Top 10
upcoming trends in Technology Market for 2020
Auther :
Tushar K. Kapoor
प्रत्येक
और हर उद्योग अब
प्रतिस्पर्धा और प्रतिस्पर्धा करने
के लिए आज के प्रतिस्पर्धी
बाजार में नवीन तकनीकों का उपयोग करता
है। आज की दुनिया
की कंपनियां हर क्षेत्र में
समाधान को अधिक शक्तिशाली
और विश्वसनीय बनाती हैं। खैर, उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के
लिए नवीनतम तकनीकी रुझानों जैसे बिग डाटा, एआई, ब्लॉक चेन टेक्नोलॉजी आदि में निवेश करने वाली कंपनियों का स्पष्ट प्रमाण
बाजार पर राज कर
रहा है।
जाहिर
है, तकनीक बहुत तेजी से बदल रही
है और बदल रही
है। व्यवसाय की दुनिया में
नवाचार तेजी से फल-फूल
रहा है। इसलिए, इसमें कोई संदेह नहीं है कि सार्वभौमिक
डिजिटल परिवर्तन जल्द ही एक वास्तविकता
होगी। यहां, हम आपके लिए
प्रौद्योगिकी के नवीनतम रुझानों
को प्रस्तुत करते हैं जो निश्चित रूप
से 2020 में महत्वपूर्ण नवीन विकास लाएंगे।
हाइपर
ऑटोमेशन Hyper automation
हाइपर
स्वचालन न केवल उपकरणों
के फूस की चौड़ाई को
संदर्भित करता है, बल्कि स्वयं स्वचालन के सभी चरणों
(खोज, विश्लेषण, डिजाइन, स्वचालित, माप, मॉनिटर और आश्वस्त) को
भी संदर्भित करता है। हाइपर ऑटोमेशन कई मशीन लर्निंग
(ML), पैकेज्ड सॉफ्टवेयर और ऑटोमेशन टूल्स
का संयोजन है, जो काम देने
के लिए है। स्वचालन तंत्र की सीमा को
समझना, वे एक दूसरे
से कैसे संबंधित हैं और उन्हें कैसे
जोड़ा जा सकता है
और समन्वित किया जा सकता है,
यह हाइपर स्वचालन के लिए एक
प्रमुख ध्यान है। हाइपर ऑटोमेशन के लिए उपकरणों
के संयोजन की आवश्यकता होती
है, जहां मानव किसी कार्य में शामिल हो, के टुकड़ों की
सहायता करने में मदद करता है।
स्वायत्त
ड्राइविंग Autonomous Driving
ड्राइवरलेस
कार का विचार अपने
आप में काफी उत्साह पैदा करता है। स्वचालित-ब्रेकिंग, लेन-चेंजिंग और अन्य-कार
प्रणालियों के स्वचालन जैसे
कार्य डेटा कैप्चर और एनालिटिक्स के
मार्गदर्शन के साथ सुव्यवस्थित
होने के रास्ते पर
हैं। अभी भी विधायकों, नियामकों
और अधिकारियों द्वारा स्वायत्त ड्राइविंग के लिए कानूनों
के संशोधन का समय है।
इससे पहले, मौजूदा बुनियादी ढाँचे, कानूनों और सामाजिक दृष्टिकोणों
में महत्वपूर्ण बदलावों की आवश्यकता होगी,
इससे पहले कि हम मौजूदा
प्रौद्योगिकी रुझानों में स्वायत्त वाहनों को गले लगा
सकें।
मानव
का विखंडन Human Augmentation
संवर्धित
मानव न केवल किसी
व्यक्ति के शारीरिक धीरज
को बढ़ाएगा, बल्कि यह मानव की
सोचने और बेहतर निर्णय
लेने की क्षमता को
बढ़ाएगा। इसे सीधे शब्दों में कहें, तो हम कह
सकते हैं कि मानव वृद्धि
प्रौद्योगिकी के भविष्य में
पर्याप्त संभावनाएं रखती है। मानव वृद्धि को एक ऐसी
प्रक्रिया के रूप में
परिभाषित किया जा सकता है
जिसके द्वारा किसी व्यक्ति की शारीरिक और
संज्ञानात्मक क्षमता को मजबूत किया
जाता है। एक बार एक
इंसान में प्रत्यारोपित करने के बाद, यह
व्यक्ति को उन कार्यों
को करने में सक्षम करेगा जो उसके लिए
पहले असंभव थे। उदाहरण के लिए, खनिक
अपनी सुरक्षा बढ़ाने के लिए वेब्राबल्स
का उपयोग करते हैं। फिर सैनिकों में मानव वृद्धि के मामले एक
बहुप्रतीक्षित विषय हैं और रिपोर्ट के
अनुसार, कई देशों के
सशस्त्र बलों द्वारा चुपचाप चल रहे हैं।
डेटा
पुलिसिंग Data Policing
जब
से यूरोपियन यूनियन के जनरल डेटा
प्रोटेक्शन रेगुलेशन (GDPR) ने गोपनीयता और
डेटा सुरक्षा कानूनों पर सख्ती की
