हाल ही में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रौद्योगिकी के तेज विकास के साथ, डेटा प्रबंधन का महत्व और भी बढ़ गया है। हालांकि AI की लहर ने अभी तक कई वास्तविक सफलताओं को नहीं लाया है, लेकिन कई अध्ययनों से पता चलता है कि अच्छे डेटा प्रबंधन और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा AI लक्ष्यों को प्राप्त करने की आधारशिला हैं।
NetApp द्वारा जारी की गई "2024 डेटा जटिलता रिपोर्ट" से पता चलता है कि विश्व स्तर पर 1300 तकनीकी और डेटा अधिकारियों के सर्वेक्षण के परिणाम चिंताजनक हैं। सर्वेक्षण में पाया गया कि डेटा एकीकरण में निवेश करने वाली कंपनियां AI लक्ष्यों को प्राप्त करने में अधिक सक्षम हैं, लगभग 80% उत्तरदाता मानते हैं कि एकीकृत डेटा आदर्श AI परिणामों को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है।
रिपोर्ट में यह भी बताया गया है कि लगभग दो तिहाई कंपनियों ने कहा कि उनका डेटा "पूर्ण या मूल रूप से AI के लिए अनुकूलित" है, जिसका अर्थ है कि यह डेटा सुलभ, सटीक और अच्छी तरह से दस्तावेजीकृत है। हालाँकि, 40% अधिकारियों का मानना है कि अगले दो वर्षों में AI और डेटा प्रबंधन में निवेश में काफी वृद्धि होगी।
डेटा प्रबंधन और विश्लेषण सेवा प्रदाता Qlik द्वारा जारी की गई एक अन्य रिपोर्ट ने AI प्रगति में बाधा डालने वाले कुछ कारणों का खुलासा किया। 4200 अधिकारियों में से, AI कौशल की कमी और डेटा शासन चुनौतियाँ मुख्य बाधाएँ मानी गईं, जो दोनों 23% थीं। इसके अतिरिक्त, AI के विकास के बाद तैनाती और बजट की कमी और विश्वसनीय डेटा की कमी का अनुपात भी अपेक्षाकृत उच्च था। Qlik की रिपोर्ट ने जोर दिया कि व्यापक AI सफलता के लिए विश्वास का निर्माण महत्वपूर्ण है, 37% अधिकारियों को AI पर विश्वास की कमी है, 61% का मानना है कि यह विश्वास की कमी उनके AI निवेश को प्रभावित कर रही है।
अंत में, Ataccama कंपनी की "डेटा विश्वास रिपोर्ट" ने AI प्रथाओं में डेटा प्रबंधन के महत्व पर भी जोर दिया। इस कंपनी ने Hanover Research के साथ मिलकर अमेरिका, कनाडा और ब्रिटेन के 300 अधिकारियों का सर्वेक्षण किया। सर्वेक्षण के परिणामों से पता चलता है कि 51% अधिकारियों का मानना है कि डेटा गुणवत्ता और सटीकता में सुधार करना तत्काल आवश्यकता है, 30% अधिकारियों को बड़ी मात्रा में डेटा प्रबंधित करने की चुनौती का सामना करना पड़ रहा है।
उच्च गुणवत्ता और विश्वसनीय डेटा प्रबंधन प्रणाली AI के सफल कार्यान्वयन के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, कौशल, तैनाती, विश्वास और बजट जैसे मुद्दे भी अनदेखी नहीं की जा सकने वाली चुनौतियाँ हैं। AI के भविष्य में, डेटा की भूमिका को कम करके नहीं आंका जा सकता।
मुख्य बिंदु:
🔑80% अधिकारियों को एहसास है कि एकीकृत डेटा AI लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है।
📊37% अधिकारियों को AI पर विश्वास की कमी है, विश्वास की कमी AI निवेश को प्रभावित कर रही है।
📈51% अधिकारियों का मानना है कि डेटा गुणवत्ता में सुधार वर्तमान प्राथमिकता है।
