CHINH PHONG · डिजिटल ग्रह का निर्माण
AI युग के लिए औद्योगिक डिजिटलीकरण का बुनियादी ढाँचा
हम शुरू से अंत तक के डिजिटलीकरण कार्यक्रम संगठित और नियंत्रित करते हैं। ये कार्यक्रम मैदानी डेटा, भौतिक अभिलेखों, स्कैन किए गए दस्तावेज़ों, डिजिटल फ़ाइलों, छवियों और पुराने डेटा समूहों को ऐसे संरचित, सत्यापन योग्य डेटा में बदलते हैं जिसका स्रोत तक पता लगाया जा सके और जो परिचालन प्रणालियों तथा AI के लिए तैयार हो।
भरोसेमंद डेटा
दुनिया में जानकारी की कमी नहीं है। कमी उस जानकारी की है जिस पर लोग भरोसा कर सकें।
महत्वपूर्ण जानकारी अक्सर भौतिक दुनिया में शुरू होती है: मैदानी अभिलेखों, कागज़ी फ़ाइलों, अभिलेखागारों, रेखाचित्रों और परिचालन दस्तावेज़ों में। फिर वह स्कैन की गई फ़ाइलों, छवियों और अलग-थलग प्रणालियों में आगे बढ़ती है। चुनौती यह है कि स्रोत संग्रह और डिजिटलीकरण से लेकर संरचित, मिलान किए गए, स्रोत तक ट्रेस हो सकने वाले और भरोसेमंद डेटा तक पूरे रूपांतरण को नियंत्रित किया जाए।
हम भौतिक, स्कैन की गई या डिजिटल स्रोत सामग्री और परिचालन प्रणालियों, विश्लेषण तथा AI के लिए ज़रूरी संरचित, भरोसेमंद डेटा के बीच के अंतर पर काम करते हैं।
स्रोत
- कागज़ी अभिलेख
- अभिलेखागार
- रेखाचित्र
- छवियाँ
- अलग-थलग प्रणालियाँ
दायरा
शुरू से अंत तक का दायरा
CHINH PHONG भूमि डेटा के पूरे डिजिटलीकरण चक्र को संगठित और नियंत्रित कर सकता है। इसमें मैदानी संग्रह, भौतिक अभिलेखों की प्राप्ति और स्कैनिंग से लेकर AI डेटा प्रोसेसिंग, मिलान, गुणवत्ता नियंत्रण, डेटाबेस और GIS एकीकरण तथा स्वीकृति तक सब शामिल है। परियोजना के आधार पर मैदानी और भौतिक कार्य CHINH PHONG की टीमें कर सकती हैं, या स्वीकृत उत्पादन भागीदार, जो CHINH PHONG के नियंत्रित कार्यप्रवाह और गुणवत्ता ढाँचे के भीतर काम करते हैं।
स्रोत अभिलेखों से लेकर सत्यापित, सौंपे गए और स्वीकृत डेटा तक।
- मैदानी संग्रह और भौतिक अभिलेख प्राप्तिCHINH PHONG के नियंत्रण में संचालन
- स्कैनिंग और डिजिटल कैप्चरआंतरिक या स्वीकृत उत्पादन भागीदार
- AI डेटा फ़ैक्टरीवर्गीकरण, OCR, निष्कर्षण और संरचना
- मिलान और सत्यापनइकाई की पहचान, नियम, अपवादों का प्रबंधन
- QA/QC और स्रोत की पहचाननियंत्रित स्वीकृति और पता लगाने की क्षमता
- डेटाबेस और GIS एकीकरणप्रणाली के लिए तैयार सौंपना
- स्वीकृतिसहमत मानदंडों के आधार पर अंतिम आउटपुट
कृषि और भूमि डेटा, चरण दर चरण
देखें कि Chinh Phong मैदानी अभिलेखों को जाँचे गए, स्रोत तक खोजे जा सकने वाले कृषि और भूमि डेटा में कैसे बदलता है (2 मिनट 10 सेकंड)।
डेटा फ़ैक्टरी
एक डेटा फ़ैक्टरी जो सत्यापित अभिलेख देती है
हर अभिलेख अपने स्रोत तक ट्रेस होता है और ग्राहक द्वारा स्वीकृत किया जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म को खोजें
हमारी औद्योगिक डेटा फ़ैक्टरी डिजिटलीकृत स्रोत सामग्री को संरचित, सत्यापित, समीक्षा योग्य और प्रणाली के लिए तैयार डेटा में बदलने की प्रक्रिया संचालित करती है। हर चरण में गुणवत्ता नियंत्रण और पता लगाने की क्षमता शामिल है।
- डिजिटल प्राप्ति और सूची
- इनपुट गुणवत्ता आकलन
- दस्तावेज़ की समझ
- दस्तावेज़ों का पृथक्करण
- वर्गीकरण
- निष्कर्षण
- इकाई की पहचान
- मिलान
- दोहराव हटाना और इतिहास
- मानकीकरण
- व्यावसायिक नियम
- गुणवत्ता आश्वासन और अपवाद प्रबंधन
- सौंपना और स्रोत की पहचान
इकाइयों के अनुसार विस्तार
उत्पादन इकाइयों के ज़रिए विस्तार
केवल कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने के बजाय, हम उत्पादन इकाइयों के ज़रिए विस्तार करते हैं। उत्पादन इकाई कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचे, AI मॉडल, कार्यप्रवाह के समन्वय, मानव समीक्षा, व्यावसायिक नियम, गुणवत्ता नियंत्रण और स्वीकृति मानदंडों का एक ऐसा संयोजन है जिसे बार-बार दोहराया जा सके।
