डेटा उत्पाद क्या हैं और वे क्यों महत्वपूर्ण हैं? - डेटा विविधता

डेटा उत्पाद विशेष उपकरण और ऐप्स के रूप में सॉफ़्टवेयर हैं जिन्हें सेवा के रूप में उपयोग किए जाने वाले डेटा का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे एक प्रोग्राम के रूप में सरल और सीधे हो सकते हैं जो डेटासेट को विज़ुअलाइज़ेशन में परिवर्तित करता है, या बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर आधारित मशीन लर्निंग सिस्टम के रूप में जटिल हो सकता है, जैसे ChatGPT. सभी डेटा उत्पादों में जो समानता है वह यह है कि वे डेटा के अनुप्रयोग के माध्यम से एक विशिष्ट लक्ष्य प्राप्त करते हैं।

प्रौद्योगिकी का एक संभावित रूप से भ्रमित करने वाला पहलू डेटा उत्पादों और "के बीच अंतर है।"उत्पाद के रूप में डेटा, जो विशिष्ट डेटा उपभोक्ताओं की जरूरतों को पूरा करने के लिए डेटा टूल को रणनीतियों के साथ विलय करता है, चाहे वह एक व्यक्ति हो या पूरा विभाग या संगठन। इसके विपरीत, डेटा उत्पाद कच्चे माल के रूप में काम करते हैं जिन्हें कंपनियां अपने अल्पकालिक और दीर्घकालिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए रणनीतियों को लागू करने के लिए अनूठे तरीकों से जोड़ सकती हैं। वे व्यक्तियों, टीमों, विभागों, व्यवसायों और संपूर्ण उद्योगों के स्तर पर कार्य करते हैं।

क्या है एक डेटा उत्पाद?

एआई और अन्य बढ़ती प्रौद्योगिकियां संगठनों को अपनी डेटा संपत्तियों से इस तरह से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति देती हैं जो डेटा के मूल्य को अधिकतम करती हैं। डेटा उत्पाद उन साधनों के रूप में कार्य करते हैं जिनके द्वारा कंपनियां डेटा को उन कार्यों में परिवर्तित करती हैं जो उनकी दक्षता, प्रतिस्पर्धात्मकता और लाभप्रदता में सुधार करती हैं। पूर्व अमेरिकी मुख्य डेटा वैज्ञानिक डीजे पाटिल शब्द गढ़ा "डेटा जुजित्सु2012 में "डेटा को उत्पाद में बदलने की कला" के रूप में। 

डेटा तत्वों के चतुर अनुप्रयोग के माध्यम से, डेटा जुजित्सु अन्यथा कठिन पुनरावृत्त डेटा समस्याओं को स्वयं के खिलाफ समस्या के "वजन" का उपयोग करके हल करने की अनुमति देता है, जैसे कि जुजित्सु लड़ाके अपने विरोधियों के वजन का उपयोग अपने लाभ और अपने दुश्मनों के नुकसान के लिए करने का प्रयास करते हैं। . विभिन्न तकनीकी विशेषज्ञता का उपयोग करके उस पर सीधे हमला करने का मानक समस्या-समाधान दृष्टिकोण अक्सर समस्या को जटिल बना देता है और इसे हल करना अधिक कठिन बना देता है।

डेटा उत्पादों का लक्ष्य शुरुआत में एक सरल प्रश्न का समाधान करके समस्या-समाधान को सरल बनाना है: इस उत्पाद को कौन चाहता है या इसकी आवश्यकता है? इस प्रश्न का तुरंत उत्तर देने के लिए, डेवलपर्स ऐसे शॉर्टकट अपनाते हैं जो इसे तैयार संस्करण तक पहुंचा सकते हैं, या बाद में प्रक्रिया में अधिक जटिल तरीकों से प्रतिस्थापित किया जा सकता है। परियोजना की शुरुआत में अटकने से बचने के लिए मुख्य बात सरलता से शुरुआत करना है।

