AI-Ready डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर क्या है? एक व्यापक गाइड

हाल ही में, "AI-Ready Data Infrastructure" शब्द काफी महत्वपूर्ण और बार-बार देखने को मिल रहा है।

ऐसा लगता है कि यह सिर्फ इन चीजों के बारे में नहीं है:

"DWH बनाना," "BI सेट अप करना," या "आंतरिक डेटा को RAG में डालना।"

कई लेख पढ़ने और विचारों को व्यवस्थित करने के बाद, AI-Ready का मूल अर्थ है:

एक ऐसी स्थिति जहां AI सुरक्षित रूप से डेटा को संदर्भित कर सकता है, सही ढंग से व्याख्या कर सकता है, और व्यावसायिक कार्यों के लिए उसका उपयोग कर सकता है।

सबसे पहले, एक मुख्य आधार के रूप में, AI की SQL लिखने की क्षमता, AI की व्यावसायिक प्रश्नों का सही उत्तर देने की क्षमता से अलग है।

"AI-Ready" डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के दो प्रमुख घटक

1. डेटा तैयारी (Data Preparation)

Bronze / Silver / Gold जैसी मेडलियन आर्किटेक्चर का उपयोग करके कच्चे डेटा को ऐसी ग्रैन्युलैरिटी, गुणवत्ता और संरचना में व्यवस्थित करना जो विश्लेषण को झेल सके।

2. डेटा संदर्भ प्रदान करना (Providing Data Context)

सिमैंटिक मॉडल और ऑन्टोलॉजी के माध्यम से डेटा के अर्थ, संबंधों और व्यावसायिक नियमों को AI के लिए पढ़ने योग्य बनाना।

यह अत्यंत महत्वपूर्ण है; AI को केवल टेबल देना पर्याप्त नहीं है।

"राजस्व क्या है?" क्या इसमें रिटर्न शामिल है? कौन सा ग्राहक ID किस अनुबंध ID से जुड़ा होना चाहिए? किस विभाग की परिभाषा सही है? इस व्यावसायिक संदर्भ के बिना, AI प्रशंसनीय लेकिन गलत उत्तर देगा।

Finatext लेख में उल्लिखित Snowflake Summit चर्चा भी ऐसी ही है।

AI युग में, डेटा पाइपलाइनों का महत्व वास्तव में बढ़ जाता है। भले ही LLM अधिक स्मार्ट हो जाएं, यदि इनपुट डेटा की ताजगी, सटीकता और संरचना कमजोर है, तो आउटपुट की गुणवत्ता एक सीमा तक पहुंच जाएगी। दिलचस्प बात यह है कि Snowflake की दिशा केवल "सुविधाएं जोड़ने" के बजाय विकास, परिनियोजन और निगरानी में घर्षण को कम करने की ओर बढ़ रही है।

AI DAG बनाता है, पाइपलाइन बनाता है, और कोड लिखता है। उस दुनिया में, मानव कार्य "कार्यों" से "सही डेटा उत्पादों को डिजाइन करने" की ओर स्थानांतरित हो जाता है।

स्टार्टअप्स के लिए एक और लेख भी विचारोत्तेजक था।

स्टार्टअप का डेटा आमतौर पर प्रोडक्ट DB, CRM, स्प्रेडशीट, Slack, Notion और सपोर्ट टूल्स में बिखरा होता है।

यह शुरू में काम करता है।

लेकिन जब आप AI एजेंटों को संचालन में एकीकृत करने का प्रयास करते हैं, तो यह विखंडन सीमा बन जाता है। उदाहरण के लिए, एक सेल्स एजेंट CRM, उपयोग लॉग, अनुबंध जानकारी, पूछताछ इतिहास और पिछली प्रस्ताव सामग्री को देखना चाहता है। एक CS एजेंट न केवल पूछताछ की सामग्री बल्कि ग्राहक की उपयोग स्थिति और पिछली बातचीत भी देखना चाहता है। एक प्रबंधन सहायता एजेंट को KPI में बदलाव का पता लगाना चाहिए और कारणों और अगले कदमों को व्यवस्थित करना चाहिए।

संक्षेप में, AI एजेंटों को जिस चीज की आवश्यकता है, वह है संदर्भ, न कि केवल डेटा की मात्रा।

केवल संरचित डेटा पर्याप्त नहीं है।

मीटिंग नोट्स, Slack चर्चाएं, Notion स्पेक्स, CS इतिहास, खोए हुए सौदों के कारण और केस स्टडीज जैसे असंरचित डेटा भी AI के लिए व्यवसाय को समझने के लिए महत्वपूर्ण सामग्री बन जाते हैं।

उपरोक्त के आधार पर, मुझे लगता है कि AI-Ready डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए ये पांच चीजें आवश्यक हैं।

1. विश्वसनीय, तैयार डेटा

2. KPI और व्यावसायिक शर्तों की परिभाषाएं

3. संरचित और असंरचित डेटा के बीच संबंध

4. अनुमति प्रबंधन और दायरा नियंत्रण

5. उत्तरों और प्रस्तावों के आधार का पता लगाने की क्षमता

विशेष रूप से, मुझे लगता है कि BI का अगला रूप महत्वपूर्ण होगा। पारंपरिक BI वह था जिसे मनुष्य डैशबोर्ड पर देखने जाते थे। लेकिन जब AI-Ready स्थिति स्थापित हो जाती है, तो यह एक ऐसे रूप में बदल जाता है जहां AI विसंगतियों को नोटिस करता है, कारणों की जांच करता है, और अगली कार्रवाई का प्रस्ताव करता है।

यह Push BI नामक चीज़ के करीब है।

हालांकि, Push BI में महत्वपूर्ण चीज़ सूचना नहीं है।

यदि आप केवल Slack पर "बिक्री गिर गई है" पोस्ट करते हैं, तो यह सिर्फ एक अलर्ट बॉट है। वास्तव में जो आवश्यक है वह है आउटपुट:

कौन सा KPI
सामान्य से किसकी तुलना में
कितना बदला
ऐसा क्यों हुआ होगा
किस सबूत को देखा जा रहा है
किसे क्या करना चाहिए

ऐसा करने के लिए, केवल DWH पर्याप्त नहीं है।

मीट्रिक परिभाषाएं, डेटा कैटलॉग, व्यावसायिक ज्ञान, RAG, अनुमतियां और फीडबैक लूप आवश्यक हैं। AI-Ready डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर एक ऐसी स्थिति नहीं है जहां आप केवल AI को डेटा पास कर सकते हैं। यह एक ऐसी स्थिति है जहां AI व्यावसायिक संदर्भ को समझता है, सबूतों के साथ निर्णय लेता है, और मानवीय कार्रवाई की ओर ले जाता है।

भविष्य का डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर "विज़ुअलाइज़ेशन" के लिए एक साधारण प्लेटफॉर्म से AI एजेंटों के निर्णय, प्रस्ताव और निष्पादन के लिए एक "Business OS" में स्थानांतरित हो जाएगा।

वैसे, डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के प्रमुख खिलाड़ी Snowflake और Databricks ने संयोग से हाल ही में 2027 के संबंध में कुछ घोषणाएं कीं। भविष्य में डेटा का प्रबंधन करने वाले लोग संभवतः केवल SQL और ETL लागू करने वाले लोगों के बजाय Data Architect x AI Director के करीब होंगे। o11y भी एक थीम है।