ഡാറ്റാ പരിവർത്തനത്തിന്റെ 5 സ്തംഭങ്ങൾ - ലളിതമായി വിശദീകരിച്ചത്

AI was supposed to clear the backlog, accelerate decisions, and give every team a smarter way to work. Instead, many organizations now have Microsoft Copilot, Power BI, Microsoft Fabric, AI agents, and more data than ever before—while important decisions still crawl through meetings because nobody fully trusts the numbers or knows who can act on them. The technology spend keeps rising. The action does not. The problem is often not a lack of AI. It is the absence of an operating model connecting data, meaning, governance, technology, people, and accountability. In this episode of M365 FM – Simply Explained, we break down the five pillars organizations need to build a reliable foundation for data transformation and AI.

WHAT YOU WILL LEARN
In this episode, we explore:

• AI ఎందుకు అన్రిలయబుల్ డేటాను భర్తీ చేయలేదు
• Automation ప్రారంభం కావడానికి ముందే data governance trust ఎలా సృష్టిస్తుంది
• Data quality ఎందుకు తీసుకునే decision పై ఆధారపడాలి
• Microsoft Purview governance మరియు data discovery కి ఎలా సహాయపడగలదు
• Microsoft Fabric modern analytics మరియు data platforms కి ఎలా మద్దతు ఇస్తుంది
• Power BI మరియు AI కి semantic models ఎందుకు ముఖ్యమైనవి
• Conflicting definitions conflicting dashboards ను ఎలా సృష్టిస్తాయి
• Humans మరియు AI agents రెండింటికీ business glossaries ఎందుకు ముఖ్యమైనవి
• Data ownership AI readiness ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది
• AI scale అవ్వడానికి ముందు access, security, మరియు permissions ఎందుకు నిర్వచించాలి
• Copilot మరియు AI agents trusted business context పై ఎలా ఆధారపడతాయి
• AI సమాధానం ఉత్పత్తి చేసినా human accountability ఎందుకు కీలకంగా ఉంటుంది

PILLAR 1: DATA GOVERNANCE – AUTOMATION కి ముందు TRUST
Data governance అంటే సాధారణంగా policies, compliance meetings, documentation, మరియు bureaucracy లా అనిపిస్తుంది. ఆచరణలో governance కొన్ని సరళమైన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది:

• ఈ data ఎవరికి చెందుతుంది?
• దీన్ని ఎవరు access చేయవచ్చు?
• Data ఎక్కడ నుండి వచ్చింది?
• ఈ నిర్దిష్ట use case కి దీన్ని నమ్మవచ్చా?
• ప్రజలు దీనితో ఏమి చేయడానికి అనుమతి ఉంది?
• AI systems దీనితో ఏమి చేయడానికి అనుమతి ఉంది?

స్పష్టమైన సమాధానాలు లేకపోతే, AI data సమస్యను పరిష్కరించదు. అది సమస్యను మరింత వేగంగా వ్యాపింపజేయగలదు. ఒక leadership team sales forecast సిద్ధం చేస్తోందని ఊహించుకోండి. Sales ఒక revenue సంఖ్య చూపిస్తుంది. Finance మరొక సంఖ్య చూపిస్తుంది. రెండూ authoritative గా కనిపించే systems నుండి వచ్చాయి. అప్పుడు మీటింగ్ భవిష్యత్ నిర్ణయాల గురించి కాకుండా, ఏ spreadsheet లేదా dashboard సరైందో అనే వాదనగా మారుతుంది. అంతర్లీన సమస్య ఇలా ఉండవచ్చు:

• CRM లో revenue యొక్క ఒక వెర్షన్ ఉంది
• Finance system లో మరొకటి ఉంది
• Manual exports అదనపు తేడాలను ప్రవేశపెడతాయి
• Revenue నిర్వచనం ఎవరికి చెందుతుందో ఎవరికీ తెలియదు
• Source data quality కి ఎవరు బాధ్యులో ఎవరికీ తెలియదు
• Forecast ను ఏ సంఖ్య నడపాలో ఎవరూ స్పష్టంగా వివరించలేరు

చివరికి కంపెనీ భవిష్యత్తును నిర్ణయించడానికి బదులుగా గతం గురించి వాదిస్తుంది.

