2024 में डेटा प्रबंधन रुझान - डेटा विविधता

2024 के लिए डेटा प्रबंधन में रुझान ईयू के डिजिटल सेवा अधिनियम (डीएसए) पैकेज के प्रभाव से लेकर डेटा प्रबंधन पर केंद्रित चैटजीपीटी की नई विविधताओं तक होने की उम्मीद की जा सकती है। डेटा प्रबंधन (डीएम) डेटा के संग्रह, प्रसंस्करण और भंडारण के साथ-साथ लोगों के अधिकारों की रक्षा करने वाले कानूनों और विनियमों से संबंधित है। किसी संगठन के डेटा को प्रबंधित करने में प्रथाओं, नीतियों और प्रक्रियाओं की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल होती है।

व्यवसाय 2024 के दौरान अपनी डीएम प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण बदलाव की उम्मीद कर सकते हैं। 

डेटा प्रबंधन का लक्ष्य लोगों को कार्यों और परियोजनाओं को पूरा करने में मदद करते हुए डेटा का कुशलतापूर्वक और लागत प्रभावी ढंग से उपयोग करना है। एक मजबूत डीएम रणनीति विकसित करना संगठनों के लिए बेहद महत्वपूर्ण हो गया है। एक मजबूत डेटा प्रबंधन रणनीति में डीएम टूल और तकनीकों की एक श्रृंखला शामिल होनी चाहिए, और बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स का समर्थन करना चाहिए।

डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ पारंपरिक रूप से एक डीएम प्लेटफ़ॉर्म के आसपास विकसित की जाती हैं, जिसमें डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस, डेटा लेक, डेटा एनालिटिक्स, डेटा एकीकरण और बहुत कुछ का समर्थन करने वाले सॉफ़्टवेयर शामिल हो सकते हैं।

सही योजना से प्रौद्योगिकी और नियमों में बदलाव की तैयारी की जा सकती है। 2024 के अन्य रुझानों में शामिल हो सकते हैं:

• स्वचालित डेटा प्रबंधन
• स्वास्थ्य देखभाल डेटा का प्रबंधन
• हाइब्रिड/मल्टी-क्लाउड सुरक्षा

2024 में यूरोपीय संघ के डीएसए पैकेज का प्रभाव

यूरोपीय संघ द्वारा विकसित और अधिनियमित किए गए डीएसए पैकेज से 2024 में व्यवसायों का व्यवहार और रुझान आंशिक रूप से प्रभावित होंगे।

यूरोपीय संघ (संयुक्त राज्य अमेरिका के विपरीत) ने अपने नागरिकों की सुरक्षा के लिए अतिरिक्त नियम लागू किए हैं: डिजिटल सेवा अधिनियम और डिजिटल बाजार अधिनियम, जिन्हें डिजिटल सेवा अधिनियम और डिजिटल बाजार अधिनियम भी कहा जाता है। डीएसए पैकेज. ये अधिनियम ऑनलाइन गतिविधियों को सुरक्षित बनाते हैं और उपभोक्ता और उपयोगकर्ता के अधिकारों की रक्षा करते हैं। प्रवर्तन 6 मार्च, 2024 से शुरू होगा। 

डीएसए पैकेज को उपयोगकर्ताओं के अधिकारों की रक्षा करने और कुछ बड़े प्लेटफार्मों (फेसबुक, ट्विटर, गूगल और 45 मिलियन से अधिक मासिक उपयोगकर्ताओं वाली अन्य वेबसाइटों) के प्रभाव को कम करते हुए, खेल के मैदान को समतल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इसके विकास में एक महत्वपूर्ण चिंता अवैध सामग्री, सामान और सेवाओं की ऑनलाइन बिक्री थी - बाल पोर्नोग्राफ़ी, बंदूकें, हैकिंग सेवाएं इत्यादि। चिंता यह भी है कि ऑनलाइन सेवाओं का दुरुपयोग छेड़छाड़ करने वाले एल्गोरिथम सिस्टम द्वारा किया जा रहा है जो कि बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं ग़लत सूचना का प्रसार.

डीएसए पैकेज की पहुंच राज्यक्षेत्र से बाहर है और यह दुनिया भर के व्यवसायों को प्रभावित करेगा। यदि कोई संगठन यूरोपीय ग्राहकों के साथ व्यापार कर रहा है, भले ही वह संगठन यूरोप में स्थित न हो, उसे यूरोपीय संघ के भीतर लोगों या व्यवसायों के साथ व्यापार करते समय डीएसए नियमों का पालन करना होगा। जबकि पैकेज का अधिकांश भाग बहुत बड़े ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म से संबंधित है, छोटे व्यवसाय भी प्रभावित हैं.