है, तब से ही
व्यवसायी और उपभोक्ता समान
रूप से डेटा ब्रीच
और साइबर-हमलों के प्रति अपनी
भेद्यता के प्रति जागरूक
हो गए हैं। शोधों
के अनुसार, लगभग 70% संगठन व्यक्तिगत डेटा संग्रह के संपर्क में
होंगे, 2018 के बाद से
60% की वृद्धि जब संख्या 10% थी।
वास्तव में, क्रिप्टो करेंसी जैसी उभरती प्रौद्योगिकी प्रवृत्ति उन आगामी तकनीकों
में से एक होगी
जो अभी तक गोपनीयता कानूनों
के अनुरूप हैं। सार्वजनिक ब्लॉकचेन में व्यक्तिगत डेटा का सम्मिलन 2020 तक
सार्वजनिक ब्लॉकचेन के 75% के लिए एक
बड़ी चिंता का विषय हो
सकता है। परिणामस्वरूप, डेटा-संचालित प्रौद्योगिकियों के आधार पर
एक संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र, जो लगातार अपने
अंतर्संबंधों में बढ़ रहा है, एक प्रमुख तकनीकी
रुझान है जल्दी-जल्दी
साझेदारी करके व्यवसाय लाभ उठा सकते हैं।
कृत्रिम
बुद्धिमत्ता (AI) Artificial Intelligence (AI)
एआई
का तात्पर्य मानव की बुद्धिमत्ता की
नकल करने और छवियों की
पहचान, भाषण या पैटर्न और
निर्णय लेने जैसे कार्यों को करने के
लिए बनी कंप्यूटर प्रणालियों से है। आर्टिफिशियल
इंटेलिजेंस, या एआई, हाल
के वर्षों में पहले से ही बहुत
चर्चा में है, लेकिन इसके प्रभाव के कारण यह
देखने के लिए एक
प्रवृत्ति है। छह में से
पांच अमेरिकी हर दिन एक
या दूसरे रूप में एआई सेवाओं का उपयोग करते
हैं, जिसमें नेविगेशन ऐप, स्ट्रीमिंग सेवाएं, स्मार्टफोन पर्सनल असिस्टेंट, राइड-शेयरिंग ऐप, होम पर्सनल असिस्टेंट और स्मार्ट होम
डिवाइस शामिल हैं। उपभोक्ता उपयोग के अलावा, एआई
का उपयोग ट्रेनों को शेड्यूल करने,
व्यावसायिक जोखिम का आकलन करने,
रखरखाव की भविष्यवाणी करने
और ऊर्जा दक्षता में सुधार करने के लिए किया
जाता है। कई अन्य पैसे
बचाने वाले कार्यों में से एक है।
हम इसका एक हिस्सा है
जिसे हम मोटे तौर
पर स्वचालन के रूप में
संदर्भित करते हैं, और स्वचालन एक
प्रणाली है नौकरी के
संभावित नुकसान के कारण गर्म
विषय।
मशीन
लर्निंग (एमएल) Machine Learning (ML)
मशीन
लर्निंग एआई का सबसेट है।
मशीन लर्निंग के साथ, कंप्यूटर
को कुछ ऐसा करने के लिए सीखने
के लिए प्रोग्राम किया जाता है जिसे वे
करने के लिए प्रोग्राम
नहीं किए जाते हैं: वे डेटा से
पैटर्न और अंतर्दृष्टि की
खोज करके सीखते हैं। सामान्य तौर पर, हमारे पास दो प्रकार के
शिक्षण, पर्यवेक्षण और अनसुना है।
जबकि मशीन लर्निंग एआई का सबसेट है,
हमारे पास मशीन लर्निंग के क्षेत्र में
भी उपसमुच्चय हैं, जिसमें तंत्रिका नेटवर्क, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और गहन शिक्षण
शामिल हैं। इनमें से प्रत्येक सबसेट
एक कैरियर क्षेत्र में विशेषज्ञता के लिए एक
अवसर प्रदान करता है जो केवल
बढ़ेगा। मशीन लर्निंग तेजी से सभी प्रकार
के उद्योगों में तैनात किया जा रहा है,
जिससे कुशल पेशेवरों की भारी मांग
पैदा हो रही है।
मशीन लर्निंग एप्लिकेशन का उपयोग डेटा
एनालिटिक्स, डेटा खनन और पैटर्न मान्यता
के लिए किया जाता है। मशीन लर्निंग नौकरियों में इंजीनियर, डेवलपर्स, शोधकर्ता और डेटा वैज्ञानिक
शामिल हैं।
रोबोट
प्रक्रिया स्वचालन (RPA) Robotic process automation (RPA)
एआई
और मशीन लर्निंग की तरह, रोबोट
प्रक्रिया स्वचालन, या आरपीए, एक
और तकनीक है जो नौकरियों
को स्वचालित कर रही है।
RPA सॉफ्टवेयर का उपयोग व्यावसायिक
प्रक्रियाओं को स्वचालित करने
के लिए है जैसे कि
