डेटाफिकेशन और एआई: महत्वपूर्ण विवरण और अंतर्दृष्टि

यह लेख डेटाफिकेशन और एआई के बीच तालमेल की पड़ताल करता है, जो विभिन्न अवसरों और व्यावसायिक नवाचारों पर प्रकाश डालता है जो वे पैदा कर सकते हैं।

डिजिटल युग ने डेटा को एक नए परिसंपत्ति वर्ग में बदल दिया है जो निगमों को बना या बिगाड़ सकता है, और इसके प्रबंधन की प्रक्रिया को डेटाफिकेशन कहा जाता है।

डेटाफिकेशन ने कई संगठनों और उनके संस्थापकों के लिए अरबों डॉलर कमाए हैं और समान रूप से उन लोगों को बर्बाद किया है जिन्होंने डेटाफाई करने से इनकार कर दिया था।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ मिलकर, डेटाफ़िकेशन उद्योगों को बदलने, व्यापार और ग्राहक इंटरैक्शन को दोबारा आकार देने और मुनाफे को बढ़ावा देने के लिए एक अद्वितीय उपकरण प्रदान करता है जहां पहले कोई भी अस्तित्व में नहीं लगता था।

यह ब्लॉग डेटाफिकेशन और एआई के बीच तालमेल का पता लगाता है, जो विभिन्न अवसरों और व्यावसायिक नवाचारों पर प्रकाश डालता है जो वे पैदा कर सकते हैं।

डेटाफिकेशन क्या है?

डेटाफ़िकेशन, विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न डेटा को एकत्रित करने, विश्लेषण करने और उपयोग करने की प्रक्रिया है, ताकि सूचित व्यावसायिक निर्णय लिए जा सकें। डेटाफ़िकेशन किसी भी व्यवसाय को उसके संचालन के विभिन्न हिस्सों को मात्रात्मक जानकारी में तोड़कर बदलने में मदद कर सकता है जिसे बाद में ट्रैक, मॉनिटर और विश्लेषण किया जा सकता है। इस प्रक्रिया से स्वाभाविक रूप से उत्पादों और सेवाओं में सुधार होता है।

डेटाफिकेशन दर्शन एक संपत्ति के रूप में जानकारी की समझ पर आधारित है - क्योंकि एक कंपनी उपलब्ध जानकारी का उपयोग करके आसानी से आर्थिक लाभ प्राप्त कर सकती है। इस प्रकार, अनेक मुक्त और फ्रीमियम डेटाफ़िकेशन के आर्थिक लाभों की बदौलत आज सेवाएँ मौजूद हैं।

डेटाफिकेशन के लाभ

एआई के साथ किसी व्यवसाय के डेटाफिकेशन के कई लाभ हैं, जिससे कंपनी की दक्षता, उत्पादकता और मुनाफे में सुधार होगा। इनमें से कुछ लाभ यहां दिए गए हैं।

  1. ग्राहकों को समझना: एनालिटिक्स आपको अपने ग्राहकों, उनके व्यवहार, इच्छाओं और प्राथमिकताओं के बारे में गहरी जानकारी देगा। इसलिए, किसी भी ग्राहक-केंद्रित व्यवसाय के लिए डेटाफिकेशन जरूरी है।
  2. रुझानों पर शोध: आपके व्यवसाय के डेटा का विश्लेषण करने से आपको पता चलेगा कि चीजें किस दिशा में जा रही हैं। आप रुझानों की खोज कर सकते हैं, उन रुझानों पर शोध कर सकते हैं और उन अंतर्दृष्टियों की खोज कर सकते हैं जो आपके व्यवसाय को लाभप्रद रूप से बैंडबाजे में शामिल करने में सक्षम बना सकती हैं।
  3. इनसाइट्स: समय-समय पर डेटा विश्लेषण चलाने से आपको बहुमूल्य जानकारी मिल सकती है जिसकी आपने कभी उम्मीद नहीं की थी, और जो आपके व्यवसाय और भाग्य को बदल सकती है।
  4. दक्षता बढ़ाएँ: डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि अक्सर उद्यमों को अधिक कुशल बनने के लिए प्रेरित करती है क्योंकि वे अधिक उत्पादक प्रक्रियाओं पर स्विच करते हैं या बेकार प्रक्रियाओं को कम करते हैं। इसमें स्वचालन भी शामिल हो सकता है.
  5. कीमत कम करना: डेटाफिकेशन से अंतर्दृष्टि और पैटर्न आपको परिचालन लागत में कटौती करने में मदद कर सकते हैं, जो एक प्लस है।
  6. 80/20 के साथ फोकस करें: डेटाफिकेशन किसी कंपनी में सभी असमान प्रणालियों और संसाधनों के उपयोग को उजागर कर सकता है, जिससे संगठन को अपना ध्यान केंद्रित करने और उत्पादकता बढ़ाने में मदद मिलती है।
  7. भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी: एआई डेटाफिकेशन भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए कंपनी के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर सकता है, और इस तरह की अंतर्दृष्टि बेहतर उद्योग फोकस और बेहतर रिटर्न के लिए निवेश की ओर ले जाती है।

