Main Points In Hindi (मुख्य बातें – हिंदी में)
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डेटा की केंद्रीय भूमिका: कृषि क्षेत्र में डिजिटल परिवर्तन और एआई प्रौद्योगिकियों की सफलता के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। यदि डेटा सही नहीं है, तो डिजिटल परिवर्तन की पहल सफल नहीं हो सकती।
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डेटा-प्रथम दृष्टिकोण की महत्ता: डेटा-प्रथम रणनीति अपनाने से कंपनियों को सही और सटीक जानकारी प्राप्त होती है, जो व्यवसायिक निर्णय लेने और दक्षता बढ़ाने में मदद करती है। डेटा की गुणवत्ता और सटीकता संगठन के विभिन्न हिस्सों से सही इनपुट की आवश्यकता होती है।
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परिवर्तन प्रबंधन की आवश्यकता: डेटा-प्रथम दृष्टिकोण के लिए परिवर्तन प्रबंधन आवश्यक है, जिसमें व्यवसायिक लाभों पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है। सही डेटा प्राप्त करके कंपनियां योजनाओं में तेजी ला सकती हैं और लागतों को कम कर सकती हैं।
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वापसी पर ध्यान केंद्रित करना: डिजिटल परिवर्तन पहलों में निवेश करते समय, संगठनों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे उच्च गुणवत्ता वाले डेटा का उपयोग कर रहे हैं, ताकि लागत कम करने, जोखिम से बचने और बेहतर निर्णय लेने में सक्षम हो सकें।
- डाटा-प्रथम दृष्टिकोण के फायदे: सही डेटा की सहायता से कंपनियां अपने ग्राहकों की बेहतर समझ विकसित कर सकती हैं, कार्यान्वयन की लागत कम कर सकती हैं, और परिचालन जोखिम को कम कर सकती हैं, जो उनकी समग्र सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।
Main Points In English(मुख्य बातें – अंग्रेज़ी में)
Here are 4 main points extracted from the provided text:
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Importance of Data in Digital Transformation: The success of digital transformation initiatives in agriculture hinges on having high-quality data. Without a solid data foundation, such initiatives are unlikely to yield significant returns on investment.
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Data-First Strategy as a Precondition for Success: Companies must implement a strategic approach that prioritizes data quality and accuracy as they scale operations and adapt to new systems, such as ERP and CRM. Ensuring the right data is integrated into these systems is crucial for achieving operational efficiency.
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Challenges of Implementing a Data-First Approach: Establishing a data-first mentality is challenging due to the cross-functional nature of data collection and management. It requires precise input from various organizational parts, which can be difficult but is necessary to achieve insights that drive decision-making.
- Benefits of a Data-First Approach: Adopting a data-first strategy can lead to improved business performance by securing accurate customer and inventory data, reducing implementation costs, and minimizing risks associated with poor data leading to detrimental business decisions.
Complete News In Hindi(पूरी खबर – हिंदी में)
कई डिजिटल परिवर्तन पहलों के केंद्र में तेजी से एआई और जेनरेटिव एआई के साथ, डेटा भी इन प्रौद्योगिकियों के साथ सफलता का मूल है। तो, बड़े एजी नेता यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके पास यह सुनिश्चित करने के लिए सही दृष्टिकोण है कि उनका डेटा सफलता के लिए तैयार है?
बिग एजी डिजिटल परिवर्तन के लिए डेटा-प्रथम रणनीति
बिग एजी डिजिटल परिवर्तन के लिए डेटा-प्रथम रणनीति
ब्रायन रेगन, वरिष्ठ उपाध्यक्ष, अमेरिका डिलीवरी | सिनीति
डिजिटल परिवर्तन कृषि क्षेत्र में परिचालन दक्षता लाभ के लिए बड़ी संभावनाएं प्रदान करता है, लेकिन निवेश पर किसी भी रिटर्न के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। सही डेटा आधार के बिना, कोई भी डिजिटल परिवर्तन प्रयास वास्तव में सफल नहीं होगा। परिणाम प्राप्त करने के लिए सही डेटा आधार सुनिश्चित करने के लिए डेटा के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण लागू करने की आवश्यकता होती है जो कंपनी के बढ़ने और विकसित होने के साथ-साथ बड़े पैमाने पर हो सकता है।
कई डिजिटल परिवर्तन पहलों के केंद्र में तेजी से एआई और जेनरेटिव एआई के साथ, डेटा भी इन प्रौद्योगिकियों के साथ सफलता का मूल है।
तो, बड़े एजी नेता यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके पास यह सुनिश्चित करने के लिए सही दृष्टिकोण है कि उनका डेटा सफलता के लिए तैयार है? सबसे पहले डेटा डालना महत्वपूर्ण है।
डेटा-प्रथम होने का क्या मतलब है?
