लेखक के बारे में अधिक जानने के लिए क्लिक करें जितेश घई.

मुख्य डेटा अधिकारी (सीडीओ) की भूमिका पिछले दशक में किसी भी सी-सूट की तुलना में अधिक विकसित हुई है। एक समय नियामक अनुपालन पर केंद्रित स्थिति आज सबसे रणनीतिक उद्यम निर्णय निर्माताओं में से एक है। चूंकि कंपनियां महामारी से उबरने की योजना बना रही हैं, सीडीओ के पास एनालिटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) निवेश में तेजी लाने की कुंजी है। और जबकि कंपनियां आईटी बजट में कटौती करने पर विचार कर रही हैं, उनकी प्रतिस्पर्धा करने की क्षमता - या यहां तक ​​कि जीवित रहने की - उनकी एआई क्षमताओं पर निर्भर करती है। सी-स्तर पर एआई नवाचार के मजबूत नेतृत्व में निवेश ऐसा है जिसे रोका या धीमा नहीं किया जा सकता है।   

सीडीओ के लिए चमकने का समय

पिछले साल हमने देखा कि निवेश करने पर क्या हो सकता है डेटा की गुणवत्ता और लोकतंत्रीकरण नहीं किया गया है। उदाहरण के लिए, पिछले वसंत में दुनिया की प्रमुख स्वास्थ्य एजेंसी, रोग नियंत्रण और रोकथाम केंद्र ने एक सीडीओ को नियुक्त करने की योजना बनाई थी क्योंकि एजेंसी को सीओवीआईडी-19 मामले की रिपोर्टिंग से संबंधित कई चुनौतियों का सामना करना पड़ा था। सीडीओ का काम यह सुनिश्चित करना है कि अन्य डेटा मुद्दों के साथ-साथ डेटा गुणवत्ता का भी सक्रिय रूप से समाधान किया जाए। लेकिन यह बिल्कुल स्पष्ट है कि कई संगठनों ने अपने डेटा और प्रौद्योगिकी में पर्याप्त निवेश नहीं किया है - और डेटा-संचालित नेतृत्व को भरने के लिए एक शून्य है। 

निजी उद्योग में, डेटा लीडर महत्वपूर्ण निर्णय निर्माताओं के रूप में तेजी से लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं। जबकि 2019 ओ'रेली की रिपोर्ट में संस्कृति को उद्यम एआई अपनाने में बाधा डालने वाली मुख्य बाधा बताया गया है, स्थिति बदल रही है। नए उत्पाद नवाचारों से लेकर आपूर्ति श्रृंखला में बदलाव तक, हर निर्णय के लिए डेटा के व्यापक और लगातार उपयोग को सशक्त बनाने में सीडीओ की भूमिका का विस्तार हुआ है। और हाल ही में आईडीसी के एक अध्ययन में पाया गया कि 59% सीडीओ पहले से ही सीईओ जैसे बिजनेस लीडर को रिपोर्ट करते हैं [1]।

इसके अतिरिक्त, सीडीओ के 80% शीर्ष केपीआई परिचालन दक्षता, नवाचार और राजस्व, और ग्राहक संतुष्टि और सफलता जैसे व्यावसायिक लक्ष्यों से जुड़े हैं। यह अच्छी खबर है: इसका मतलब है कि संस्कृति बदल रही है। अधिक सीईओ जानते हैं कि डेटा किसी लक्ष्य का साधन नहीं है; यह नवप्रवर्तन का एक मंच है। और जैसे-जैसे नवाचार की गति तेज होती जा रही है, हम एक ऐसे बिंदु पर पहुंच गए हैं जहां इसे बड़े पैमाने पर एआई की आवश्यकता है।

AI को डेटा की आवश्यकता है, और डेटा को AI की आवश्यकता है

एआई को डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, लेकिन एआई को चमकदार नवीनता से वास्तव में मूल्यवान तकनीक की ओर बढ़ने के लिए, इसे भारी मात्रा में जानकारी प्रदान करने की आवश्यकता होती है। एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा उच्च गुणवत्ता वाला और पूर्वाग्रह-मुक्त होना चाहिए, अन्यथा आउटपुट बेकार हो जाएगा। लेकिन अगले वर्ष तक डेटा सेंटर ट्रैफ़िक की कुल मात्रा 20.6 ज़ेटाबाइट्स तक पहुंचने की उम्मीद है [2], डेटा को केवल एक रैखिक, मानवीय दृष्टिकोण के माध्यम से प्रबंधित नहीं किया जा सकता है। 