डेटाफिकेशन में एआई की भूमिका

जबकि डेटा विश्लेषण पारंपरिक रूप से विश्लेषकों द्वारा किया जाने वाला एक मैन्युअल मामला रहा है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शुरूआत से काम आसान हो जाता है और छोटे स्टार्टअप को उच्च स्तर की व्यावसायिक बुद्धिमत्ता वहन करने की अनुमति मिलती है जो अन्यथा विशेषाधिकार प्राप्त लोगों के लिए आरक्षित होती है।

डेटाफिकेशन में एआई की प्रमुख भूमिकाएं/लाभ निम्नलिखित हैं।

  • शीघ्रता से खुफिया जानकारी निकालें: पैटर्न से लेकर रुझानों और सभी प्रकार की अंतर्दृष्टि तक, एआई उन्हें बड़े डेटासेट से जल्दी से खींच सकता है - किसी भी मानव डेटा विश्लेषक की तुलना में बहुत तेज़।
  • निर्णय लेने में सुधार: व्यावसायिक जानकारी का तेज़ और अपेक्षाकृत विश्वसनीय स्रोत होने से कोई भी टीम या उद्यम जल्दी और निर्णायक रूप से सही कदम उठाने में सक्षम होगा।
  • बढ़ी हुई दक्षता: एआई किसी भी संगठन को सस्ते में अधिक डेटा माइन करने में सक्षम बनाता है, जिससे मानव प्रयास, समय और ऊर्जा को कम करके परिचालन दक्षता में वृद्धि होती है।
  • कार्यों का स्वचालन: किसी कंपनी की डेटाफिकेशन प्रक्रिया में एआई को एकीकृत करने की खूबसूरती यह है कि पूर्ण स्वचालन आसान हो जाता है क्योंकि अधिकांश काम पहले ही हो चुका होता है। फिर आपको उन स्थितियों को निर्धारित करने के लिए कुछ नियमों की आवश्यकता है जो स्वचालित प्रक्रियाओं को ट्रिगर करें, और बस इतना ही।

आपके डेटाफिकेशन उद्देश्यों के लिए डेटा किसी भी स्रोत से आ सकता है, जब तक कि वह विश्वसनीय हो। आपका आदर्श स्रोत आपके व्यवसाय के प्रकार और आप क्या हासिल करना चाहते हैं, इस पर निर्भर करेगा। यहां कुछ लोकप्रिय स्रोत हैं.

  • IoT उपकरण और सेंसर: इसमें इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइस शामिल हो सकते हैं जो सीधे वेब या साधारण सेंसर से जुड़े होते हैं जिनसे कंपनी अन्य तरीकों से जानकारी प्राप्त कर सकती है।
  • सोशल मीडिया: ग्राहक-केंद्रित कंपनियां सोशल मीडिया इंटरैक्शन से जितना संभव हो उतना डेटा एकत्र करके बहुत सारी जानकारी प्राप्त कर सकती हैं।
  • ई - कॉमर्स: सभी ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म डेटा माइनिंग की इच्छुक कंपनियों के लिए व्यवहारिक सोने की खान हैं।
  • मोबाइल ऐप्स: नि:शुल्क और प्रीमियम मोबाइल ऐप्स अपने उपयोगकर्ताओं के बारे में बहुत सारी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं जिसे डेवलपर्स कई नवीन तरीकों से उपयोग कर सकते हैं।
  • वेब विश्लेषिकी: यहां तक ​​​​कि सामान्य दिखने वाली वेबसाइटें भी बहुत सारे सार्थक डेटा का उत्पादन कर सकती हैं, जब उन्हें जैसे उपकरणों के साथ ठीक से ट्रैक किया जाता है Google Analytics.
  • चिकित्सा उपकरणों: मेडिकल रिकॉर्ड, इलेक्ट्रॉनिक गैजेट और अन्य सभी चीज़ें जो मेडिकल डेटा एकत्र करती हैं, अच्छे डेटा स्रोत हो सकते हैं।
  • वित्तीय लेन - देन: जो कंपनियाँ वित्तीय बुनियादी ढाँचा प्रदान करती हैं, वे आमतौर पर ग्राहक, धोखाधड़ी और अनुकूलन जानकारी की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अपने वित्तीय रिकॉर्ड के विशाल भंडार का खनन करती हैं।
  • गोदाम एवं आपूर्ति शृंखला: अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं और गोदामों के प्रत्येक स्तर की निगरानी करके, कंपनियां अपने संचालन को हमेशा के लिए सुव्यवस्थित करने के लिए पर्याप्त डेटा का उत्पादन कर सकती हैं।
  • सार्वजनिक एवं निजी डेटाबेस: फ़्लैट फ़ाइलों से लेकर MySQL, MariaDB और विभिन्न स्थानीय और क्लाउड परिनियोजन में समर्पित डेटाबेस तक, प्रत्येक संगठित सूचना स्रोत एक अच्छा डेटा स्रोत है।
  • सरकारी अभिलेख: स्व-व्याख्यात्मक।
  • निगरानी प्रणाली: छवियाँ और वीडियो डेटा दोनों को AI द्वारा खनन किया जा सकता है।

