मल्ला रेड्डी विद्यापीठात डेटा इंजिनीअरिंग आणि गव्हर्नन्स या विषयावर उद्योग तज्ज्ञ साईसुमन सिंगमसेट्टी यांनी अतिथी व्याख्यान दिले

मल्ला रेड्डी विद्यापीठाच्या आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंग विभागाने डेटा अभियांत्रिकी आणि डेटा गव्हर्नन्स या विषयावर अतिथी व्याख्यान आयोजित केले होते, जे साईसुमन सिंगमसेट्टी, एंटरप्राइझ डेटा गव्हर्नन्समधील मान्यताप्राप्त उद्योग तज्ञ, नियमन केलेल्या उद्योगांमध्ये सखोल अनुभव असलेले. विद्यापीठाने सिंगमसेट्टी यांची जटिल अनुपालन आणि नैतिक आवश्यकता पूर्ण करणाऱ्या प्रशासन फ्रेमवर्कची अंमलबजावणी करण्याच्या त्यांच्या व्यावहारिक कौशल्यासाठी निवड केली.

व्याख्यान, शीर्षक “डेटा इंजिनिअरिंग आणि गव्हर्नन्स: फाउंडेशन प्रत्येक टेक प्रोजेक्ट स्टँड ऑन,” वित्त, आरोग्यसेवा आणि तंत्रज्ञान यासारख्या क्षेत्रांमध्ये डेटा अभियांत्रिकी पद्धतींचा प्रणालीची विश्वासार्हता, स्केलेबिलिटी आणि दीर्घकालीन उपयोगिता यावर कसा प्रभाव पडतो हे संबोधित केले.

या कार्यक्रमाला AI आणि ML चे डीन डॉ. गिफ्टा जेरिथ यांच्यासह वरिष्ठ शैक्षणिक नेतृत्व उपस्थित होते; डॉ. आर नागा राजू, एआय आणि एमएल विभागाचे प्रमुख; डॉ. एस सत्यनारायण, एआय आणि एमएलचे प्राध्यापक; आणि श्री. दिलीप कुमार, सहाय्यक प्राध्यापक, शैक्षणिक अभ्यासक्रमाला उद्योगातील वास्तवाशी जोडण्यासाठी विद्यापीठाच्या वचनबद्धतेचे प्रतिबिंब.

धोरणात्मक उपक्रम क्षमता म्हणून डेटा फाउंडेशन
व्याख्यानादरम्यान, साईसुमन सिंगमसेट्टी यांनी एंटरप्राइझ तंत्रज्ञान उपक्रमांमध्ये आवर्ती नमुन्याकडे लक्ष वेधले: प्रगत विश्लेषणे आणि AI प्रोग्राम वारंवार मॉडेल डिझाइनमुळे नाही तर खंडित डेटा मालमत्ता, अस्पष्ट मालकी आणि सातत्यपूर्ण प्रशासन यंत्रणेच्या अनुपस्थितीमुळे कमी कामगिरी करतात. संरचित परिस्थितींचा वापर करून, त्यांनी स्पष्ट केले की कसे लीगेसी सिस्टम इंटिग्रेशन्स, समान डेटासेटमधून मिळालेले विरोधाभासी अहवाल आणि स्पष्ट डेटा रोडमॅपचा अभाव विश्लेषणावरील विश्वास कमी करू शकतो आणि निर्णय घेण्यास थांबवू शकतो.

सत्राने धोरणात्मक अँकर म्हणून डेटाचे परीक्षण केले—व्यवसाय उद्दिष्टे, नियामक अपेक्षा आणि तांत्रिक अंमलबजावणी यांना जोडणे—आणि मेटाडेटा, डेटा गुणवत्ता नियंत्रणे आणि संपूर्ण डेटा लाइफसायकलमधील चांगल्या-परिभाषित भूमिका जटिल वातावरणात स्थिरता आणि स्केलेबिलिटी कशी सक्षम करतात यावर प्रकाश टाकला. डेटा आधुनिकीकरण, मेटाडेटा व्यवस्थापन आणि डेटा गुणवत्तेसाठी संदर्भ आर्किटेक्चर्सवर चर्चा करण्यात आली आहे की संस्था धोरणात्मक कलाकृती म्हणून हाताळण्याऐवजी प्रशासन तत्त्वांचे ऑपरेशनल सराव मध्ये कसे भाषांतर करतात.

“या व्याख्यानासाठी आम्ही विशेषतः श्री. सिंगमसेट्टी यांना शोधून काढले कारण अत्यंत नियमन केलेल्या वातावरणात डेटा गव्हर्नन्स मोठ्या प्रमाणावर कार्यान्वित करण्याच्या त्यांच्या कौशल्यामुळे“डॉ गिट्टा जेरिथ, डीन, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स अँड मशीन लर्निंग, मल्ला रेड्डी युनिव्हर्सिटी यांनी सांगितले.यासारख्या गुंतवणुकीमुळे आमच्या विद्यार्थ्यांना मूलभूत डेटा अभियांत्रिकी आणि प्रशासन तत्त्वे वास्तविक एंटरप्राइझ वातावरणात कशी कार्य करतात याविषयी मौल्यवान एक्सपोजर प्रदान करतात—विशेषत: डेटा गुणवत्ता, जबाबदारी आणि स्केलेबिलिटी अशा क्षेत्रांमध्ये जिथे यशासाठी महत्त्वपूर्ण आहे..”