पिछले 20 वर्षों में, कई बड़ी कृषि कंपनियों ने विभिन्न प्रकार की सिस्टम परिवर्तन पहलों में महत्वपूर्ण निवेश किया है, चाहे वे ईआरपी, सीआरएम या पीएलएम सिस्टम लागू कर रहे हों। इस क्षेत्र की कंपनियों के लिए, यह सब पैमाने और प्रक्रिया दक्षता के बारे में है, और उनके परिवर्तन निवेश इसे प्रतिबिंबित करते हैं।
उदाहरण के लिए, मान लें कि आप एक कमोडिटी कंपनी हैं जो ऐसे ग्राहक को सोयाबीन बेचती है जो आपके प्रतिस्पर्धी के साथ भी व्यापार करता है। आप अंततः अपने बीन्स को अपने ग्राहकों के लिए अधिक किफायती बनाकर जीतते हैं, जो आप ग्राहक तक बीन्स पहुंचाने की लागत को कम करने के लिए सबसे कुशल और सक्षम परिवहन प्रबंधन प्रणाली के माध्यम से कर सकते हैं। इसका मतलब यह है कि इस क्षेत्र में कंपनियां दक्षता को प्राथमिकता देती हैं, लेकिन जिन प्रणालियों को वे अधिक कुशल बनाने के लिए अपनाती हैं उनकी सफलता सुनिश्चित करना उन प्रणालियों के भीतर डेटा की गुणवत्ता और सटीकता पर निर्भर करता है। यह सच है, चाहे वह ग्राहकों की बेहतर दृश्यता और समझ हासिल करने के लिए एक नई सीआरएम प्रणाली को लागू करना हो, उनके संगठन में सामग्री और इन्वेंट्री और योजना को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए ईआरपी सिस्टम को लागू करना हो, या कोई अन्य समान पहल हो। जैसे-जैसे कंपनियां बढ़ती हैं और कई स्थानों पर परिचालन करती हैं, उन स्थानों से अलग-अलग डेटा को एक ही सिस्टम में संयोजित करना एक बड़ी चुनौती बन जाता है। हालाँकि, सिस्टम में जाने से पहले डेटा को समेकित करना, डुप्लिकेट करना और साफ़ करना पहला कदम होना चाहिए, भले ही यह कितना भी कठिन संघर्ष क्यों न लगे। सिस्टम में सही डेटा के बिना, ये परिवर्तन पहल विफल हो जाएंगी। यह निष्कर्ष पंक्ति है।
डेटा-फर्स्ट हमेशा ऐसा क्यों नहीं रहा?