डेटाफिकेशन और एआई के अनुप्रयोग क्षेत्र

किसी भी बाजार में किसी भी संगठन की पेशकश को बेहतर बनाने के लिए डेटा का सैद्धांतिक रूप से लाभ उठाया जा सकता है। हालाँकि, यहां ऐसे उद्योग हैं जहां डेटाफिकेशन और एआई पहले से ही सफलतापूर्वक लागू किए जा रहे हैं।

  • विनिर्माण
  • बैंकिंग व वित्त
  • हेल्थकेयर
  • रोबोटिक्स
  • कृषि
  • वैयक्तिकृत शिक्षण प्रणालियाँ
  • उत्पादों और सेवाओं की वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ
  • Uber और Lyft जैसी राइड-शेयरिंग प्रणालियाँ
  • जीपीएस और संबंधित प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके नेविगेशन
  • खुदरा और बिक्री
  • बीमा प्रणालियाँ
  • मानव संसाधन एवं कार्य का मिलान
  • स्वायत्त वाहन
  • मशीनों का पूर्वानुमानित रखरखाव
  • धोखाधड़ी का पता लगाना
  • खोज इंजन और रैंकिंग

विचार एवं चुनौतियाँ

डेटाफिकेशन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं के साथ विचार करने योग्य चुनौतियाँ और मुद्दे हैं। इनमें से कुछ प्रमुख निम्नलिखित हैं.

  1. जटिलता: डेटा का प्रबंधन और इसका विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग एक जटिल मामला हो सकता है, जिसके लिए अक्सर प्रशिक्षित या अनुभवी कर्मियों की आवश्यकता होती है।
  2. एल्गोरिथम पूर्वाग्रह: एआई मॉडल को पूर्वाग्रहित किया जा सकता है जब उन्हें एकतरफा डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, केवल कोकेशियान चेहरों वाले रोबोट मॉडल को प्रशिक्षित करना। निःसंदेह, इसमें एशियाई और अफ्रीकी चेहरों को लेकर समस्याएं होंगी।
  3. कंप्यूटिंग संसाधन: यदि आप बड़े ऑपरेशन चला रहे हैं तो एआई के साथ डेटाफिकेशन के लिए उच्च कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है।
  4. डेटा की गुणवत्ता: कूड़ा अंदर, कूड़ा बाहर हमेशा रहता है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि एआई मॉडल कितना अच्छा है, आप इसे जो इनपुट देते हैं वह इससे प्राप्त होने वाले परिणामों को निर्धारित करता है।
  5. सुरक्षा चुनौतियां: एआई मॉडल हमलों के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं। साथ ही, डेटा गोपनीयता और संबंधित जोखिमों पर भी विचार करना होगा।
  6. विनियामक अनुपालन: यदि आप अपने उपयोगकर्ताओं से जानकारी प्राप्त करने जा रहे हैं, तो बेहतर होगा कि आप संबंधित न्यायक्षेत्रों में डेटा संरक्षण कानूनों और विनियमों से अवगत रहें।
  7. अनायास नतीजे: एआई मॉडल ऐसी कार्रवाइयां शुरू कर सकते हैं जिनके बाद में अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं या केवल तब स्पष्ट हो सकते हैं जब बहुत देर हो चुकी हो। दोष किसके सिर है?
  8. नौकरी विस्थापन: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ डेटाफिकेशन को स्वचालित करने से स्वाभाविक रूप से कार्यबल में व्यवधान उत्पन्न होता है। हालाँकि डेटाफिकेशन के नतीजे नए कुशल श्रमिकों की मांग को समान रूप से बढ़ा सकते हैं।