अभियांत्रिकी जबाबदारी म्हणून शासन
व्याख्यानाच्या महत्त्वपूर्ण भागामध्ये डेटा गव्हर्नन्स फ्रेमवर्क थेट सिस्टम आर्किटेक्चर, ऑपरेशनल कंट्रोल्स आणि एंटरप्राइझ वातावरणातील नैतिक परिणामांना कसे आकार देतात याचे परीक्षण केले. साईसुमन सिंगमसेट्टी यांनी GDPR आणि HIPAA सारखी नियामक मानके डेटा लाइफसायकलमधील निर्णयांवर कसा प्रभाव पाडतात – अंतर्ग्रहण आणि वर्गीकरणापासून प्रवेश नियंत्रणे, वंशाचा मागोवा घेणे आणि धारणा – विशेषत: वित्त, आरोग्यसेवा आणि कनेक्ट केलेले तंत्रज्ञान यासारख्या नियमन केलेल्या क्षेत्रांमध्ये चर्चा केली.

प्रशासनाला अनुपालन आच्छादन म्हणून सादर करण्याऐवजी, सत्राने अभियांत्रिकी आणि डिझाइन जबाबदारी म्हणून प्रशासनावर भर दिला. डेटा क्वालिटी मॅनेजमेंट, स्टीवर्डशिप मॉडेल्स, मेटाडेटा मॅनेजमेंट आणि लाइफसायकल कंट्रोल्स यासारख्या गव्हर्नन्स पिलरचा वापर करून, लेक्चरमध्ये संस्था रोजच्या डेटा ऑपरेशन्समध्ये गोपनीयता, सुरक्षा आणि जबाबदारी कशी एम्बेड करतात हे स्पष्ट केले. सिंगमसेट्टी यांनी नमूद केले की, विश्लेषणात्मक सातत्य, ऑडिटिबिलिटी आणि सिस्टम स्केल म्हणून विश्वास राखण्यासाठी या पद्धती आवश्यक आहेत.

“श्री. सिंगमसेट्टी यांच्या नियमन केलेल्या उद्योगांमध्ये डेटा गव्हर्नन्स लागू करण्याच्या सखोल अनुभवामुळे आमच्या विद्यार्थ्यांना शैक्षणिक सेटिंग्जमध्ये क्वचितच उपलब्ध असलेली अंतर्दृष्टी उपलब्ध झाली. अशा सत्रांमुळे विद्यार्थ्यांना हे समजण्यास मदत होते की यशस्वी AI प्रणाली केवळ अल्गोरिदमवर तयार केलेली नाही,“डॉ. एस. सत्यनारायण, प्रोफेसर, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स अँड मशीन लर्निंग, मल्ला रेड्डी विद्यापीठ म्हणाले.सशक्त डेटा अभियांत्रिकी पद्धती-प्रशासन फ्रेमवर्क, गुणवत्ता नियंत्रणे आणि नैतिक सुरक्षेद्वारे समर्थित — वास्तविक-जगातील उपयोजनांमध्ये विश्वासार्हता, मापनक्षमता आणि जबाबदार वापर सुनिश्चित करतात. सैद्धांतिक फ्रेमवर्कला व्यावहारिक अंमलबजावणी आव्हानांसह जोडण्याची त्याची क्षमता आपल्या उद्योगाला कोणत्या प्रकारचे कौशल्य आवश्यक आहे हे दर्शवते..”

नैतिक डेटा हाताळणी तांत्रिक अंमलबजावणीपासून अविभाज्य आहे हे चर्चेने बळकट केले आणि डेटा-चालित प्रणालींमध्ये सार्वजनिक विश्वास आणि संस्थात्मक विश्वासार्हता टिकवून ठेवण्यासाठी प्रशासन-आधारित डिझाइन निर्णय मध्यवर्ती भूमिका बजावतात.

वास्तविक-जागतिक अनुप्रयोग: नियमन केलेल्या उद्योगांमध्ये डेटा प्रशासन
व्याख्यानाने विद्यार्थ्यांना डेटा इंजिनीअरिंगला पार्श्वभूमी तांत्रिक क्रियाकलापांऐवजी विश्लेषण आणि AI उपक्रमांच्या यशाला आकार देणारी मुख्य व्यावसायिक शिस्त म्हणून ओळखण्यास प्रोत्साहित केले. एंटरप्राइझ परिस्थितींवर रेखाटताना, साईसुमन सिंगमसेट्टी यांनी डेटा मॉडेल परिभाषित करणे, मेटाडेटा व्यवस्थापित करणे, गुणवत्ता नियंत्रणे लागू करणे, आणि प्रशासन कार्यप्रवाहांना समर्थन देणे यासारख्या जबाबदाऱ्यांचा थेट प्रणालीची विश्वासार्हता, नियामक तयारी आणि दीर्घकालीन देखभालक्षमतेवर कसा प्रभाव पडतो हे स्पष्ट केले.