R = स्वीकृत आउटपुट / दिन / उत्पादन इकाई
- Rइकाई 01
- ≈ 2R*इकाई 01 + इकाई 02
- औद्योगिक क्षमताइकाई 01 + इकाई 02 + ... + इकाई N
* बुनियादी ढाँचे, डेटा के प्रकार और स्वीकृति की शर्तों पर निर्भर
एक मूल तकनीक। अनेक उद्योग।
एक मूल तकनीक, हर उद्योग के लिए कॉन्फ़िगर
क्षेत्र
- पर्यटन
- अभिलेखागार और ऐतिहासिक अभिलेख
- विरासत संरक्षण
- सार्वजनिक प्रशासनिक सेवाएं
- भूमि और भू-अभिलेख
- सीमा शुल्क
- कर
- शिक्षा
हर क्षेत्र की अपनी प्रक्रियाएँ, नियम और डेटा संरचनाएँ होती हैं। इसलिए एक साझा मूल तकनीक को उद्योग पैकेज में बदला जा सकता है, जिनमें स्कीमा, व्यावसायिक नियम, गुणवत्ता मानक और स्वीकृति मानदंड उस काम के अनुरूप हों।
अन्य क्षेत्र
अतिरिक्त उद्योग पैकेज, जिन्हें किसी परियोजना द्वारा प्रमाणित होने तक कॉन्फ़िगरेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है।
डिज़ाइन से ही भरोसेमंद
भरोसा डेटा के डिज़ाइन में ही शामिल है
स्रोत की पहचान, ऑडिट ट्रेल, स्रोत का प्रमाण, संस्करण, पहुँच नियंत्रण और अपवादों का प्रबंधन उत्पाद का हिस्सा हैं, बाद में जोड़ी गई सुविधाएँ नहीं। इनसे आउटपुट की समीक्षा, व्याख्या और प्रबंधन आसान होता है।
- यह कहाँ से आया?
- यह किन चरणों से गुज़रा?
- यह मान क्यों चुना गया?
- इसे किसने या किस प्रक्रिया ने सत्यापित किया?
डेटा संप्रभुता
नियंत्रण वहीं रखें जहाँ डेटा का स्वामित्व है
संवेदनशील जानकारी के लिए समाधान ऐसे डिज़ाइन किए जा सकते हैं कि वे ग्राहक-स्वीकृत बुनियादी ढाँचे के भीतर चलें, और तैनाती का मॉडल तथा नियंत्रण परिवेश के अनुरूप तय हों।
- ग्राहक-स्वीकृत बुनियादी ढाँचे के भीतर संचालन
- संवेदनशील परिवेश को अलग रखना और ज़रूरत होने पर कनेक्टिविटी सीमित करना
- जब परिवेश की ज़रूरत हो, तब स्थानीय AI मॉडल का उपयोग
- तय दायरे के भीतर परिचालन ऑडिट-योग्यता बनाए रखना
सहयोग के मॉडल
एक डेटा समूह से शुरुआत करें। औद्योगिक पैमाने के लिए डिज़ाइन करें।
हर संगठन अलग दायरे से शुरू करता है। हम सहयोग की रूपरेखा डेटा की जटिलता, अपेक्षित परिणाम और केंद्रित शुरुआत से दोहराने योग्य क्षमता तक के रास्ते के अनुसार तय करते हैं।
राष्ट्रीय / रणनीतिक
व्यापक डेटा कार्यक्रमों के लिए, जो कई संस्थाओं, परिवेशों या परिचालन संदर्भों तक फैले हों और जिनमें साझा आर्किटेक्चर व स्वीकृति का मॉडल चाहिए।
क्षेत्रीय / परियोजना
एक तय भौगोलिक क्षेत्र या परिचालन संदर्भ के लिए, जिसमें स्पष्ट स्कीमा, व्यावसायिक नियम और व्यावहारिक कार्य-दायरा हो।
उद्यम / संस्थागत
उस संगठन के लिए, जिसके पास डिजिटलीकृत अभिलेखागार या दस्तावेज़ों का संग्रह है और जो उसे संरचित, खोजने योग्य, उपयोग में आने योग्य और ट्रेस किए जा सकने वाले डेटा में बदलना चाहता है।
वियतनाम में निर्मित। दुनिया की पुराने डेटा वाली चुनौती के लिए डिज़ाइन।
वियतनाम वह जगह है जहाँ CHINH PHONG जटिल और विविध सूचना परिवेशों में औद्योगिक डेटा क्षमता बना और सुधार रहा है। हम तकनीक, कार्यप्रवाह, गुणवत्ता नियंत्रण, तैनाती के तरीकों और स्वीकृति के मॉडल को मानकीकृत कर रहे हैं, ताकि यह क्षमता दूसरे बाज़ारों तक ले जाई जा सके।
हमारा मानना है कि अगली AI अर्थव्यवस्था केवल नए बने डेटा पर नहीं, बल्कि दुनिया की संचित संस्थागत स्मृति पर भी निर्भर करेगी। हमारी भूमिका उस स्मृति को भरोसेमंद डिजिटल ढाँचे में बदलने में मदद करना है।
क्या आपके पास डिजिटलीकृत पुराना अभिलेख संग्रह है, जो AI के लिए अभी तैयार नहीं?
एक प्रतिनिधि डेटा समूह और एक स्पष्ट आउटपुट मानक से शुरुआत करें। हम उसे संरचित, स्रोत तक ट्रेस किए जा सकने वाले और गुणवत्ता-नियंत्रित डेटा कार्यप्रवाह में बदलते हैं, जो समीक्षा, एकीकरण और विस्तार के लिए तैयार हो।
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