डेटा-प्रथम मानसिकता डिफ़ॉल्ट दृष्टिकोण नहीं है क्योंकि यह कठिन है। डेटा आंतरिक रूप से क्रॉस-फंक्शनल है। यदि हम ऊपर दिए गए सोयाबीन के उदाहरण पर वापस जाते हैं, तो आपको यह समझना होगा कि आपकी कंपनी को उन्हें उगाने या किसी उत्पादक से खरीदने में कितनी लागत आती है। आपको यह समझना चाहिए कि उन्हें विभिन्न स्थानों पर ग्राहकों तक पहुंचाने में कितना समय लगता है। तेजी से, कंपनियों को यह भी जानकारी प्रदान करने में सक्षम होना चाहिए कि उन सोयाबीन की उत्पत्ति कहां से हुई है, इससे पहले कि उन्हें सभी जगह भेज दिया जाए क्योंकि ट्रैसेबिलिटी जैसे पहलू अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं।
इन सभी प्रश्नों के सटीक उत्तर के लिए संगठन के विभिन्न वितरित हिस्सों से सटीक इनपुट की आवश्यकता होती है, और यह कठिन है।
जो बदल गया है वह यह है कि असफलता अब पहले जैसा विकल्प नहीं रह गई है। इसके अलावा, नियम विकसित हो रहे हैं और ग्राहकों की मांगें बदल रही हैं। पहले, आप डेटा वेयरहाउस पहल पर पैसा खर्च कर सकते थे या ऐसे मेट्रिक्स तैयार कर सकते थे जिन पर किसी को भरोसा नहीं था। साथ ही, आप सामान उठा सकते हैं, पैक कर सकते हैं, भेज सकते हैं, बेच सकते हैं और सड़क पर रिपोर्ट कर सकते हैं; आप अपना व्यवसाय अपेक्षाकृत अच्छे से चला सकते हैं। अभी मौजूद प्रतिस्पर्धी माहौल को देखते हुए, बड़े उद्यमों के लिए खराब-गुणवत्ता वाला डेटा, उप-इष्टतम सिस्टम, अतिरिक्त इन्वेंट्री और खराब योजना पैरामीटर रखना कोई विकल्प नहीं है – ये सभी संगठनों के लिए बहुत अधिक दर्दनाक हो जाते हैं। अकुशलता के कारण आपका ग्राहक प्रतिस्पर्धियों से अधिक मक्का खरीद सकता है।
डेटा-प्रथम दृष्टिकोण के लिए प्रबंधन बदलें
डेटा-प्रथम दृष्टिकोण के लिए परिवर्तन प्रबंधन की आवश्यकता होती है। इसके लिए, आपको उन व्यावसायिक लाभों पर स्पष्ट नजर रखने की आवश्यकता है जिन्हें आप अपनी परिवर्तन पहल के माध्यम से सुरक्षित करने का प्रयास कर रहे हैं और उन लाभों को सुरक्षित करने के लिए आपको क्या चाहिए, इसका एक वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन करना होगा।
जब आप कॉर्पोरेट माहौल में एक बड़ा कार्यक्रम शुरू करते हैं, तो हमेशा अतिरिक्त उत्साह की प्रारंभिक प्रवृत्ति या प्रलोभन होता है। आप सुनते हैं कि आप जिस नई प्रणाली को लागू करने जा रहे हैं उसके बारे में विश्लेषक और विक्रेता क्या कहते हैं, और आप अन्य ग्राहकों से बात करते हैं जो उल्लेख करते हैं कि उनका कार्यान्वयन कितना उत्कृष्ट था और उन्हें कितने लाभ मिले।
उन क्षणों में, यह भूलना आसान है कि समान स्तर की सफलता प्राप्त करने के लिए आपको क्या करने की आवश्यकता होगी। परिवर्तन प्रबंधन पर चर्चा करते समय, व्यावसायिक लाभों पर स्पष्ट रूप से ध्यान केंद्रित रखें और विचार करें कि उन्हें सुरक्षित करने के लिए डेटा परिप्रेक्ष्य से क्या आवश्यक है।
डेटा-फर्स्ट रणनीति अपनाने के शीर्ष तीन फायदे
प्रयास करने के लिए तीन डेटा-प्रथम लाभ हैं। पहला व्यवसायिक लाभ प्राप्त करने के लिए मूलभूत शर्तों को सुरक्षित करना है। यदि आप अपने ग्राहकों की 360-डिग्री समझ चाहते हैं तो आपको सटीक ग्राहक डेटा की आवश्यकता है। यदि आप अपने खर्च को समझना चाहते हैं, तो आपको सटीक आपूर्तिकर्ता जानकारी की आवश्यकता है। यदि आप अपनी इन्वेंट्री को अनुकूलित करना चाहते हैं, तो आपको सटीक भागों की जानकारी की आवश्यकता है। इसलिए, मूल रूप से, आपको व्यावसायिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अपने सिस्टम में सटीक, उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी की आवश्यकता है।