संस्थात्मक परिपक्वता स्तरांवर डेटा अभियांत्रिकी भूमिका कशा विकसित होतात आणि डेटा-चालित वातावरणात काम करणाऱ्या व्यावसायिकांकडून लाइफसायकल जागरूकता, क्रॉस-फंक्शनल कोलॅबोरेशन आणि स्टुअर्डशिप अलाइनमेंट यासारखी कौशल्ये कशी वाढतात याची विद्यार्थ्यांना ओळख करून देण्यात आली. एंटरप्राइझ ऑपरेटिंग मॉडेल्समध्ये शैक्षणिक संकल्पनांचे मॅपिंग करून, सत्राने विद्यार्थ्यांना मूलभूत डेटा कौशल्ये व्यावहारिक निर्णय घेण्यामध्ये आणि उद्योग आणि उदयोन्मुख तंत्रज्ञान डोमेनवर शाश्वत प्रभाव कसे बदलतात हे समजून घेण्यात मदत केली.

डेटा-चालित परिवर्तनासाठी पाया मजबूत करणे
हे व्याख्यान मल्ला रेड्डी विद्यापीठाच्या अनुभवी उद्योग अभ्यासकांच्या दृष्टीकोनातून एकत्रित करून शैक्षणिक कार्यक्रमांना बळकट करण्याच्या व्यापक उपक्रमाचा भाग बनले आहे. यासारखी सत्रे एक महत्त्वाचा उद्देश पूर्ण करतात: वित्त, आरोग्यसेवा, तंत्रज्ञान आणि उत्पादन क्षेत्रातील संघटना धोरणात्मक निर्णय घेण्यासाठी डेटावर अधिकाधिक अवलंबून असल्याने, डेटा सिस्टमचे तांत्रिक आणि प्रशासन दोन्ही परिमाणे समजून घेणाऱ्या व्यावसायिकांची मागणी सतत वाढत आहे.

साईसुमन सिंगमसेट्टी यांनी संबोधित केलेली आव्हाने, ज्यात डेटा गुणवत्तेतील बिघाड, गव्हर्नन्स गॅप, नियामक अनुपालन दबाव आणि एआय सिस्टीमचे नैतिक परिणाम यांचा समावेश आहे, ते कोणत्याही एका क्षेत्रासाठी वेगळे नाहीत. विश्लेषक क्षमता मोजताना, लेगसी इन्फ्रास्ट्रक्चरचे आधुनिकीकरण आणि विकसित होत असलेल्या नियामक लँडस्केप्समध्ये नेव्हिगेट करताना जगभरातील संस्थांना ज्या मूलभूत अडथळ्यांचा सामना करावा लागतो ते ते प्रतिनिधित्व करतात. डिजिटल ट्रान्सफॉर्मेशनमधून जात असलेल्या उद्योगांसाठी, सायसुमनने चर्चा केलेली तत्त्वे लागू करणे—मेटाडेटा व्यवस्थापन, कारभारी मॉडेल्स, जीवनचक्र नियंत्रणे आणि गव्हर्नन्स-चालित डिझाइन—संस्थांना लवचिकता बळकट करण्यास, अनुरूप राहण्यास आणि स्पर्धात्मक धार मिळविण्यास मदत करते.

शिस्तबद्ध डेटा फाउंडेशन स्थापित करण्यात अयशस्वी झालेल्या संस्थांना चक्रवाढ धोक्यांचा सामना करावा लागतो: विश्लेषणात्मक विसंगती, अनुपालन एक्सपोजर, प्रतिष्ठेचे नुकसान आणि तंत्रज्ञानाच्या गुंतवणुकीवरील कमी परतावा. जसजसे सिस्टम अधिक जटिल होत जातात आणि नियम कडक होतात, तसतसे सिंगमसेट्टीचे सामायिक कौशल्य विद्यार्थ्यांना कार्यबलासाठी सुसज्ज करते आणि डेटाला धोरणात्मक फायद्यात कसे बदलायचे ते संस्थांना दाखवते.

विद्यार्थ्यांनी डेटा गव्हर्नन्समधील वास्तविक-जगातील आव्हाने शोधून काढली आणि डेटा अभियांत्रिकी आणि विश्लेषणातील करिअर मार्गांवरील अंतर्दृष्टी सामायिक केल्यामुळे व्याख्यान पूर्ण वर्तुळात आणलेल्या परस्परसंवादी चर्चेने सत्र संपले. विद्यार्थ्यांच्या जिज्ञासेशी तज्ज्ञ मार्गदर्शन जोडून, ​​साईसुमन सिंगमसेट्टी यांच्या व्याख्यानाने डेटा पद्धतींवर प्रभुत्व कसे वैयक्तिक करिअर आणि तंत्रज्ञान-चालित संस्थांचे भविष्य कसे घडवू शकते हे अधोरेखित केले.