डेटा उत्पादों के घटक

यहां तक ​​कि सबसे सरल डेटा उत्पाद भी तत्वों की एक विविध सूची से बने होते हैं जो निर्णयों का समर्थन करने और व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए संयोजित होते हैं। ये हैं आठ प्रमुख घटक किसी डेटा उत्पाद का:

• डाटा के स्रोत विश्वसनीय, वास्तविक समय में या बैचों में पहुंच योग्य, हल की जा रही समस्या के लिए प्रासंगिक और डेटा सुरक्षा नियमों के अनुपालन में होना चाहिए GDPR और HIPAA, साथ ही कानूनी और नैतिक मानकों के साथ।
• डेटा पाइपलाइन किसी भी आवश्यक डेटा रूपांतरण को स्वचालित करें (ईटीएल, उदाहरण के लिए), बढ़ते डेटासेट को समायोजित करने के लिए स्केल, मजबूत त्रुटि-हैंडलिंग टूल और डेटा गुणवत्ता जांच शामिल हैं, और कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तनों का समर्थन करने के लिए मॉड्यूलर हैं।
• आधार सामग्री भंडारण प्रदर्शन आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए, बिना किसी व्यवधान के क्षैतिज और लंबवत रूप से स्केल करना चाहिए, एन्क्रिप्शन और एक्सेस नियंत्रण लागू करना चाहिए, और संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा प्रकारों का समर्थन करते हुए लागत प्रभावी होना चाहिए।
• डेटा मॉडल और एल्गोरिदम सटीक अंतर्दृष्टि और भविष्यवाणियां प्रदान करें जिन्हें क्रॉस-वैलिडेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करके मान्य किया गया है। उन्हें हितधारकों के लिए समझना आसान, कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल और बनाए रखना आसान होना चाहिए।
• RSI उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस न्यूनतम उपयोगकर्ता प्रशिक्षण की आवश्यकता के लिए पर्याप्त सहज होना चाहिए। इसे विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करना चाहिए और फीडबैक तंत्र और मल्टी-डिवाइस समर्थन सहित डेटा के साथ उपयोगकर्ताओं की बातचीत को सुविधाजनक बनाना चाहिए।
• एपीआई और समापन बिंदु सुरक्षित प्राधिकरण और प्रमाणीकरण, प्रत्येक उपयोगकर्ता या सिस्टम से एपीआई कॉल की संख्या पर सीमा और पर्याप्त डेवलपर दस्तावेज़ीकरण की आवश्यकता होती है। उन्हें डेटा प्रारूपों का समर्थन करना चाहिए जैसे JSON और एक्सएमएल अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए.
• निगरानी और लॉगिंग वास्तविक समय में डेटा उत्पादों को समस्याओं की शीघ्रता से पहचान करने और उनका समाधान करने की अनुमति मिलती है। प्रशासकों को प्रदर्शन के मुद्दों और त्रुटियों के प्रति सचेत किया जाता है, और ऑडिट ट्रेल्स कंपनियों को अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद करते हैं। मॉनिटर किए जाने वाले प्रदर्शन मेट्रिक्स में विलंबता, थ्रूपुट और त्रुटि दर शामिल हैं।
• दस्तावेज़ीकरण इसमें उपयोगकर्ता मैनुअल, तकनीकी विनिर्देश, एपीआई के लिए दस्तावेज़ीकरण, परिवर्तन लॉग और अनुपालन रिकॉर्ड शामिल हैं।

डेटा उत्पादों के उदाहरण

डेटा उत्पाद का सबसे लोकप्रिय उदाहरण हो सकता है ChatGPT, मुफ़्त एआई-आधारित टूल जो बातचीत के तरीके से सरल और जटिल प्रश्नों का उत्तर देता है और उपयोगकर्ताओं के साथ संवाद में प्रवेश करता है जो अनुवर्ती प्रश्नों की अनुमति देता है, अपनी गलतियों को स्वीकार करता है और अशुद्धियों को चुनौती देता है। ChatGPT एक डेटा उत्पाद के रूप में योग्य है क्योंकि यह इस पर निर्भर करता है बहुत बड़ा टेक्स्ट डेटासेट, हालाँकि यह प्रणाली सामान्य डेटा उत्पादों की तुलना में बहुत अधिक जटिल है। 

