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“सभ्यता की शुरुआत से लेकर 2003 तक 5 एक्साबाइट जानकारी बनाई गई, लेकिन अब उतनी ही जानकारी हर दो दिन में बनती है।” Google के एग्जीक्यूटिव चेयरमैन एरिक श्मिट का यह कथन 2011 का है। आज यह संख्या लगभग 0.33 ज़ेटाबाइट प्रति दिन (328.77 मिलियन टेराबाइट) है। आधुनिक दुनिया में सबकुछ डेटा पर आधारित है; हर माउस क्लिक, स्वाइप, टैप और व्यू व्यावसायिक निर्णयों को प्रभावित करने की क्षमता रखता है। हालांकि, असली चुनौती है जिस मात्रा और गति से डेटा पैदा हो रहा है, उसका प्रबंधन करना।
डेटा प्रबंधन, डेटा जनरेशन की गति में वृद्धि के साथ समानुपाती रूप से विकसित हुआ है। हमने साधारण रिलेशनल डेटाबेस और ETL से शुरुआत की, फिर बिग डेटा और असंरचित डेटा आए, जिन्होंने स्वचालित डेटा पाइपलाइनों और डेटा लेक्स का मार्ग प्रशस्त किया। परंतु इस डेटा की बाढ़ का अंत दिखाई नहीं देता। आधुनिक डेटा जटिल, अत्यधिक असंरचित है, अनेक स्रोतों से आता है, और इसलिए पारंपरिक तकनीक की क्षमता से परे है। सौभाग्य से, अब हमारे पास AI है जो डेटा प्रबंधन की इन परेशानियों का समाधान कर सकता है।
AI कुछ समय से चर्चा में है। विशेषकर जनरेटिव AI के आने के बाद से, यह तकनीक हमारे जीवन के हर पहलू में तेजी से प्रवेश कर रही है। इसलिए, इसे डेटा प्रबंधन में भी उपयोग करना स्वाभाविक है।
लेकिन AI डेटा प्रबंधन को कैसे बदल रहा है? इस लेख में, हम देखते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का डेटा एक्सट्रैक्शन, मैपिंग, गुणवत्ता और विश्लेषण पर क्या प्रभाव पड़ता है।
AI और डेटा प्रबंधन का समन्वय
2023 में जनरेटिव AI के आगमन ने AI अपनाने को गति दी। McKinsey के नवीनतम सर्वेक्षण के अनुसार, एक-तिहाई उत्तरदाताओं ने कहा कि जनरेटिव AI कम-से-कम एक व्यावसायिक फ़ंक्शन में उपयोग हो रहा है। 40% संगठनों ने कहा कि उन्होंने AI को अपनाया है, और उनकी कंपनियां AI में अधिक निवेश करने की उम्मीद करती हैं।
डेटा प्रबंधन में AI अपनाने की बात करें तो यह समझना जरूरी है कि डेटा से जुड़ी आवश्यकताएं भी विकसित हुई हैं। डेटा शेयरिंग तेजी से आम हो रही है। संगठन डेटा का विकेंद्रीकरण करना चाहते हैं और उसे अपने आंतरिक व बाहरी ग्राहकों के लिए प्रोडक्ट के रूप में उपलब्ध कराना चाहते हैं। साथ ही, डेटा फैब्रिक की बढ़ती मांग के साथ, बाजार को ऐसे समाधान चाहिए जो स्वचालित और संवर्धित डेटा इंटीग्रेशन सक्षम करें।
AI इन बदलती डेटा जरूरतों के साथ चलने के लिए पूरी तरह सक्षम है। डेटा इन्गेशन से लेकर विश्लेषण तक, AI में डेटा प्रबंधन प्रक्रिया की जटिलताओं को एब्स्ट्रैक्ट कर उसे तेज करने की क्षमता है।
Amazon इस बात का प्रमुख उदाहरण है कि डेटा प्रबंधन में AI अपनाने से राजस्व कैसे बढ़ सकता है। यह दिग्गज रिटेलर पूर्व शॉपिंग गतिविधि, साइट पर खर्च की गई राशि, विश-लिस्ट और भौगोलिक स्थान जैसे डेटा पॉइंट्स देखता है और AI व प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स का उपयोग कर यह अनुमान लगाता है कि ग्राहकों को क्या चाहिए होगा—यहां तक कि उन्हें जरूरत महसूस होने से पहले।
तो पृष्ठभूमि में क्या होता है? AI कैसे काम करता है? मशीन लर्निंग जैसे AI तकनीकें डेटा क्लेंज़िंग, वर्गीकरण, क्लस्टरिंग और विसंगति पहचान जैसे नियमित कार्यों में तेजी ला सकती हैं। इसके अलावा, नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और डीप लर्निंग, टेक्स्ट विश्लेषण, सेंटिमेंट विश्लेषण और इमेज विश्लेषण को आसान बनाते हैं—और सूची आगे बढ़ती जाती है।
आइए डेटा प्रबंधन के प्रत्येक चरण को तोड़कर AI के प्रभाव को समझें।
AI और डेटा एक्सट्रैक्शन