डेटा को संभालने के पारंपरिक दृष्टिकोण अक्सर जानकारी को साइलो में छोड़ देते हैं, जिसका अर्थ है कि केवल एक समूह के पास डेटासेट तक पहुंच हो सकती है या योगदान करने में सक्षम हो सकता है, जिससे एआई विकास में अविश्वसनीय अक्षमताएं पैदा होती हैं। यह मानवीय त्रुटि के लिए भी महत्वपूर्ण जगह छोड़ता है, जो सभी प्रकार की समस्याओं का कारण बन सकता है: आपके ग्राहकों के लिए निम्न-गुणवत्ता की सिफारिशें, विफल प्रक्रियाएं, और गलत पूर्वानुमान जो आपूर्ति श्रृंखलाओं को अराजकता में डाल देते हैं। एआई को सिर्फ डेटा की जरूरत नहीं है; डेटा को AI की आवश्यकता है। 

AI डेटा और अन्य तकनीकी कार्यों से संबंधित कार्यों को स्वचालित और सरल बना सकता है। मशीन लर्निंग (एमएल) विधियाँ दोहराए जाने वाले कार्यों को संभाल सकती हैं, जिससे डेवलपर्स को गहन शिक्षण प्रयासों जैसे उच्च-मूल्य वाली परियोजनाओं पर काम करने के लिए मुक्त किया जा सकता है। जैसे-जैसे एआई डेटा समझ में सुधार करता है और गोपनीयता और गुणवत्ता संबंधी विसंगतियों की पहचान करता है, यह डेवलपर्स, विश्लेषकों, प्रबंधकों और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को बढ़ाता है, स्वचालन के माध्यम से कार्यों में तेजी लाता है और सिफारिशों और अगले-सर्वोत्तम कार्यों के साथ वृद्धि करता है। दूसरे शब्दों में, AI आपके संपूर्ण डेटा परिवेश में शुरू से अंत तक प्रक्रियाओं को तेज़ कर सकता है।

इसे जीवन में लाना

मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट का अनुमान है कि एआई अगले दशक में वैश्विक अर्थव्यवस्था में 13 ट्रिलियन डॉलर जोड़ देगा [3]। फिर भी डेटा से पता चलता है कि केवल 8% कंपनियाँ ऐसी प्रथाओं में संलग्न हैं जो व्यापक रूप से अपनाने का समर्थन करती हैं [4]। अधिकांश कंपनियां एआई को एकल व्यावसायिक प्रक्रिया में लागू करती हैं - और यहीं पर वे चूक जाती हैं। 

सभी चीजों के डेटा के चैंपियन के रूप में, सीडीओ के पास डिजिटल और क्लाउड परिवर्तन पहल को चलाने और बदले में एआई निवेश को गति देने की क्षमता है। डेटा-केंद्रित लीडर के बिना, डेटा टीमों को लाखों दिशाओं में खींचा जाता है, चाहे वह बिक्री को किसी प्रश्न का उत्तर देने में मदद करना हो या वित्त टीम के लिए उत्पादों और डैशबोर्ड का निर्माण करना हो। सीडीओ नवाचार प्राथमिकताओं को बढ़ावा देकर डेटा टीमों को स्वतंत्र कर सकता है जो अंततः उद्यम में सभी के लिए डेटा का लोकतंत्रीकरण करेगा। 

उदाहरण के लिए, गुणवत्ता में सुधार करने और डेटा एनालिटिक्स के चक्र समय को कम करने के लिए एआई-संचालित डेटाऑप्स (डेटा ऑपरेशंस) - एक स्वचालित, प्रक्रिया-उन्मुख पद्धति को तैनात करके - सीडीओ अधिक उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा को सुलभ बनाने में आने वाली बाधाओं को दूर कर सकता है। व्यवसाय इकाई सहयोग. यह एक गेम चेंजर है जो डेटा टीमों को सक्षम बनाता है - जिसमें डेटा इंजीनियर, डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक शामिल हैं - अधिक पुनरावृत्त होने और एआई और एमएल के लिए उपयोग करने योग्य डेटा को तेजी से प्राप्त करने के लिए।

उद्यम के सभी कोनों से बड़ी मात्रा में संरचित और असंरचित डेटा को पूरी तरह से नियंत्रित और उपभोग्य डेटासेट में खोजने, साफ करने और एकीकृत करने की प्रक्रिया को तेज करके, कंपनियां एक गुप्त हथियार हासिल करती हैं: हर चीज के लिए एआई का लाभ उठाने की क्षमता। हालाँकि, यह केवल वास्तविक उद्यम पैमाने पर ही संभव है जब आपके डेटा और आईटी टीमों का ज्ञान और कौशल एआई और एमएल द्वारा बढ़ाया जाता है। 