अनुप्रयोगों की व्याख्या करना,
लेनदेन को संसाधित करना,
डेटा से निपटना और
यहां तक कि ईमेल का
जवाब देना। आरपीए दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता
है जो लोग करते
थे। आरपीए डेवलपर, परियोजना प्रबंधक, व्यापार विश्लेषक, समाधान वास्तुकार और सलाहकार सहित
कैरियर के बहुत सारे
अवसर प्रदान करता है। और ये नौकरियां
अच्छी तरह से भुगतान करती
हैं।
Blockchain
ब्लॉकचेन
तकनीक को अभी कुछ
ही अलग-अलग उद्योगों में लागू किया गया है, लेकिन यह हमारे डिजिटल
जीवन के कई पहलुओं
को एक सुरक्षित अंतर्निहित
ढांचा प्रदान करने की ओर अग्रसर
है। ब्लॉकचेन एक ऐसी तकनीक
है जो प्रौद्योगिकी को
सुरक्षित रूप से और मौखिक
रूप से संवाद करने
की अनुमति देगी, जबकि सभी डेटा ट्रांसफर के दौरान दुर्भावनापूर्ण
कार्यों को रोकने का
एक बड़ा काम कर रहे हैं।
ब्लॉकचैन 1980 के दशक से
एक अवधारणा के रूप में
आसपास रहा है, और जबकि हाल
के वर्षों में क्रिप्टोक्यूरेंसी ने बहुत अधिक
स्पॉटलाइट पर कब्जा कर
लिया है, ब्लॉकचेन धीरे-धीरे सभी टेक के लिए जमीन
हासिल कर रहा है
आवाज
खोज Voice Search
आवाज
एक ऐसा माध्यम है, जो जैविक और
मुक्त-प्रवाहित होता है, जिसे डिजिटल तकनीक में आसानी से अनुवादित नहीं
किया जा सकता है।
हमने सिरी, एलेक्सा, और अन्य जैसे
अतीत में आवाज प्रौद्योगिकी के विकास को
देखा है। निकट भविष्य में, वॉयस कमांड और वॉयस असिस्टेंट
हमारे दैनिक जीवन के लिए और
भी उपयोगी साबित होंगे, जो मानव-प्रौद्योगिकी
इंटरफेस के बीच की
रेखा को मैला कर
रहे हैं। चूंकि इन उद्योगों की
अंतर्निहित तकनीक बेहतर हो जाती है
(एआई, वॉयस प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग), यह केवल अधिक
से अधिक तकनीकी महत्व में प्रस्तावित किया जाएगा। वॉयस टेक्नोलॉजी के दायरे में,
अत्याधुनिकता पर एक विशिष्ट
पहलू न्यूरो-भाषाई प्रोग्रामिंग है। एनएलपी कहा जाता है, प्रोग्रामिंग का यह क्षेत्र
कंप्यूटर और सिस्टम को
आवाज के वास्तविक अर्थ
को समझने की अनुमति देगा।
सॉर्ट की यह नई
प्रोग्रामिंग भाषा कंप्यूटर को अंतर्निहित मानवीय
स्वर, व्यंग्य, वाक्य और यहां तक
कि गहरे संदर्भों जैसे दोहरे अर्थों की समझ प्रदान
करेगी।
एनालिटिक्स
Analytics
विश्लेषिकी
दुनिया भर में कंपनियों
के विकास और माप में
तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका
निभा रही है। यदि आप अपने बाजार
में सफल नहीं हैं, तो न केवल
विश्लेषिकी आपको बता सकते हैं, बल्कि वे यह अनुमान
लगाने में आपकी मदद कर सकते हैं
कि बाजार आगे कहां बढ़ेंगे। विश्लेषिकी, सतह पर सरल प्रतीत
होता है, वास्तव में कच्चे डेटा के बड़े हिस्से
को कुछ कार्रवाई योग्य और उपयोगी बनाने
के लिए महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा प्रसंस्करण शामिल है। क्लाउड कंप्यूटिंग, IoT और बड़े डेटा
के बढ़ने के साथ, डेटा
में तेज़ी आ रही है
और बादल छाए हुए हैं। डेटा की समझ बनाने,
मुद्दों की पहचान करने
और यहां तक कि कार्रवाई की
सिफारिश करने के लिए वर्तमान
में लागू की गई तुलना
में मशीन लर्निंग का उपयोग करने
वाले एनालिटिक्स टूल की अधिक से
अधिक हद तक आवश्यकता
होगी। संक्षेप में, एनालिटिक्स एक विशेषता है
जो एआई और मशीन सीखने
की तकनीक में विशेष रूप से उपयोगी होगी।
एनालिटिक्स अगले दशक की कई उभरती
तकनीक के लिए सही
उपयोग का मामला होगा।
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