AI వచ్చినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది?
ఇప్పుడు ఎవరో AI agent ని అడుగుతున్నారని ఊహించండి: “ఏ sales region వెనుకబడి ఉంది?” సమాధానం సెకన్లలో రావచ్చు. కానీ అది ఆధారపడి ఉండవచ్చు:

• Duplicate customer records
• పాత account assignments
• Missing opportunities
• తప్పు forecast stages
• పాత data
• తప్పు permissions
• వినియోగదారు యాక్సెస్ చేయకూడని సమాచారం

సమాధానం నమ్మకంగా అనిపించవచ్చు. అది స్వయంచాలకంగా నమ్మదగినదని కాదు. Automation data ను ఉపయోగించడం ప్రారంభించడానికి ముందే governance ఆ data చుట్టూ పని చేసే ఒప్పందాన్ని ఏర్పరుస్తుంది. బలమైన governance మోడల్ సాధారణంగా ఈ క్రింది వాటిని స్థాపిస్తుంది:

• పేరు పెట్టబడిన data owners
• స్పష్టమైన బాధ్యతలు
• Data classifications
• Access నియమాలు
• Source-system dokumentation
• Data quality అంచనాలు
• Auditability
• Sensitive సమాచారం కోసం policies
• AI మరియు automation కోసం నియమాలు

Microsoft technologies ఈ ప్రక్రియకు మద్దతు ఇవ్వగలవు. Microsoft Purview సంస్థలు సమాచారాన్ని discover చేయడానికి, classify చేయడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి, మరియు govern చేయడానికి సహాయపడగలదు. Microsoft Fabric data ను ఒకచోట చేర్చడానికి, సిద్ధం చేయడానికి, విశ్లేషించడానికి, పర్యవేక్షించడానికి, మరియు reporting మరియు AI scenarios కోసం అందుబాటులో ఉంచడానికి సహాయపడగలదు. కానీ సాంకేతికత అన్నింటినీ నిర్ణయించలేదు. సంస్థలకు ఇంకా ప్రజలు ఈ విషయాలను నిర్ణయించాలి:

• Customer data ఎవరికి చెందుతుంది
• ఏ నిర్వచనాలు authoritative
• ఎంత data quality ఆమోదయోగ్యం
• ఎవరికి access ఉండాలి
• AI-generated సమాధానం ఎప్పుడు ఉపయోగించడానికి సురక్షితం
• తుది నిర్ణయానికి ఎవరు బాధ్యులుగా ఉంటారు

DATA QUALITY నిర్ణయానికి సరిపోవాలి
చాలా సంస్థలు data quality ను ప్రతి సిస్టమ్‌లోని ప్రతి ఫీల్డ్ పరిపూర్ణంగా ఉండాలన్నట్లు చూస్తాయి. అది సాధారణంగా వాస్తవికం కాదు. బదులుగా, data quality ను తీసుకుంటున్న business నిర్ణయం ఆధారంగా అంచనా వేయాలి. Sales forecast కోసం అత్యంత ముఖ్యమైన ఫీల్డ్‌లు:

• Opportunity stage
• Expected close date
• Forecast amount
• Account owner
• Territory
• Probability
• Customer status

ఆ నిర్దిష్ట నిర్ణయానికి ఇతర ఫీల్డ్‌లు తక్కువ ముఖ్యమైనవి కావచ్చు. అందువల్ల మెరుగైన ప్రశ్న: “మన మొత్తం data ను ఎలా శుభ్రం చేయాలి?” కాదు. మెరుగైన ప్రశ్న: “ఈ నిర్ణయం కోసం మనం ఏ data ను నమ్మాలి?” దీని వల్ల సమస్య చిన్నదిగా, కొలవదగినదిగా, మరియు నిర్వహించడానికి చాలా సులభంగా మారుతుంది.

Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-a-microsoft-mvp-podcast-by-mirko-peters--6704921/support.