अपने संगठन का डाटाफाई कैसे करें

आपके संगठन का डेटाफ़ाइज़ करना एक सतत प्रक्रिया है जिसके लिए बस आपको सही दिशा में कदम उठाने की आवश्यकता है। लेकिन जैसा कि कई कंपनियों ने प्रमाणित किया है, डेटाफिकेशन के लिए कोई सख्त नियम नहीं हैं। हालाँकि, यहां कुछ कदम दिए गए हैं जिन्हें आपको उठाने की आवश्यकता होगी।

  • हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर, सेंसर और IoT उपकरणों सहित डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश करें।
  • जितना संभव हो उतने स्रोतों से डेटा एकत्र करें और संग्रहीत करें।
  • आप काम के लिए जानकारी का उपयोग कैसे करेंगे, इसे परिभाषित करके अपने उद्यम में डेटा-संचालित संस्कृति स्थापित करें।
  • आपके द्वारा एकत्र किए गए डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए नीतियां बनाएं।
  • अपने डेटा वेयरहाउसिंग को केंद्रीकृत करके जितना संभव हो उतने सिस्टम और विभागों से डेटा एकीकृत करें।
  • डेटा वैज्ञानिकों और संगठन के बाकी सदस्यों के बीच सहयोग को बढ़ावा देना।
  • एक आसान प्रोजेक्ट के साथ छोटी शुरुआत करें, फिर जैसे-जैसे आप अधिक अनुभव प्राप्त करें, अपने डेटाफिकेशन का विस्तार करें।

एआई डेटा विश्लेषण कैसे करें

आपके संगठन के डेटाफिकेशन के बाद, आप निम्नलिखित चरणों का उपयोग करके अपनी कंपनी के डेटा का एआई विश्लेषण कर सकते हैं।

  1. उद्देश्यों को परिभाषित करें: आपको सबसे पहले यह जानना होगा कि आप इस प्रक्रिया से किस प्रकार की अंतर्दृष्टि, परिणाम या पैटर्न प्राप्त करने की उम्मीद कर रहे हैं। इन्हें आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ भी संरेखित करने की आवश्यकता है।
  2. एआई दृष्टिकोण चुनें: आपको सही एआई अनुशासन भी चुनना होगा जो आपके लक्ष्यों को प्राप्त करने में आपकी सहायता कर सके। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, या एक गहन शिक्षण मॉडल।
  3. डेटा एकत्रित एवं साफ़ करें: यहां आपको अपने सभी डेटा को विभिन्न स्रोतों से व्यवस्थित करने और उन्हें पूर्व-संसाधित और उपयोग के लिए तैयार करने की आवश्यकता है।
  4. एक कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित करें या पहले से निर्मित मॉडल का उपयोग करें: कुछ एआई विश्लेषण उपकरण पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के साथ आते हैं जिनका आप तुरंत उपयोग कर सकते हैं। अन्यथा, आपको पहले एक मॉडल को प्रशिक्षित करना होगा या आपके द्वारा एकत्र किए गए अधिकांश डेटा का उपयोग करके पहले से ही प्रशिक्षित मॉडल को फाइन-ट्यून करना होगा।
  5. मॉडल को मान्य और परिष्कृत करें: प्रशिक्षण के बाद, आपको अपने मॉडल की अंतर्दृष्टि निकालने, पैटर्न की पहचान करने और भविष्यवाणियों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है, यह देखने के लिए कि क्या यह आपके लिए ठीक है या इसे और प्रशिक्षण की आवश्यकता है।
  6. विश्लेषण एवं विज़ुअलाइज़ेशन: यदि सब कुछ ठीक रहा, तो अब आप अपना विश्लेषण कर सकते हैं और अपने उद्यम की दिशा तय करने में मदद के लिए अच्छे विज़ुअलाइज़ेशन के साथ परिणाम प्रकाशित कर सकते हैं। जो लोग प्रक्रियाओं को स्वचालित करना चाहते हैं वे यहां से चीजों को आगे ले जा सकते हैं।

शीर्ष एआई डेटा विश्लेषण टूल की सूची

डेटाफिकेशन और एआई का उपयोग करने वाली कंपनियां

दुनिया भर की कई कंपनियां अपने प्रतिस्पर्धियों पर बढ़त हासिल करने या अन्य उद्देश्यों के लिए पहले से ही डेटाफिकेशन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इस्तेमाल कर रही हैं। इनमें से कुछ प्रमुख कंपनियों की एक छोटी सूची निम्नलिखित है और वे प्रौद्योगिकियों को कैसे लागू कर रहे हैं।

