तपाईँको व्यवसाय सफल हुन आवश्यक पर्ने सबै शीर्ष समाचार, राय, सुविधाहरू र मार्गदर्शन प्राप्त गर्न TechRadar प्रो न्यूजलेटरमा साइन अप गर्नुहोस्! दैनिक कार्यहरूमा, यी समस्याहरू समावेश गर्न गाह्रो हुन्छ – र धेरै महँगो। यी उपकरणहरू सतहमा प्रभावकारी देखिन्छन्, बिरामीहरूलाई बुकिङ प्रक्रियाहरू अझ सजिलै नेभिगेट गर्न मद्दत गर्दछ, तर पर्दा पछाडि, अप-टु-डेट बिरामी सन्दर्भ र जानकारी सधैं चिकित्सकहरूले भर परेका ब्याकएन्ड GP प्रणालीहरूमा ठीकसँग फर्वार्ड गरिँदैन।
यसले सबै प्रकारका डाटा डुप्लिकेशन समस्याहरू मात्र निम्त्याउँदैन र GP प्रणालीलाई दोहोर्याउने कामको भार पनि सिर्जना गर्दछ। समर्थन गर्न डिजाइन गरिएको हो।
यो ब्याकइन्ड डेटा र लिगेसी प्रणालीहरूसँग प्रभावकारी रूपमा एकीकृत नगरी चतुर AI फ्रन्ट-एन्डहरू अपनाउने वा मूल्यलाई पूर्ण रूपमा महसुस गर्न आवश्यक परिचालन प्रक्रियाहरू अपनाउने संगठनहरूको क्लासिक मामला हो।
AI सुविधाहरूको पछि लाग्नुको सट्टा, व्यवसायहरू उनीहरूले वास्तवमा चाहेको नतिजाबाट सुरु गर्नुपर्छ र त्यहाँबाट पछाडि काम गर्नुपर्छ। यसको मतलब पूर्ण जीवनचक्र र वंश दृश्यताको साथ सफा, भरपर्दो डेटामा ध्यान केन्द्रित गर्नु, र यसलाई वास्तविक समयमा कार्य गर्न सकिन्छ भन्ने सुनिश्चित गर्नु। id=”from-big-data-to-fit-for-purpose-data-3″>ठूलो डेटाबाट उद्देश्यका लागि उपयुक्त डेटामा
लामो समयको लागि, डेटा रणनीति स्केलमा केन्द्रित। प्राथमिकता सकेसम्म धेरै जानकारी सङ्कलन र यसलाई सस्तोमा भण्डारण गर्नु थियो, यो मान पछि निकाल्न सकिन्छ भन्ने धारणाको साथ।
एआई समावेश भएपछि त्यो दृष्टिकोण टुट्न थाल्छ किनभने यसले घण्टा वा दिनहरू पुरानो होइन, हालको र लगातार डेटामा निर्भर गर्दछ। पुरानो वा अप्रमाणित लिगेसी रेकर्डहरू (जस्तै पुरानो सम्पर्क विवरणहरू वा अपूर्ण ग्राहक इतिहासहरू) AI आउटपुटहरूमा शुद्धता र विश्वासलाई कमजोर बनाउँछ।
सार्थक नतिजाहरू प्राप्त गर्न, व्यवसायहरूले डेटा वंश, शासन र सन्दर्भलाई प्राथमिकतामा राख्नुपर्छ, साथै डेटा कसरी छिटो पहुँच गर्न सकिन्छ। डाटा गुणस्तर र एकीकरण प्राय: कठिन र महँगो कार्यको रूपमा हेरिन्छ, विशेष गरी जब लिगेसी प्रणालीहरू संलग्न हुन्छन्। नतिजाको रूपमा, धेरै संस्थाहरूले थप दृश्यात्मक AI पहलहरूको पक्षमा यसलाई स्थगित गर्छन्।
यद्यपि, व्यवहारमा, यो ढिलाइले सामान्यतया समयसँगै थप लागत सिर्जना गर्छ। टोलीहरूले डेटा मिलाउन, त्रुटिहरू सच्याउन र AI संचालित आउटपुटहरूमा असंगतताहरू व्याख्या गर्न बढ्दो प्रयासहरू खर्च गर्छन्।
अवसरको लागत मापन गर्न गाह्रो छ तर त्यति नै महत्त्वपूर्ण छ। जब AI लाई भरपर्दो रूपमा काम गर्न विश्वास गर्न सकिँदैन, यो साँघुरो प्रयोगका केसहरूमा मात्र सीमित रहन्छ — र उच्च-गुणस्तरको डेटा आधारहरू बिना, सबैभन्दा उन्नत AI पहलहरू पनि कम हुनेछन्।
२०२६ मा के परिवर्तन हुनेछ
२०२६ मा, धेरै संस्थाहरू यस्तो बिन्दुमा पुग्नेछन् जहाँ डाटाको गुणस्तर सुधार गर्नुको अर्थ एआईलाई एकीकरण गर्ने विकल्प छैन भने अपेक्षा गरिएको छ। परिणामहरू।
एआईलाई वास्तविक मूल्य प्रदान गर्न चाहने संस्थाहरूका लागि, फोकसलाई आकर्षक सुविधाहरूबाट टाढा र आधारभूत कुराहरूमा सार्नु आवश्यक छ। AI ले ती डेटालाई वास्तविक समयमा क्याप्चर गर्ने, प्रशोधन गर्ने र बाँडफाँड गर्ने तरिकाहरू सहित, तिनीहरूलाई प्राप्त गर्न आवश्यक पर्ने डेटालाई समर्थन गर्ने र पछाडि काम गर्ने अपेक्षा गरिएको परिणामहरूको बारेमा स्पष्ट हुनबाट सुरु हुन्छ।
प्रणालीहरूमा डेटाको गुणस्तर, एकीकरण र दृश्यतालाई प्राविधिक सफाई कार्यको सट्टा मुख्य परिचालन चिन्ताको रूपमा व्यवहार गर्न आवश्यक छ। त्यस्तै महत्त्वपूर्ण रूपमा, AI पहलहरूको स्वामित्व स्पष्ट हुनुपर्छ।
जब जिम्मेवारी विभाजित वा अस्पष्ट हुन्छ, डेटा र प्रक्रियामा समस्याहरूलाई बेवास्ता गर्न सजिलो हुन्छ — नेतृत्व, IT टोलीहरू र फ्रन्टलाइन कर्मचारीहरू पङ्क्तिबद्ध हुनु आवश्यक छ।
आगामी वर्षमा व्यापारिक संसारमा AI अझ सामान्य बन्दै गएपछि, तिनीहरूको डेटालाई बलियो बनाउन असफल हुनेहरूले एआईलाई कम जोखिममा राख्छन्, तर तिनीहरूले आफ्नो डेटालाई बलियो बनाउँदैनन्। मान।
हामीले उत्कृष्ट AI वेबसाइट निर्माणकर्तालाई चित्रित गरेका छौं।
यो लेख TechRadarPro को विशेषज्ञ इनसाइट्स च्यानलको भागको रूपमा उत्पादन गरिएको थियो जहाँ हामी आज टेक्नोलोजी उद्योगमा उत्कृष्ट र उज्यालो दिमागहरू प्रस्तुत गर्दछौं। यहाँ व्यक्त गरिएका विचारहरू लेखकका हुन् र TechRadarPro वा Future plc का होइनन्। यदि तपाईं योगदान गर्न इच्छुक हुनुहुन्छ भने यहाँ थप जान्नुहोस्: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
