सभी चीज़ों का डेटा समझना | एमआईटी समाचार

डेटा, और विशेष रूप से डेटा का उपयोग करना, कोई नई अवधारणा नहीं है, लेकिन यह एक मायावी बनी हुई है। यह "इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स" (IoT) और "क्लाउड" जैसे शब्दों के साथ आता है, और चाहे इन्हें कितनी भी बार समझाया जाए, स्मार्ट लोग अभी भी भ्रमित हो सकते हैं। और फिर उपलब्ध जानकारी की मात्रा और उसके आने की गति भी मायने रखती है। सॉफ्टवेयर सर्वव्यापी है। यह कॉफ़ीमेकर्स और घड़ियों में है, हर सेकंड डेटा एकत्र करता है। सवाल यह है कि सभी नई तकनीक को कैसे लिया जाए और संभावित अंतर्दृष्टि और विश्लेषण का लाभ कैसे उठाया जाए। यह कोई छोटा सवाल नहीं है.

एबेल सांचेज़ कहते हैं, ''डिजिटल परिवर्तन को अपनाना मुश्किल हो सकता है।'' लेकिन एमआईटी के जियोस्पेशियल डेटा सेंटर के कार्यकारी निदेशक और अनुसंधान निदेशक के रूप में, वह अपने काम में उद्योगों और अधिकारियों को अपने डेटा को समझने और अपने निचले स्तर की मदद करने के लिए इसका उपयोग करने में सक्षम बनाने के लिए अपने कार्यों को स्थानांतरित करने में मदद करने के लिए यही करते हैं।

गति को संभालना

डेटा से बेहतर व्यावसायिक निर्णय लिए जा सकते हैं। यह कोई नई या आश्चर्यजनक अंतर्दृष्टि नहीं है, लेकिन जैसा कि सांचेज़ कहते हैं, लोग अभी भी अंतर्ज्ञान से काम करते हैं। समस्या का एक हिस्सा यह है कि वे नहीं जानते कि अपने उपलब्ध डेटा के साथ क्या करना है, और आमतौर पर बहुत सारा डेटा उपलब्ध होता है। उस समस्या का एक हिस्सा यह है कि बहुत सारे स्रोतों से बहुत सारी जानकारी तैयार की जा रही है। जैसे ही कोई व्यक्ति उठता है और अपना फोन चालू करता है या अपनी कार स्टार्ट करता है, सॉफ्टवेयर चलने लगता है। यह तेजी से आ रहा है, लेकिन क्योंकि यह जटिल भी है, "यह लोगों से बेहतर प्रदर्शन करता है," वह कहते हैं।

उबर के उदाहरण के तौर पर, एक बार जब कोई व्यक्ति सवारी के लिए ऐप पर क्लिक करता है, तो पूर्वानुमानित मॉडल 1 मिलियन प्रति सेकंड की दर से फायरिंग शुरू कर देते हैं। यह सब स्कूल शेड्यूल, सड़क की स्थिति, यातायात और ड्राइवर की उपलब्धता जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए, यात्रा को अनुकूलित करने के लिए है। यह कार्य के लिए सहायक है, लेकिन यह कुछ ऐसा है जिसे "कोई भी इंसान नहीं कर पाएगा," वह कहते हैं। 

समाधान के लिए कुछ घटकों की आवश्यकता होती है. एक तो डेटा स्टोर करने का नया तरीका है. अतीत में, क्लासिक "संपूर्ण पुस्तकालय" बना रहा था, जो बहुत संरचित था। इसकी प्रतिक्रिया एक "डेटा झील" बनाने की थी, जहां सारी जानकारी जाएगी और किसी तरह लोग इसका अर्थ समझ सकेंगे। सांचेज़ कहते हैं, "यह भी विफल रहा।"

डेटा भंडारण को फिर से चित्रित करने की आवश्यकता है, जिसमें एक प्रमुख तत्व अधिक पहुंच है। अधिकांश निगमों में, केवल 10-20 प्रतिशत कर्मचारियों के पास डेटा के साथ काम करने की पहुंच और तकनीकी कौशल है। बाकियों को एक केंद्रीकृत संसाधन से गुजरना होगा और कतार में लगना होगा, एक अकुशल प्रणाली। सांचेज़ का कहना है कि लक्ष्य आधुनिक स्टैक पर जाकर जानकारी का लोकतंत्रीकरण करना है, जो जिसे वह "निष्क्रिय डेटा" कहता है उसे "सक्रिय डेटा" में परिवर्तित कर देगा। परिणाम? बेहतर निर्णय लिए जा सकते हैं.