छोटे व्यवसायों को यह जानने की आवश्यकता है कि डीएसए पैकेज यूरोपीय उपभोक्ताओं को सामग्री (गलत सूचना के संबंध में), वस्तुओं और सेवाओं को ऑनलाइन (अवैध गतिविधियों के संबंध में) से जोड़ने वाली सभी डिजिटल सेवाओं पर लागू होता है। 

यूरोपीय संघ में व्यापार करने वाले संगठनों को जोखिमों का आकलन और मुकाबला करने, नुकसान को कम करने, अपने उपयोगकर्ताओं के ऑनलाइन अधिकारों की रक्षा करने और व्यापक जवाबदेही और पारदर्शिता जिम्मेदारियों को पूरा करने से संबंधित नए दायित्वों को पूरा करना होगा। ये नियम इंटरनेट उपयोगकर्ताओं को नई सुरक्षा प्रदान करने और इंटरनेट पर व्यापार करने वाले संगठनों की कानूनी जिम्मेदारियों को स्पष्ट करने के लिए हैं।  

स्वचालित डेटा प्रबंधन

मैन्युअल डेटा प्रबंधन की आवश्यकता को कम करना कुछ सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स के लिए एक प्रमुख लक्ष्य बन गया है। इंस्टॉल करते समय स्वचालित डेटा प्रबंधन उपकरण यह एक जटिल प्रक्रिया हो सकती है, जब ठीक से किया जाता है, तो यह दक्षता में सुधार करती है, लागत कम करती है और कठिन शारीरिक श्रम को समाप्त करती है। नीचे सूचीबद्ध कुछ स्वचालित प्रक्रियाएँ हैं जिनका संगठनों ने उपयोग करना शुरू कर दिया है: 

• डेटा संग्रहण: विभिन्न स्रोतों, जैसे डेटाबेस, दस्तावेज़ और अन्य वेबसाइटों से डेटा का संग्रह।
• डेटा एकीकरण: इसमें एकत्रित डेटा लेना, उसे उचित प्रारूप में बदलना और उसे एक ही भंडार में संग्रहीत करना शामिल है।
• डेटा सफाई: डुप्लिकेट रिकॉर्ड हटाने, डेटा प्रारूपों को मानकीकृत करने और त्रुटियों को ठीक करने की प्रक्रिया।
• डाटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण: डेटा से अंतर्दृष्टि विकसित करने के लिए एल्गोरिदम या मशीन लर्निंग का उपयोग।
• सामग्री संचालन: यह प्रक्रिया यह सुनिश्चित करने से संबंधित है कि डेटा को व्यवसाय की नीतियों और सरकारी नियमों के अनुसार प्रबंधित किया जाए।

दैनिक आधार पर बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने की महत्वपूर्ण मांगों को पूरा करने के लिए, सॉफ़्टवेयर-आधारित स्वचालन उपकरण किसी संगठन की डीएम प्रथाओं का हिस्सा होना चाहिए। 

2024 में, हम एआई और एमएल (मशीन लर्निंग) से मूल्यवान स्वचालन सेवाएं प्रदान करने की उम्मीद कर सकते हैं। 

डेटा प्रबंधन के साथ स्वास्थ्य सेवा को अधिकतम बनाना

बैंकिंग और खुदरा उद्योगों के विपरीत, स्वास्थ्य सेवा उद्योग ने अभी तक डेटा एनालिटिक्स या बड़े डेटा अनुसंधान का पूरी तरह से उपयोग नहीं किया है। इस अंतराल के कई कारण हैं, जिनमें मरीज की गोपनीयता से लेकर मुनाफे पर कम जोर देना शामिल है। 

हालाँकि, स्वास्थ्य सेवा उद्योग शुरू हो गया है एनालिटिक्स का उपयोग करना और पैटर्न खोजने के लिए बड़ा डेटा। एक सरल उदाहरण फ्रांस से आता है: चार अस्पतालों, जो कि असिस्टेंस पब्लिक-होपिटाक्स डी पेरिस के सभी सदस्य हैं, ने अपने अस्पताल के प्रवेश रिकॉर्ड के पिछले 10 वर्षों का उपयोग प्रत्येक सुविधा में अपेक्षित रोगियों की संख्या की प्रति घंटा और दैनिक भविष्यवाणी करने के लिए किया। विश्लेषण ने प्रवेश दरों में प्रासंगिक पैटर्न प्रस्तुत किए। 

स्वास्थ्य सेवा उद्योग में डेटा एनालिटिक्स का एक और उदाहरण वास्तविक समय चेतावनी का उपयोग है। अस्पतालों ने उपयोग शुरू कर दिया है नैदानिक ​​निर्णय समर्थन (सीडीएस) सॉफ्टवेयर जो मौके पर ही चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करता है, स्वास्थ्य चिकित्सकों को निर्देशात्मक निर्णय लेते समय सलाह प्रदान करता है।

11 नवंबर, 2023 को, वयोवृद्ध मामलों के विभाग ने अपने दस लाखवें वयोवृद्ध को एक आनुवंशिक डेटाबेस में दर्ज किया जो इसका समर्थन करता है मिलियन वयोवृद्ध कार्यक्रम. उनके डेटा-आधारित शोध का लक्ष्य यह बेहतर ढंग से समझना है कि जीन, सैन्य जोखिम और जीवनशैली व्यवहार लोगों के स्वास्थ्य को कैसे प्रभावित करते हैं, और व्यक्तिगत चिकित्सा प्रदान करना है।