  1. गूगल: Google खोज इंजन रैंकिंग, छवि पहचान, विज्ञापन लक्ष्यीकरण और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सहित कई कार्यों के लिए बड़े पैमाने पर डेटाफिकेशन और एआई एल्गोरिदम लागू करता है।
  2. वीरांगना: यह खुदरा दिग्गज उनका उपयोग उत्पाद अनुशंसाओं और आपूर्ति-श्रृंखला अनुकूलन सहित अन्य के लिए करता है।
  3. फेसबुक: वैयक्तिकृत फ़ीड से लेकर विज्ञापन लक्ष्यीकरण और छवि पहचान तक, Facebook AI के साथ डेटाफिकेशन से अछूता नहीं है।
  4. नेटफ्लिक्स: फिल्मों और टीवी शो के लिए वैयक्तिकृत सिफारिशें बनाने के लिए उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं और व्यवहार के बारे में डेटा का खनन किया जाता है। साथ ही कंपनी अपने मूल सामग्री उत्पादन की मांग का अनुमान लगाने के लिए समान रूप से उनका उपयोग करती है।
  5. Uber: रूट अनुशंसाएँ अच्छी तरह से काम करने के लिए एआई और डेटा पर निर्भर करती हैं। साथ ही मूल्य निर्धारण को अनुकूलित करने के लिए भी।
  6. टेस्ला: टेस्ला की सेल्फ-ड्राइविंग कारें ड्राइविंग निर्णय लेने और सड़कों पर नेविगेट करने के लिए कार के वातावरण से लाइव डेटा पर निर्भर करती हैं।
  7. Airbnb: खोज परिणामों से लेकर वैयक्तिकृत अनुशंसाओं और धोखाधड़ी का पता लगाने तक, Airbnb AI रणनीतियों के साथ डेटाफिकेशन का समान रूप से उपयोग करता है।

आम सवाल-जवाब

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ व्यावसायिक डेटाफिकेशन के संबंध में यहां कुछ अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न दिए गए हैं।

प्रश्न: डेटाफिकेशन और एआई एक साथ कैसे काम करते हैं?

ए: डेटाफिकेशन वह प्रक्रिया है जो कंपनी को अंतर्दृष्टि के लिए बड़ी मात्रा में डेटा प्रदान करती है, जबकि एआई डेटा से पैटर्न और रुझान ढूंढता है।

प्रश्न: कुछ डेटाफिकेशन और एआई एप्लिकेशन क्या हैं?

उ: उनके अनुप्रयोगों में खोज इंजन, आपूर्ति श्रृंखला, वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ, कार्य स्वचालन, विनिर्माण और बहुत कुछ शामिल हैं।

प्रश्न: क्या डेटाफिकेशन और एआई मानव नौकरियों पर कब्ज़ा कर लेंगे?

उत्तर: हां और नहीं. हाँ, क्योंकि इससे मनुष्यों द्वारा अधिक मैन्युअल कार्य की आवश्यकता कम हो जाती है, जिससे डेटा-संबंधी स्थिति कम हो जाती है। और नहीं, क्योंकि यह समान रूप से कंपनियों में काम के अधिक अवसर पैदा करता है।

प्रश्न: क्या डेटाफिकेशन व्यक्तिगत गोपनीयता के लिए खतरा है?

उत्तर: यह डेटा एकत्र करने वाली कंपनी और वे इसका उपयोग किस लिए कर रहे हैं, इस पर निर्भर करता है। वैसे भी कई न्यायक्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा के लिए डेटा गोपनीयता कानून हैं।

निष्कर्ष

अंत में, आपने देखा कि कैसे डेटाफिकेशन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का तालमेल डिजिटल भुगतान से लेकर खोज इंजन, विनिर्माण, पूर्वानुमानित रखरखाव और स्व-ड्राइविंग वाहनों तक ऑनलाइन और दुनिया भर के उद्योगों को बाधित करने में मदद कर रहा है।

निश्चित रूप से, यह चलन जल्द ही ख़त्म होने वाला नहीं है। इसलिए, बेहतर होगा कि आपकी कंपनी इसे पहले ही कर ले या अभी शुरू करना बेहतर होगा।

ननमदी ओकेके

ननमदी ओकेके

ननमदी ओकेके एक कंप्यूटर उत्साही हैं जो पुस्तकों की एक विस्तृत श्रृंखला को पढ़ना पसंद करते हैं। उसे विंडोज़/मैक पर लिनक्स के लिए प्राथमिकता है और वह उपयोग कर रहा है
अपने शुरुआती दिनों से उबंटू। आप उसे ट्विटर पर पकड़ सकते हैं बोंगोट्रैक्स

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