कोविड -19 महामारी ने डिजिटल-नेतृत्व वाली दुनिया की ओर कदम बढ़ाया। भारत में, हमने डिजिटल जीवन शैली को अपनाने वाले उपभोक्ताओं के साथ बड़े पैमाने पर परिवर्तन देखा – चाहे वह ऑनलाइन स्कूल में स्विच करने वाले छात्र हों या दूरस्थ कार्य अपनाने वाले कॉर्पोरेट पेशेवर हों। जैसे-जैसे वे अधिक डिजिटल होते जाते हैं और एक मोबाइल-फर्स्ट लाइफस्टाइल को अपनाते हैं, अधिक से अधिक ‘सुपर ऐप्स’ उभर रहे हैं – ऐसे ऐप्स जो एक एकीकृत प्लेटफॉर्म पर सेवाओं की पेशकश करते हैं, अगले दशक में वैश्विक खपत वृद्धि का आधा हिस्सा होंगे, और मैकिन्से की रिपोर्ट के अनुसार 10 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर का अवसर हो।
जितना हमने कभी सोचा था, उससे कहीं अधिक तरह से व्यवधान परिदृश्य को बदल रहे हैं। एशियाई व्यवसाय परिवर्तन के किसी भी उभरते संकेतों का पता लगाने, धुरी के अनुकूल या चुस्त होने के लिए, या कुछ मामलों में वक्र से आगे रहने के तरीके खोज रहे हैं। उद्योगों के पार, जानकारी उनकी डिजिटल-केंद्रित अनिवार्यताओं का समर्थन करने के लिए सबसे बड़ा संसाधन बन गया है। डेटा एकत्र करना, स्टोर करना और माइन करना बहुत आसान हो गया है, और इसका समर्थन करने के लिए, हम एक और नया चलन देख रहे हैं – व्यवसायी बादल उनके व्यापार बुनियादी ढांचे की नींव के रूप में।
क्लाउड कंप्यूटिंग—वादा और चुनौती
आईडीसी ने हाल ही में कहा है कि कुल मिलाकर भारतीय सार्वजनिक क्लाउड सेवा बाजार 2026 तक 13.5 अरब डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जो एक की दर से बढ़ रहा है सीएजीआर 2021-26 के दौरान 24% की। संख्याएं एक स्पष्ट संकेतक हैं कि क्लाउड अधिकांश एंटरप्राइज़ संगठन के भविष्य में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा
व्यवसाय तब लाभ देख रहे हैं जब डेटा सार्वजनिक और निजी बादलों में स्थानांतरित करने के लिए स्वतंत्र है – सही समय पर सही कर्मचारियों द्वारा उपयोग और उपयोग किया जा सकता है। क्लाउड विश्वसनीयता, मापनीयता, उपलब्धता और कम CapEx खर्च उद्यमों को नई राजस्व धाराओं और व्यावसायिक अवसरों को अनलॉक करने के लिए सशक्त बनाता है।
हालाँकि, चुनौती केवल बादल में बदलाव नहीं है। जिस तरह ऐसे उद्यम हैं जिन्होंने अपने क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर का सफलतापूर्वक लाभ उठाया है, IDC ने यह भी नोट किया कि 85% से अधिक APEJ संगठन क्लाउड परिपक्वता की खाई को पार करने और क्लाउड अपनाने में चपलता हासिल करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। ऐसे लोग हैं जो बुनियादी ढांचे की जटिलताओं और लागतों का सामना करते हैं, अपने क्लाउड निवेश के लाभों का आनंद लेने के लिए संघर्ष कर रहे हैं – सादगी, चपलता, और सुरक्षा या अनुपालन आवश्यकताओं।
क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) समाधान हो सकता है?
