पारंपरिक लाभ पूल का बिगड़ना, प्रतिस्पर्धा के बदलते परिदृश्य, तकनीकी नवाचार और ग्राहकों की बदलती उम्मीदें सभी व्यवसाय में नए दृष्टिकोण की मांग कर रहे हैं। परिचालन डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और ऐ व्यावसायिक मूल्य प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है।

हाल ही में आयोजित ETCIO डेटा स्ट्रैटेजी समिट में, एंटरप्राइज टेक्नोलॉजी लीडर्स ने अन्य पहलुओं के साथ साझा किया, इस बारे में बात की कि कैसे इस मिश्रण ने व्यवसायों के लिए चीजों को बदल दिया है।

डेटा साइंस और एआई पर केंद्रित इस पैनल डिस्कशन का हिस्सा थे संजय महरी, डेटा और एआई लीडर, डेकाथलॉन स्पोर्ट्स इंडिया; सचिन गर्ग, हेड – डेटा साइंस, पेयू; आनंद तुलि, विश्लेषिकी और निर्णय विज्ञान के प्रमुख, वेदांतु; आशीष पाण्डेय, मुख्य सूचना अधिकारी, ग्लैक्सोस्मिथक्लाइन कंज्यूमर हेल्थकेयर; अभय जोहोरे, डिजिटल और एनालॉग वास्तुकला और डिजाइन, आईसीआईसीआई बैंक।

आईसीआईसीआई बैंक के डिजिटल और एनालॉग आर्किटेक्चर एंड डिज़ाइन, अभय जोहोरे ने चर्चा की शुरुआत करते हुए कहा, “आधुनिक तकनीक के लिए धन्यवाद, हम पैटर्न को बहुत अच्छी तरह से पहचान सकते हैं, जो चीजें होने वाली हैं, उनके बारे में दूरदर्शिता रखते हैं, चीजों को अनुकूलित कर सकते हैं और कर सकते हैं। सूचित निर्णय लें क्योंकि हमारे पास बहुत सारे डेटा और अंतर्दृष्टि उपलब्ध हैं। हमारे कंप्यूटरों के लिए मनुष्यों के साथ देखने, बातचीत करने और ऑर्केस्ट्रेट करने की क्षमता में एआई और सुधार हुआ है। एमएल. लेकिन हमें यह याद रखने की जरूरत है कि एआई या डेटा के साथ हम कुछ नया नहीं कर रहे हैं। हम बस चीजों को बेहतर तरीके से कर रहे हैं।”

प्रौद्योगिकी में निरंतर प्रगति के साथ, प्रक्रियाएं बदल गई हैं, बदलाव का समय बदल गया है। पहले जो मैनुअल और टाइम ईटिंग हुआ करती थी, वह अब रियल टाइम में ऑटोमेटिक हो रही है।

आगे चर्चा करते हुए कि कैसे प्रगति ने डेटा मॉडल को बदल दिया है, आशीष पांडे, मुख्य सूचना अधिकारी, ग्लैक्सोस्मिथक्लाइन कंज्यूमर हेल्थकेयर ने कहा, “पहले हम डेटा को एक मॉडल में फीड करते रहते थे लेकिन आज हमारे पास अलग-अलग मॉडल हैं और हमें इस पर काम करते रहने की जरूरत है ताकि इसे ताज़ा करें और उन्हें अद्यतन रखने के लिए। पूर्वानुमानित विश्लेषण पहले आरएफएम के बारे में था जो आज नाटकीय रूप से बदल गया है। आज, हमें सभी प्रकार के चर और हमारे संगठन केपीआई के साथ किस तरह के सकारात्मक या नकारात्मक सहसंबंध पर विचार करना होगा। “

इसी तर्ज पर, सचिन गर्ग, हेड – डेटा साइंस, पेयू ने डेटा मॉडल की निगरानी और ताज़ा करने के महत्व पर प्रकाश डाला।

“एक बार जब आप मॉडल को तैनात कर लेते हैं, तो सुनिश्चित करें कि पाइपलाइन में स्वचालित निगरानी है। और इसी पर हम काम कर रहे हैं, बदलते वृहद आर्थिक आयामों, बदलती जनसंख्या और पैटर्न के अनुकूल होने में सक्षम होने के नाते,” उन्होंने कहा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस निष्पादन का सार्वभौमिक इंजन बन गया है। यह व्यवसायों की नई परिचालन नींव भी बन रहा है। लेकिन संजय महार, डेटा और एआई लीडर, डेकाथलॉन स्पोर्ट्स इंडिया ने व्यवसायों को केवल प्रमुख व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने के लिए एआई का उपयोग करने के लिए आगाह किया।

“कंपनियों को प्रमुख व्यावसायिक चुनौतियों पर ध्यान देना चाहिए। एआई को सिर्फ इसलिए लागू नहीं किया जाना चाहिए क्योंकि आप चाहते हैं बल्कि इसलिए कि व्यवसाय को इसकी आवश्यकता है। इसे सिर्फ इसके लिए मत करो, ”उन्होंने कहा।