ایک کنٹرول شدہ ٹیسٹ ماحول سے حقیقی انٹرپرائز کی تعیناتی میں منتقل ہونا ایک بہت مختلف تجویز ہے۔ احتیاط سے منتخب کردہ ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے چھوٹے پیمانے پر جانچ بالکل اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتی ہے، لیکن اس فعالیت کو ایک دوسرے سے منسلک سافٹ ویئر پلیٹ فارم پر ہزاروں ملازمین کے ساتھ تعینات کرنا کمزوریوں کو ظاہر کرتا ہے۔
جدید انٹرپرائز سیکیورٹی لینڈ اسکیپ پر نیویگیٹ کرنے کا مطلب ہے کہ موجودہ شناخت فراہم کنندگان اور کلاؤڈ بیسڈ سیکیورٹی کنٹرولز کو ہائبرڈ کلاؤڈ ایکو سسٹم کے ساتھ مضبوطی سے مربوط کرنا ہے۔
شرما انضمام کی ناکامیوں اور اس کے نتیجے میں حکومتی ذمہ داریوں کی نشاندہی کرتا ہے جو ترقی کو روکتی ہیں۔
"اہم رکاوٹ جو ہم دیکھ رہے ہیں وہ ہے جسے ہم پروڈکشن گیپ کہتے ہیں۔ پائلٹ ہوشیار اشاروں، کیوریٹڈ ڈیٹا سیٹس، اور چیمپیئنز کی ٹیموں کے ساتھ کامیاب ہو سکتے ہیں جو انہیں دستی طور پر انجام دیتے ہیں، لیکن انٹرپرائز کی تعیناتیوں کے لیے مسلسل تشخیص، شناخت اور اجازت، صارفین کے لیے تبدیلی کے انتظام کی ضرورت ہوتی ہے، اور ایک ایسا مالیاتی ماڈل جو لاگت کو جذب کر سکتا ہے جو ٹچ سسٹم کے استعمال کی بنیاد پر کام کرتا ہے۔
"گورننس کا قرض یہاں بندھا ہوا ہے۔ کنٹرولز، آڈٹ ٹریلز، اور رسک فریم ورک جو آپ ایک پائلٹ کو تیز کرنے کے لیے چھوڑ دیتے ہیں وہ اکثر ایک بار قانونی اور تعمیل پروڈکشن رول آؤٹ کا جائزہ لینے کے بعد گیٹنگ آئٹمز بن جاتے ہیں۔ جو کلائنٹ ٹوٹ جاتے ہیں وہ وہ ہوتے ہیں جو پائلٹ کو ایک تجربہ کے طور پر نہیں لیتے، بلکہ اس کے بجائے دوبارہ استعمال کے قابل ماڈل پلیٹ فارم کے ساتھ پہلی پیداواری مثال کے طور پر، ایک ہی پلیٹ فارم کے ساتھ دوبارہ استعمال کے قابل ہو جاتے ہیں۔ شروع کرنے سے، دوسرے اور تیسرے استعمال کے کیسز پہلے استعمال کے کیس پر بن سکتے ہیں۔”
ابتدائی جانچ کے دوران لاگو کردہ تعمیل فریم ورک اکثر حقیقی تعیناتی کے لیے مکمل طور پر ناکافی ہوتے ہیں۔ کسی تصور کو ثابت کرنے کی کوشش کرنے والی ٹیمیں اکثر معیاری انٹرپرائز سیکیورٹی پروٹوکول کو نظرانداز کرتی ہیں، جس سے کوئی ایسی حساس چیز پیدا ہوتی ہے جو مستقبل کی توسیع میں رکاوٹ بنتی ہے۔
جو چیز تینوں ناکامی کے طریقوں کو متحد کرتی ہے – پیداواری فرق، گورننس کی ذمہ داریاں، اور اپ اسٹریم ڈیٹا رگڑ – یہ ہے کہ ہر ناکامی کا موڈ اچھی طرح سے انجام پانے والے پائلٹ کے دوران پوشیدہ ہوتا ہے۔ کیوریٹڈ ڈیٹا سیٹس اور گورننس کور سے لیس، چیمپیئن ٹیم گمشدہ شناختی کنٹرولز، باسی ڈیٹا، اور تعمیل کے تاخیر سے ہونے والے جائزوں کو ایک زبردست مظاہرہ پیش کرنے کے لیے کافی عرصے تک دستاویز کر سکتی ہے۔ یہ صرف اس وقت ہوتا ہے جب سسٹمز کو حقیقی صارفین، لائیو ڈیٹا، اور قانونی جانچ کے ساتھ پورے انٹرپرائز میں کام کرنا ہوتا ہے کہ خلا کسی بھی معلوم حل کے بغیر ساختی بلاکر بن جاتا ہے۔
شناخت کی توثیق، ماڈل کی مسلسل جانچ، اور مالیاتی نگرانی کے ساتھ دوبارہ استعمال کے قابل پلیٹ فارم کی تعمیر شروع کرنے کے بعد کے اضافے کے بجائے اعلیٰ سطح کے تقاضوں کے طور پر سمجھی جاتی ہے، تنظیموں کو ہر بعد کی تعیناتی پر ان بنیادوں کو دوبارہ تعمیر کرنے سے بچاتا ہے۔
پرکول شرما کا انٹرویو نارتھ امریکن AI اور بگ ڈیٹا ایکسپو سے پہلے لیا گیا تھا، جس میں ڈیلوئٹ ایک اہم اسپانسر ہے۔ اپنی تنظیم کے ماہرین سے براہ راست مزید سننے کے لیے اسٹینڈ 272 پر ڈیلوئٹ بوتھ کے پاس ضرور رکیں۔ پرکول شرما انڈسٹری کی معروف تقریب کے پہلے اور دوسرے دن پینل سیشنز کے دوران اپنی مزید بصیرتیں شیئر کریں گے۔
(تصویری ماخذ: Pixabay، لائسنس یافتہ۔)
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور اس کا انعقاد دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ کیا جاتا ہے، بشمول سائبر سیکیورٹی اور کلاؤڈ ایکسپو۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔
AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا گیا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