अधिकांश क्लाउड संचालन या माइग्रेशन के साथ, अड़चन की समस्या तब हो सकती है जब डेटा को किनारे से कोर तक, क्लाउड तक और फिर से वापस जाने की आवश्यकता होती है, खासकर जब वे कई या हाइब्रिड मल्टी-क्लाउड वातावरण में शामिल होते हैं।
डेटा टियरिंग एक प्रक्रिया है जो कई संगठन डेटा प्रबंधन पर लागू होते हैं – डेटा को गर्म, ठंडा, ठंडा या जमे हुए (यानी, उपयोगकर्ताओं द्वारा कितनी सक्रिय रूप से आवश्यक और उपयोग किया जाता है) के रूप में फ़्लैग करना और एक स्टोरेज टियर से दूसरे में स्थानांतरित करना क्योंकि इसकी स्थिति गतिशील रूप से बदलती है। डेटा सेट और भंडारण वातावरण अब तेजी से बढ़ रहे हैं, स्वचालित वर्कफ़्लो और प्रक्रियाएं एक आवश्यकता हैं। तेजी से, कुछ संगठनों ने भी उनकी सहायता के लिए एआई को लागू करना शुरू कर दिया है डेटा संचालन और क्लाउड संचालन. एआई और क्लाउड कंप्यूटिंग का संयोजन एक व्यापक नेटवर्क के लिए अनुमति देता है जो लगातार सीखता है और सुधार करता है, जबकि डेटा की भारी मात्रा को सीधे क्लाउड पर रखता है, चाहे वे कहीं भी संग्रहीत हों। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एआई को उत्पादकता बढ़ाने के लिए जटिल और दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए प्रशिक्षित करता है, थोड़ा मानव जुड़ाव के साथ डेटा विश्लेषण करता है, और कोर वर्कफ़्लो का प्रबंधन और निगरानी करता है। एआई डेटा प्रबंधन के कठिन, सांसारिक कार्यों को करता है, जबकि मानव आईटी टीम रणनीतिक संचालन पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है।
हमने ऐसे संगठनों को देखा है जो अन्य क्लाउड डेटा प्रबंधन समाधानों के साथ एआई का उपयोग करके अपने संचालन को बढ़ाने में सक्षम हैं, जिससे उन्हें नए मानक स्थापित करने और अपने लिए नवाचार चलाने में मदद मिली है। उदाहरण के लिए, नारायण हेल्थ ग्रुप 22 अस्पतालों, 6 हृदय केंद्रों और 19 प्राथमिक देखभाल सुविधाओं के नेटवर्क के साथ भारत का अग्रणी स्वास्थ्य सेवा प्रदाता और देश के सबसे बड़े अस्पताल समूहों में से एक है। स्वास्थ्य सेवा समूह हर साल 2.6 मिलियन से अधिक रोगियों का इलाज करता है। वे अस्पतालों और क्लीनिकों से चिकित्सा छवियों और वीडियो जैसे असंरचित डेटा की भारी मात्रा में एकत्र करते हैं। फिर वे निदान में सुधार के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जिससे चिकित्सकों को उनके निर्णय लेने में मदद मिलती है। बढ़ी हुई डेटा क्षमता होने का मतलब है कि नारायण हेल्थ ग्रुप के पास न केवल अपने डेटा को स्टोर करने के लिए पर्याप्त जगह है, बल्कि इसके डेटासेट को विकसित करने की क्षमता भी है और इसके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को और भी तेज़ प्रशिक्षण समय प्राप्त करने में मदद करता है।
डेटा नया सोना है
जैसे-जैसे भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था बढ़ती जा रही है, हम डेटा को प्रबंधित करने और चलाने के लिए और अधिक नवीन, एआई-एकीकृत तरीके देखेंगे। सही स्वचालित प्रबंधन और माइग्रेशन टूल के साथ, हाइब्रिड मल्टी-क्लाउड अप्रोच स्पष्ट रूप से डेटा के प्रबंधन में अत्यधिक लचीलापन प्रदान करता है – जहां भी हो, जब भी आपको इसकी आवश्यकता हो, सर्वोत्तम संभव लागत पर।
लेखक नेटएप इंडिया/सार्क में उपाध्यक्ष और प्रबंध निदेशक हैं
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