सीडीओ उद्यम-व्यापी अपस्किलिंग को चलाने के लिए भी जिम्मेदार है क्योंकि व्यवसाय को अधिक कर्मचारियों की आवश्यकता होती है जो डेटा साक्षर हों। के अनुसार डेलॉइट, जबकि 81% नेताओं को उम्मीद है कि अगले तीन वर्षों में एआई का उपयोग बढ़ेगा, आधे से अधिक (54%) का कहना है कि उनके पास घर में सही कौशल नहीं है। एआई को वास्तव में एक नवाचार मंच बनाने के लिए, इसे केवल एक छोटे समूह द्वारा ही प्रयोग नहीं किया जा सकता है। कर्मचारी डेटा कौशल के विकास का नेतृत्व करके, सीडीओ एआई पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपनी सबसे तकनीकी प्रतिभा को मुक्त करता है, यह सुनिश्चित करता है कि कंपनी के नेताओं को पता है कि एआई का लाभ कैसे उठाया जाए, और गैर-तकनीकी कर्मचारियों को इसका उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। 

मैंने एआई-केंद्रित उद्यम का महत्वपूर्ण प्रभाव प्रत्यक्ष रूप से देखा है। उदाहरण के लिए, जीवन विज्ञान में, लंबी नैदानिक ​​​​परीक्षणों और नियामक अनुमोदन की प्रक्रिया के कारण नई दवाओं को बाजार में लाने में अक्सर एक दशक से अधिक समय लग जाता है। तीव्र वैज्ञानिक प्रगति के बावजूद, नवाचार की गति अभी भी कछुआ गति से आगे बढ़ रही है। डेटा वैज्ञानिक क्रांतिकारी उपचारों को तेजी से खोजने और वितरित करने में मदद करने के लिए पूर्वानुमानित मॉडल पर काम कर रहे हैं जो रोगी के परिणामों में काफी सुधार करते हैं। एक जीवन विज्ञान कंपनी के लिए इसका मूल्य अरबों में हो सकता है। हजारों रोगियों के लिए, यह जीवन और मृत्यु के बीच का अंतर हो सकता है। व्यावसायिक दृष्टिकोण से, संभावित नए उपचारों की एक श्रृंखला की शीघ्रता से खोज करने और नैदानिक ​​​​अध्ययनों में रोगियों को तेजी से भर्ती करने और बनाए रखने के लिए कई प्रकार के डेटा की भारी मात्रा की आवश्यकता होती है। इन स्थितियों में सीडीओ को बागडोर संभालनी होगी। 

भविष्य की दौड़ डेटा की दौड़ है

अगले तीन वर्षों में, हम एआई को बढ़ावा देने के लिए पिछले 30 वर्षों की तुलना में अधिक डेटा तैयार करेंगे [5]। एआई भविष्य की अर्थव्यवस्था का चालक होगा। जैसे-जैसे एआई को अपनाना बढ़ेगा, उन नेताओं द्वारा इसके दुरुपयोग की संभावना बढ़ेगी जो पूरी तरह से यह नहीं समझते हैं कि इसके निर्णय लेने के पीछे क्या है। लेकिन जो व्यवसाय सी-स्तर पर डेटा लीडरों के साथ शुरुआती एआई अपनाने वाले हैं, वे एआई दौड़ जीतेंगे, जबकि जो एआई में निवेश करने की प्रतीक्षा करते हैं वे अंततः पीछे रह जाएंगे।

[1] आईडीसी, "मुख्य डेटा अधिकारी: द न्यू बिजनेस लीडर्स," 19 अगस्त, 2020

[2] सिस्को ग्लोबल क्लाउड इंडेक्स, नवम्बर 19, 2018

[3] मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट, "एआई फ्रंटियर से नोट्स: विश्व अर्थव्यवस्था पर एआई के प्रभाव का मॉडलिंग, 4 सितंबर 2018

[4] मैकिन्से, "ब्रेकिंग अवे: स्केलिंग एनालिटिक्स के रहस्य,'' 22 मई 2018

[5] आईडीसी, "वैश्विक डेटास्फेयर,'' 8 मई 2020

Coinsmart। यूरोपा में बेस्टे बिटकॉइन-बोरसे
स्रोत: https://www.dataversity.net/speed-up-ai-development-by-hairing-a-chair-data-officer/