"डेटा संग्रह के मामले में, 'जितनी जल्दी हो सके उतना बेहतर' हमेशा सबसे अच्छा जवाब होता है।" - मारिसा मेयर
याहू की पूर्व अध्यक्ष और सीईओ मारिसा मेयर के दिमाग में भी डेटा की ही तरह कई अन्य लोगों की तरह ही चिंता है, न केवल प्रौद्योगिकी उद्योग में, बल्कि सभी उद्योगों में। हमें लगातार याद दिलाया जा रहा है कि डेटा 21वीं सदी के तेल के बराबर है और हर व्यवसाय जल्द ही डेटा व्यवसाय बन जाएगा। डेटा तक पहुँचने की प्रक्रिया, जबकि यह शासन के दृष्टिकोण से बढ़ती जांच के अधीन हो सकती है, विशेष रूप से डेटा की विशाल मात्रा को देखते हुए चुनौती नहीं रही है, जिसके साथ हमें काम करना है, बल्कि यह समझने की प्रक्रिया है कि इसके साथ क्या करना है और डेटा से मूल्य और अंतर्दृष्टि कैसे प्राप्त करें जो मुख्य फोकस बना हुआ है।
हालांकि, एक और चुनौती है: समयबद्धता की। आपने अपने तकनीकी प्लेटफ़ॉर्म को व्यवस्थित कर लिया है, अपने बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल को चुन लिया है, डेटा एनालिटिक्स टीम को नियुक्त कर लिया है और अपने संगठन में एसएमई के साथ परामर्श कर लिया है ताकि यह समझ सकें कि कौन से महत्वपूर्ण प्रश्न हैं जिनका उत्तर देने की आवश्यकता है, केवल यह जानने के लिए कि प्राप्त अंतर्दृष्टि छह सप्ताह पहले या छह महीने पहले हुई घटनाओं से प्राप्त हुई है। वैश्विक कोविड-19 महामारी ने प्रदर्शित किया है कि परिस्थितियाँ तेज़ी से बदलती हैं, पिछले अनुभव के आधार पर भविष्य की दिशा का विश्वसनीय रूप से निर्धारण नहीं किया जा सकता है और आपको वर्तमान में जो हो रहा है उसके अनुसार खुद को ढालना होगा। आपूर्ति श्रृंखला उद्योग में काम करते हुए, EV Cargo घटनाओं के कारण होने वाले व्यवधान को देखता है। उस व्यवधान को प्रबंधित करने और हमारे ग्राहकों की सुरक्षा करने की क्षमता के लिए महान लोगों की आवश्यकता होती है, लेकिन उन लोगों के पास सूचित निर्णय लेने और सकारात्मक कार्रवाई करने के लिए नवीनतम जानकारी तक पहुँच भी होनी चाहिए।
बेशक, वास्तविक समय का डेटा सिर्फ़ समस्याओं को होने से पहले रोकने के बारे में नहीं है, बल्कि यह अवसरों को भुनाने के बारे में भी है। कल्पना करें कि आपकी कार में लगा GPS आपको आपकी यात्रा में आने वाले ट्रैफ़िक बिल्ड-अप के बारे में सूचित कर रहा है, उस समय आपके पास उपलब्ध डेटा पहले से मौजूद समस्या को प्रभावित नहीं करने वाला है, लेकिन यह आपको एक अलग रास्ता अपनाने का अवसर देता है। अंतर्दृष्टि को ऐतिहासिक रूप से बैच-शैली के विश्लेषण द्वारा समर्थित किया गया है, जहाँ परिणाम प्राप्त करने में कुछ समय लगता है; वास्तविक समय के डेटा में बदलाव से वक्र से आगे निकलने की क्षमता मिलती है। वास्तविक समय का डेटा हमें वर्णनात्मक और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण से दूर ले जाता है। हम अब यह नहीं पूछ रहे हैं कि क्या हुआ, या ऐतिहासिक रुझानों के आधार पर यह अनुमान लगाने की कोशिश नहीं कर रहे हैं कि क्या होगा, हम दिखा रहे हैं कि अभी क्या हो रहा है, यह बताने में मदद कर रहा है कि हमें क्या कदम उठाने चाहिए।
ईवी कार्गो टेक्नोलॉजी में चुनौती यह है कि हम अपने ग्राहकों को कितनी जल्दी विश्वसनीय डेटा दे सकते हैं, जो व्यावहारिक तरीके से प्रस्तुत किया गया हो, ताकि निर्णय लेने की प्रक्रिया में तेजी आए, या बुद्धिमान मशीन-लर्निंग डेटा मॉडल के माध्यम से उस प्रक्रिया को पूरी तरह से स्वचालित किया जा सके। कम्प्यूटेशनल पावर के लिए क्लाउड सेवाएँ, बाहरी डेटा स्रोतों के लिए थर्ड-पार्टी API और सहज डेटा विज़ुअलाइज़ेशन हमारे बुद्धिमान SaaS उत्पादों की नींव हैं।
वास्तविक समय के डेटा के उपयोग में अंतर्निहित चुनौतियाँ हैं। इसका सफल उपयोग अत्यधिक उपलब्ध और कम प्रतिक्रिया समय वाली प्रणालियों पर निर्भर करता है, जिनके अपने लागत निहितार्थ और उनमें व्यापार-नापसंद होते हैं। इसके लिए यह समझना भी आवश्यक है कि किसी भी समय सबसे अधिक प्रासंगिक डेटा स्रोत कौन से हैं - डेटा स्रोत A के साथ विश्वसनीय और तेज़ एकीकरण बनाने का कोई मूल्य नहीं है, अगर बाज़ार या व्यावसायिक कारक अचानक बदल जाते हैं, जैसे कि डेटा स्रोत B अब अधिक व्यावहारिक है।
डेटा को प्रभावी ढंग से समझने और प्रबंधित करने की क्षमता संगठन के लोगों पर जिम्मेदारी डालती है। हमारे ग्राहकों के वातावरण में डेटा-संचालित सॉफ़्टवेयर को सहजता से एकीकृत करना ताकि रोज़मर्रा का मूल्य प्रदान किया जा सके, यही वह चीज़ है जो हमारे संगठन के लोगों को ऊर्जा देती है, डेटा के साथ काम करने और इसकी अप्रयुक्त क्षमता को समझने के लिए और अधिक अभिनव तरीकों के लिए निरंतर प्रयास करना ही हमें भविष्य में आगे बढ़ाता रहेगा।