किसी भी डेटा प्रबंधन चक्र का पहला चरण डेटा एक्सट्रैक्शन है। टेक्स्ट, PDF, चित्र आदि जैसे असंरचित डेटा स्रोतों को देखते हुए, यह पारंपरिक टूल्स के लिए चुनौतीपूर्ण हो गया है। शुरू में टूल्स टेम्पलेट-आधारित थे—जहां एक समान टेम्पलेट वाले दस्तावेज़ों से डेटा स्वतः निकाला जा सकता था। लेकिन AI ने टेम्पलेट्स में एकरूपता की आवश्यकता को समाप्त कर दिया है। AI-संचालित डेटा एक्सट्रैक्शन टूल्स नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का उपयोग कर यह समझते हैं कि किसी व्यवसाय को किन फ़ील्ड्स को निकालना है। उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यवसाय इनवॉइस या परचेज ऑर्डर से ग्राहक जानकारी निकालना चाहता है, तो उसे बस फ़ील्ड्स बतानी होंगी और टूल फ़ॉर्मेट की परवाह किए बिना उन्हें निकाल देगा।
AI और डेटा मैपिंग
डेटा निकाले जाने के बाद, उसे स्रोत से लक्षित गंतव्य तक मैप किया जाता है। पहले यह एक मैन्युअल प्रक्रिया थी जिसमें IT प्रोफेशनल्स कोड लिखते थे। जल्द ही, कोड-फ्री डेटा मैपिंग टूल्स आए, जिन्होंने डेटा प्रोफेशनल्स को ड्रैग-एंड-ड्रॉप के जरिए डेटा मैपिंग को विज़ुअलाइज़ और संचालित करने की सुविधा दी। अब AI ने डेटा मैपिंग को पूरी तरह बदल दिया है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने डेटा स्रोतों, विशेषताओं और संबंधों की स्वचालित खोज संभव की है। मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म मौजूदा डेटा का विश्लेषण करके पैटर्न और कनेक्शन पहचानते हैं, जिससे समय और प्रयास में कमी आती है। साथ ही, AI स्कीमा मैपिंग को सरल बनाता है क्योंकि एल्गोरिद्म पैटर्न रिकग्निशन और सेमांटिक विश्लेषण का उपयोग कर असमान स्कीमाओं के बीच समानताएं पहचानते हैं।
AI और डेटा गुणवत्ता
हालांकि व्यवसाय उच्च मात्रा में डेटा जनरेट करने में माहिर हो गए हैं, वे अब भी डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याओं से जूझते हैं। IBM के अनुसार, खराब डेटा गुणवत्ता की वार्षिक लागत केवल अमेरिका में ही $3.1 ट्रिलियन है, जो दर्शाता है कि डेटा प्रबंधन सॉफ्टवेयर के विकास ने अभी तक बहुत मदद नहीं की है। हालांकि, AI इसमें बदलाव ला सकता है।
AI एल्गोरिद्म डेटासेट्स में त्रुटियां, असंगतियां और विसंगतियां स्कैन कर तुरंत सुधार सकते हैं। AI एल्गोरिद्म की सबसे अच्छी बात यह है कि वे मिसिंग डेटा को बहुत अच्छी तरह संभालते हैं। वे डेटा में मौजूद गुम मानों का पता लगाकर उन्हें अनुमानित मानों से भर सकते हैं—वह भी सटीकता से समझौता किए बिना।
AI और डेटा विश्लेषण
संभवतः AI का सबसे बड़ा योगदान डेटा विश्लेषण—जो किसी भी डेटा प्रबंधन प्रक्रिया का अंतिम चरण है—में हो सकता है। GPT के आगमन के साथ, डेटा एनालिटिक्स में NLP के हल्के एकीकरण बढ़े हैं। NLP तकनीकें सोशल मीडिया, ग्राहक प्रतिक्रिया और दस्तावेजों जैसे स्रोतों के पाठ्य डेटा का विश्लेषण करती हैं। AI क्लस्टरिंग एल्गोरिद्म का उपयोग करके समान डेटा को समूहित भी कर सकता है।
डिसीजन ट्री और रिग्रेशन विश्लेषण डेटा विश्लेषण की बुनियादी तकनीकें हैं। AI-संचालित मशीन लर्निंग मॉडल बहुआयामी डेटासेट्स में भी आसानी से जटिल डिसीजन ट्री बना सकते हैं।
निष्कर्ष
डेटा प्रबंधन में AI की भूमिका से इनकार नहीं किया जा सकता। यह केवल विश्लेषण करने का आकर्षक तरीका नहीं है; बल्कि समय की मांग है। आज व्यवसायों को रियल-टाइम इनसाइट्स चाहिए, और AI उन्हें प्रदान कर सकता है। समय के साथ AI की भूमिका और अधिक प्रमुख होती जाएगी।
Edge AI की दिशा में प्रगति हो सकती है, जिसका अर्थ है कि डेटा विश्लेषण और कंप्यूटिंग, डेटा संग्रह के स्रोत पर ही किए जाएंगे। यह तकनीक कई मैन्युअल कार्यों को समाप्त कर देगी और डेटा प्रबंधन को आसान बनाएगी।
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