हाइब्रिड क्लाउड सुरक्षा के लिए डेटा प्रबंधन

2024 के दौरान, हम डेटा प्रबंधन प्रणालियों के उपयोग की उम्मीद कर सकते हैं एन्क्रिप्शन, साइबर सुरक्षा जाल वास्तुकला, तथा नेटवर्क विभाजन हाइब्रिड क्लाउड सुरक्षा प्रदान करने और डेटा की सुरक्षा करने के तरीकों के रूप में। 

हाल के वर्षों में, हाइब्रिड क्लाउड की परिभाषा सार्वजनिक क्लाउड के साथ ऑन-प्रिमाइस सिस्टम के संयोजन से लेकर मल्टी-क्लाउड सिस्टम तक विस्तारित हो गई है। हाइब्रिड क्लाउड एक लचीली प्रणाली का समर्थन करता है जो विशेष उपकरणों तक पहुंच प्रदान करता है। 

दुर्भाग्य से, हाइब्रिड/मल्टी-क्लाउड सिस्टम का उपयोग करने की प्रक्रिया भी कुछ के साथ आती है सुरक्षा चुनौतियां. 

प्रबंधन और सुरक्षा के दृष्टिकोण से एकाधिक क्लाउड का उपयोग जटिल हो जाता है। विभिन्न क्लाउड सेवाओं के उपयोग को ट्रैक और मॉनिटर करने के लिए उचित प्रक्रियाओं के बिना, प्रबंधन को पता नहीं चलता कि संसाधनों का उपयोग कौन कर रहा है। 

इसके अतिरिक्त, बिल प्राप्त होने तक उन्हें पता नहीं चलेगा कि उनका उपयोग कब किया जा रहा है। क्योंकि कई एप्लिकेशन डेटा तक पहुंचने और उस पर काम करने के लिए ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम और मल्टी-क्लाउड का उपयोग करते हैं, इसलिए अवलोकनशीलता महत्वपूर्ण हो जाती है। (इस मामले में, अवलोकन का अर्थ है कई बादलों और इनहाउस सिस्टम में डेटा और घटनाओं की निगरानी करने की क्षमता।) 

मिडलवेयर और डेटाडॉग जैसे विक्रेताओं ने इस आवश्यकता को पहचाना है और अवलोकन उपकरण प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित किया है जो देखने के उद्देश्यों के लिए एक एकीकृत "ग्लास का एकल फलक" प्रदान करता है। 

एक और चिंता का विषय यह है कि अलग-अलग क्लाउड सुरक्षा के विभिन्न रूपों का उपयोग करते हैं। एक ऐसी प्रणाली विकसित करना जो परियोजनाओं पर काम करने के लिए आपके संगठन द्वारा उपयोग किए जाने वाले सभी क्लाउडों को आपस में जोड़ता है, एक महत्वपूर्ण सुरक्षा चिंता का विषय है, जिसमें प्रत्येक कनेक्शन एक संभावित उल्लंघन हो सकता है। हाइब्रिड/मल्टी-क्लाउड विभिन्न वातावरणों के बीच कार्यभार को तेजी से स्थानांतरित करने में महत्वपूर्ण लचीलापन प्रदान करते हैं, लेकिन यह प्रक्रिया सुरक्षा जोखिम भी बढ़ाती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके डेटा प्रबंधन

हालाँकि डेटा प्रबंधन उद्देश्यों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कोई नई बात नहीं है, लेकिन इसकी लोकप्रियता लगातार बढ़ रही है। 2023 से पहले, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग डीएम कार्यों के लिए किया जाता था (और अभी भी किया जाता है), जो स्वचालित प्रक्रियाओं के अधिक बुद्धिमान रूप के रूप में कार्य करता है। विभिन्न प्रकार के डीएम कार्यों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जा रहा है, जिनमें शामिल हैं:  

• असंगति का पता लगाये
• मेटाडेटा प्रबंधन
• मेटाडेटा स्वतः खोज
• डेटा कैटलॉगिंग
• डेटा मैपिंग
• डेटा गवर्नेंस नियंत्रण निगरानी

ChatGPT की शुरूआत के साथ, और बड़ी भाषा मॉडल इसका समर्थन करते हुए, हम बुद्धिमान, सीखने-आधारित सेवाओं की पेशकश करने वाले नए समाधानों की उम्मीद कर सकते हैं। जैसे-जैसे बड़े भाषा मॉडल विकसित होते रहेंगे, डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं का समर्थन करने वाली सेवाएँ भी उनके साथ विकसित होती रहेंगी। ChatGPT को विकसित करने के लिए जिम्मेदार संगठन OpenAI के पास है प्रयोग कर रहा हूँ डेटा प्रबंधन के साथ.

शटरस्टॉक से लाइसेंस के तहत उपयोग की गई छवि

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.dataversity.net/data-management-trends-in-2024/