पहला, बड़ा कदम जो कंपनियों को उठाने की ज़रूरत है वह है बदलाव लाने की इच्छाशक्ति। इसका एक हिस्सा पैसे का निवेश है, लेकिन यह दृष्टिकोण में बदलाव भी है। निगमों में एक अंतर्निहित संस्कृति हो सकती है जहां चीजें हमेशा एक निश्चित तरीके से की जाती हैं और उससे विचलन का विरोध किया जाता है क्योंकि यह अलग है। लेकिन जब डेटा की बात आती है, तो एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। सूचना का प्रबंधन और प्रबंधन अब संस्थागत स्मृति वाले एक व्यक्ति के हाथ में नहीं रह सकता है। यह मुमकिन नहीं है। यह व्यावहारिक भी नहीं है क्योंकि कंपनियां दक्षता और उत्पादकता खो रही हैं, क्योंकि प्रौद्योगिकी के साथ, "जो काम करने में वर्षों लगते हैं, वह अब आप कुछ ही दिनों में कर सकते हैं," सांचेज़ कहते हैं।

नया खिलाड़ी

उपरोक्त उदाहरण से पता चलता है कि चार परस्पर जुड़े घटकों के साथ डेटा के समन्वय में क्या शामिल है: IoT, AI, क्लाउड और सुरक्षा। पहले दो जानकारी बनाते हैं, जो बाद में क्लाउड में संग्रहीत हो जाती है, लेकिन मजबूत सुरक्षा के बिना यह सब शून्य है। लेकिन एक रिश्तेदार नवागंतुक तस्वीर में आ गया है। यह ब्लॉकचेन तकनीक है, एक ऐसा शब्द जो अक्सर कहा जाता है लेकिन अभी भी पूरी तरह से समझा नहीं गया है, जिससे भ्रम और बढ़ जाता है।

सांचेज़ का कहना है कि वर्ल्ड वाइड वेब के साथ सूचनाओं को एक निश्चित तरीके से संभाला और व्यवस्थित किया गया है। ब्लॉकचेन वैश्विक स्तर पर काम करने वाली एक स्वीकृत पहचान, मुद्रा और तर्क प्रदान करके अधिक फुर्तीला और उत्पादक बनने का एक अवसर है। समस्या यह रही है कि वैश्विक स्तर पर उन तीन घटकों पर कभी कोई सहमति नहीं बनी है। इससे लोग बाहर हो जाते हैं, अकुशल हो जाते हैं और व्यवसाय खो देते हैं।

सांचेज़ कहते हैं, ब्लॉकचेन की क्षमता का एक उदाहरण अस्पतालों के साथ है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, वे निजी हैं और डॉक्टरों, बीमा कंपनियों, प्रयोगशालाओं, सरकारी नियामकों और दवा कंपनियों से जानकारी को लगातार एकीकृत करना पड़ता है। इससे रोगी की पहचान पहचानने जैसा सरल कार्य करने के लिए बार-बार कदम उठाने पड़ते हैं, जिस पर अक्सर सहमति नहीं हो पाती है। ब्लॉकचेन के साथ, ये विभिन्न संस्थाएं बिना किसी पहुंच की बाधा के ओपन सोर्स कोड का उपयोग करके एक कंसोर्टियम बना सकती हैं, और यह जल्दी और आसानी से एक मरीज की पहचान कर सकती है क्योंकि इसने एक समझौता किया है, और इसके साथ "प्रयास के उस स्तर को हटा दें।" यह एक वृद्धिशील कदम है, लेकिन ऐसा कदम जिसे आगे बढ़ाया जा सकता है, लागत और जोखिम को कम करता है।

एक और उदाहरण - "सर्वोत्तम उदाहरणों में से एक," सांचेज़ कहते हैं - इंडोनेशिया में जो किया गया था। इस क्षेत्र से आने वाला अधिकांश चावल, मक्का और गेहूं छोटे खेतों से उत्पादित होता है। ऋण लेने वाले लोगों के लिए, इन भूमि भूखंडों पर खेती करने के जोखिम को समझना महंगा है। संयोजन यह है कि इन किसानों के पास राज्य द्वारा जारी पहचान या क्रेडिट रिकॉर्ड नहीं है, इसलिए, "वे आधुनिक आर्थिक अर्थों में मौजूद नहीं हैं," वे कहते हैं। उनके पास ऋण तक पहुंच नहीं है, और बैंक संभावित अच्छे ग्राहकों को खो रहे हैं।

इस परियोजना के साथ, ब्लॉकचेन ने स्थानीय लोगों को अपने स्मार्टफ़ोन पर खेतों के बारे में जानकारी इकट्ठा करने की अनुमति दी। बैंक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और लोगों को टोकन के माध्यम से मुआवजा दे सकते हैं, जिससे काम को प्रोत्साहन मिलेगा। बैंक खेतों की साख देखेगा और किसानों को उचित ऋण मिल सकेगा।

अंत में, यह बैंकों, किसानों और समुदाय के लिए एक लाभकारी चक्र बनाता है, लेकिन यह यह भी दर्शाता है कि व्यवसायों को अपनी प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, बेहतर निर्णय लेने और अंततः लाभ कमाने की अनुमति देकर डिजिटल परिवर्तन के साथ क्या किया जा सकता है।

सांचेज़ कहते हैं, ''यह एक जबरदस्त नया मंच है।'' "यह वादा है।"