हालाँकि, अपनी वर्तमान स्थिति में, ChatGPT में डेटा उत्पादों के एक महत्वपूर्ण पहलू का अभाव है: सटीकता। डेटा उत्पाद का मालिक एक सकारात्मक उपयोगकर्ता अनुभव और उस समस्या का भरोसेमंद समाधान सुनिश्चित करने के लिए ज़िम्मेदार है जिसे ठीक करने में मदद के लिए उत्पाद को डिज़ाइन किया गया था। इसके लिए उत्पाद प्रबंधन में सर्वोत्तम प्रथाओं और व्यावसायिक निर्णयों का समर्थन करने वाले विश्लेषणों तक सुसंगत और विश्वसनीय पहुंच की आवश्यकता होती है।

इन डेटा उत्पादों की छह श्रेणियां रोजमर्रा के उत्पादों में प्रौद्योगिकी के उपयोग को प्रदर्शित करें:

• सिफारिश इंजन अमेज़ॅन, नेटफ्लिक्स और ट्रिपएडवाइजर जैसी कंपनियों द्वारा पेश किए गए उत्पाद ग्राहक जुड़ाव बढ़ाने और रूपांतरण दर में सुधार करने के लिए अपनी प्रतिक्रियाओं को वैयक्तिकृत करते हैं।
• पूर्वानुमानित विश्लेषण उपकरण इसमें FICO, LinkedIn और Zillow द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरण शामिल हैं जो डेटा में रुझानों की पहचान करते हैं और उन्नत डेटा माइनिंग और मॉडलिंग तकनीकों के आधार पर पूर्वानुमान उत्पन्न करते हैं।
• डेटा एपीआई जैसे कि गूगल मैप्स, लिंक्डइन प्रोफाइल और आईओ वेदर अलग-अलग प्रणालियों के बीच डेटा के सुचारू प्रवाह की सुविधा प्रदान करते हैं। सामान्य प्रारूप प्रतिनिधित्वात्मक राज्य स्थानांतरण (आरईएसटी), सिंपल ऑब्जेक्ट एक्सेस प्रोटोकॉल (एसओएपी), एक्सएमएल-आरपीसी और जेएसओएन-आरपीसी हैं।
• रीयल-टाइम डैशबोर्ड डेटा को दृश्य रूप से प्रस्तुत करें और नई जानकारी उपलब्ध होते ही उपयोगकर्ताओं की स्क्रीन को स्वचालित रूप से अपडेट करें। इन्हें व्यावसायिक निर्णयों के समर्थन में इन्वेंट्री, बिक्री और परिचालन डेटा की निगरानी के लिए लागू किया जाता है। लोकप्रिय डैशबोर्ड टेब्लू, माइक्रोसॉफ्ट बीआई और ज़ोहो एनालिटिक्स शामिल हैं।
• व्यक्तिगत वित्त उपकरण शामिल सशक्त (पूर्व में पर्सनल कैपिटल), क्विकन, और यू नीड ए बजट (वाईएनएबी), ये सभी व्यक्तियों की वित्तीय योजना में अधिक स्पष्टता और आत्मविश्वास लाने का प्रयास करते हैं।
• पहनने योग्य स्वास्थ्य निगरानी उत्पाद जैसे कि ऐप्पल वॉच, फिटबिट और डेक्सकॉम के कंटीन्यूअस ग्लूकोज मीटर स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के साथ जानकारी साझा करके पल्स रेट, नींद के पैटर्न और अन्य स्वास्थ्य मामलों को ट्रैक करने से परे जाते हैं।

डेटा उत्पाद क्यों महत्वपूर्ण हैं

डेटा उत्पाद डेटा उपभोक्ताओं को लाभ कई मायनों में:

• वे प्रत्येक प्रोजेक्ट को नए सिरे से शुरू करने के बजाय पूर्व-निर्मित उत्पादों का उपयोग करके तेजी से अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं।
• डेटा की अखंडता को पहले से सत्यापित किया जाता है, इसलिए उत्पादों में विश्वास बनाया जाता है।
• वास्तविक समय स्थितिजन्य जागरूकता डेटा विश्लेषण के मूल्य को बढ़ाती है।
• वास्तविक समय में प्रतिक्रिया देने की क्षमता तेजी से सूचित निर्णय लेने में सहायता करती है।
• शासन को अग्रिम गारंटी द्वारा सुगम बनाया जाता है डेटा की गुणवत्ता और अनुपालन
• उत्पाद विविध प्रणालियों से डेटा ढूंढना और उस तक पहुंचना आसान बनाते हैं।

संगठन डेटा उत्पादों को अधिक दक्षता और लाभप्रदता की कुंजी के रूप में देखते हैं:

• डेटा उत्पाद सकारात्मक परिणामों पर कंपनी का ध्यान केंद्रित करने में मदद करते हैं।
• वे संगठनों की चपलता में सुधार करते हैं और वृद्धिशील रूप से मूल्य प्रदान करते हैं।
• डेटा उत्पादों का पुन: उपयोग बहुत कम ओवरहेड के साथ डेटा के मूल्य को अधिकतम करता है।
• डेटा आर्किटेक्चर को डेटा उत्पादों की अनुकूलनशीलता द्वारा भविष्य-प्रूफ प्रदान किया जाता है।
• अंतर्निहित डेटा की विश्वसनीयता और अखंडता के बारे में कम प्रश्न उठते हैं।
• व्यवसाय और आईटी विभाग एक ही भाषा का उपयोग करके संवाद करते हैं।

शायद संगठनों के लिए डेटा उत्पादों का सबसे बड़ा लाभ उनकी क्षमता है डेटा का मूल्य अनलॉक करें गोंद के रूप में कार्य करके जो भौतिक प्रणालियों, डेटा मॉडलिंग और व्यावसायिक प्रक्रियाओं और उपयोग के मामलों को एक साथ जोड़ता है। वे उस टुकड़े-टुकड़े दृष्टिकोण को प्रतिस्थापित करते हैं जो कई कंपनियां डेटा प्रबंधन को विकेंद्रीकृत करते हुए अपने डेटा संचालन में अपनाती हैं। यह अंतर्निहित डेटा को न्यूनतम या बिना किसी प्रीप्रोसेसिंग के, विभिन्न स्थितियों और स्थितियों में तुरंत लागू करने के लिए मुक्त करता है। 

मैकिन्से के अनुसार, डेटा उत्पाद नए व्यावसायिक उपयोग के मामलों की अनुमति देते हैं 90% तेजी से लागू किया गया और स्वामित्व की कुल लागत में 30% की गिरावट आएगी। वे जोखिम और शासन संचालन पर खर्च होने वाले समय और धन को भी कम करते हैं।

डेटा उत्पादों द्वारा दिए गए लाभों को समझने के लिए इसे अपनाने की आवश्यकता है डेटा प्रबंधन के लिए चुस्त दृष्टिकोण जो छोटे पैमाने पर शुरू होता है, तेजी से जारी होता है, पुनरावृत्त होता है और उत्पादों के मूल्य को प्रदर्शित करता है। प्रत्येक रिलीज़ के साथ उत्पाद के मूल्य को बढ़ाने के लिए कुछ और क्षमताएं जोड़ें ताकि इसे अपनाने के लिए प्रेरित किया जा सके और नए उत्पादों और उपयोग के मामलों के लिए निवेश बढ़ाया जा सके। एक बार जब डेटा उत्पाद आपकी कंपनी की रोजमर्रा की व्यावसायिक प्रक्रियाओं के साथ एकीकृत हो जाते हैं, तो उपकरण स्वयं बेचना शुरू कर देंगे क्योंकि उनका मूल्य उपयोगकर्ताओं और प्रबंधकों के लिए स्पष्ट हो जाएगा। 

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• स्रोत: https://www.dataversity.net/what-are-data-products-and-why-do-they-matter/