतरिक डेटा पर तेजी से ध्यान केंद्रित कर रहा है।

डेटा को कैसे व्यवस्थित करें

जब डेटा व्यवस्थित करने की बात आती है तो वित्तीय उद्योग में उद्यमों को एक विशेष चुनौती का सामना करना पड़ता है। अनिवार्य संग्रह के दशकों के बीच, इससे पहले कि डेटा को स्वयं व्यवसायों के लिए मूल्यवान माना जाता था, और अधिग्रहण की विशाल संख्या, जिसने उस सभी डेटा को नई छतों के नीचे जोड़ दिया है, वहां बहुत अधिक जटिलता है। तो न्यूडेलमैन वेल्स फ़ार्गो के लिए कहते हैं, यह “कैसे” के बारे में है, यह पता लगाना कि डेटा को कैसे साझा करना और पैमाने को लाभ देना है। उन्होंने कहा कि कंपनी यह भी सुनिश्चित करती है कि “इसे छोटा, फुर्तीला और त्वरित रखें ताकि आप जान सकें कि व्यवसाय के छोटे हिस्से आगे बढ़ सकते हैं। यह एक कला है, विज्ञान नहीं।”

जैसा कि इस सवाल के साथ है कि किस प्रकार का डेटा एकत्र करना है, ऐसे संगठन जो अत्यधिक विनियमित डेटा के साथ काम करते हैं और जो विभिन्न चुनौतियों और लाभों का अनुभव नहीं करते हैं। डेविस ने कहा कि टेक्सास चिल्ड्रन हॉस्पिटल ने शुरुआत में “जीतने का अवसर” गंवा दिया और अब “कैसे” पर लेजर-केंद्रित है, जबकि हार्वे ने वॉल्ट डिज़नी स्टूडियो के पुनरावृत्त दृष्टिकोण को साझा किया।

“हम जितना संभव हो उतना दिलचस्प डेटा कैप्चर करने की कोशिश कर रहे हैं, इसे एनोटेट करें क्योंकि यह आता है इसलिए हम इसकी समझ बनाते हैं, और फिर समय के साथ अतिरिक्त अंतर्दृष्टि में परत करना शुरू करते हैं,” उन्होंने कहा, एक बार बड़ा बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया गया है, बड़ी तस्वीर को समझने के लिए एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है।

विषय को पूरा करते हुए, वॉयस ने संगठन के भीतर डेटा शासन और पारदर्शिता पर विचार करते हुए सभी डेटा को एक साथ लाने की चुनौती का वजन किया।

“अगर लोगों को इस बात की जानकारी नहीं है कि संगठन के अन्य हिस्से क्या कर रहे हैं, तो आपके पास डेटा साइलो हैं जो हर जगह मशरूम की तरह पॉप अप करते हैं,” उन्होंने कहा। “यह एक बहुत बड़ा मौका चूक गया है और समय, धन और संसाधनों पर भी बहुत बड़ा जला है।”

डेटा कहां रखें

जब डेटा स्टोरेज की बात आती है, तो “यह मेरी सबसे बड़ी चुनौती है क्योंकि डेटा बिल्कुल हर जगह है,” वॉयस ने कहा। “यह स्वास्थ्य सूचना प्रणाली में हो सकता है, यह रसद प्रबंधन सूचना प्रणाली में हो सकता है, यह लोगों के स्मार्टफोन पर हो सकता है, यह कागज पर हो सकता है।”

इससे निपटने के लिए, उन्होंने कहा कि स्वास्थ्य अभिनेता “हर चीज के लिए ऐप्स बना रहे हैं”, लेकिन उन्हें विखंडन और पहिया को फिर से शुरू करने की कोशिश करने वाली कंपनियों के बारे में बड़ी चिंताएं हैं। उन्होंने कहा कि वह देखते हैं कि स्वास्थ्य देखभाल कार्यकर्ता मैदान में डेटा कैप्चर करने के लिए 10 डिवाइस ले जाते हैं और उनका मानना ​​​​है कि साझेदारी अधिक समझ में आएगी। “पारिस्थितिकी तंत्र में बड़ी मात्रा में डेटा है। मैं हर किसी को प्रोत्साहित करता हूं कि आप इसे फिर से कैप्चर करने के लिए जाने से पहले वास्तव में खोज और खोज करने में मेहनती हों, “वॉयस ने कहा।

जब समग्र रूप से एकीकृत उपकरणों और डेटा की बात आती है, तो डेविस ने आर्किटेक्चरल डिज़ाइन में सुरक्षा को प्राथमिकता देने के लिए टेक्सास चिल्ड्रन हॉस्पिटल के कारणों के रूप में सुरक्षा, अनुपालन और सहमति पर चर्चा की।

दिलचस्प बात यह है कि जब न्यूडेलमैन ने वेल्स फ़ार्गो के डेटा को किनारे से वापस लाने की बात की, तो हार्वे ने कहा कि वॉल्ट डिज़नी स्टूडियो बढ़त का विस्तार कर रहा है।

“यहां तक ​​​​कि चार या पांच साल पहले, मुझे लगता है कि एक बड़ा डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक बनाने की संभावना बहुत कठिन थी,” उन्होंने कहा। “लेकिन अब क्लाउड-आधारित तकनीक और वहां मौजूद कुछ प्लेटफ़ॉर्म के साथ, मिश्रण और मिलान करना वाकई आसान है।”

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