दूसरा लाभ कार्यान्वयन लागत ही है। आधुनिक परिवर्तन पहल महंगी हैं। आमतौर पर, यह 8 से 10 अंकों का परिव्यय होता है। इसके अलावा, डेटा आमतौर पर देरी के प्रमुख कारणों में से एक है। यदि आप प्रति माह पांच या दसियों लाख डॉलर खर्च कर रहे हैं, तो तीन महीने की देरी बहुत महंगी पड़ती है। डिजिटल परिवर्तन पहल को लागू करने से जुड़े समग्र निवेश को देखें। आप सही डेटा प्राप्त करके काफी पैसे बचा सकते हैं, चाहे कार्यक्रमों में तेजी लाकर या देरी के जोखिम को कम करके।
तीसरा है जोखिम से बचाव। यदि गलत डेटा आपके व्यावसायिक निर्णयों की जानकारी देता है, तो इससे प्रतिकूल परिणाम हो सकते हैं। परिचालन जोखिम के दृष्टिकोण से, यदि आप डेटा-प्रथम रणनीति अपनाते हैं तो आपको लाभ दिखाई देगा।
पहले डेटा के लिए प्रतिबद्ध हों
डेटा सही करने का अवसर न चूकें. यदि आप डिजिटल परिवर्तन पहल पर 8 से 10 आंकड़े निवेश कर रहे हैं, तो सबसे बुरी गलती जो आप कर सकते हैं वह है उस सिस्टम में गलत डेटा डालना। यह आपको अगले दशक के लिए अच्छे व्यावसायिक निर्णय लेने से रोकेगा।
हां, डेटा-प्रथम दृष्टिकोण कठिन हो सकता है – लेकिन वर्षों की विषम “अंतर्दृष्टि” और खराब व्यावसायिक निर्णय खोए हुए लाभ, बढ़ी हुई लागत या चूक गए राजस्व अवसरों की और भी कठिन वास्तविकता को जन्म दे सकते हैं। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई डेटा-प्रथम पहल डिजिटल परिवर्तन के आधार पर आंतरिक दक्षता को बढ़ा सकती है। आशावादी लेकिन यथार्थवादी रहें और अपनी नजरें पुरस्कार पर रखें: एक ऐसी प्रणाली जो सटीक अंतर्दृष्टि प्रदान करती है और आपके व्यवसाय के भविष्य को सुरक्षित करने में मदद करती है।
ब्रायन रेगन के लिए एसवीपी, अमेरिका डिलीवरी है सिनीतिनीधम, मैसाचुसेट्स में स्थित है। ब्रायन ग्राहक साझेदारी और ग्राहक-सामना डिलीवरी की सफलता के प्रबंधन के लिए जिम्मेदार है। ब्रायन प्रमुख कार्यकारी संबंधों को संचालित करता है और सिनीटी के ग्राहक पोर्टफोलियो में बढ़ती सफल साझेदारी के लिए जिम्मेदार है।
ब्रायन 2021 में डेटा माइग्रेशन रिसोर्सेज के अधिग्रहण के माध्यम से सिनीति में लौट आए। डीएमआर में एसवीपी, गो-टू-मार्केट के रूप में, ब्रायन रणनीतिक संबंधों और ग्राहक विकास के लिए जिम्मेदार थे क्योंकि कंपनी एक विशिष्ट $5M कंसल्टेंसी से $40M वैश्विक कंपनी तक विस्तारित हुई थी। .
इस लेख की सामग्री और राय लेखक की हैं और जरूरी नहीं कि वे एग्रीटेकटुमॉरो के विचारों का प्रतिनिधित्व करते हों
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हालांकि जीएनएसएस दुनिया भर में सर्वव्यापी कवरेज प्रदान करता है, लेकिन कुछ स्थितियों में इसकी सटीकता बाधित हो सकती है – उदाहरण के लिए, भारी वनस्पति के कारण सिग्नल क्षीण हो सकते हैं, या घनी शहरी घाटियों में ऊंची इमारतों द्वारा बाधित हो सकते हैं। इसके परिणामस्वरूप सिग्नल अप्रत्यक्ष रूप से या मल्टीपाथ प्रभाव के माध्यम से प्राप्त होते हैं, जिससे अशुद्धि होती है, या यहां तक कि पूरी तरह से अवरुद्ध हो जाते हैं। सभी वास्तविक विश्व परिदृश्यों में अबाधित जीएनएसएस पोजिशनिंग इसलिए अवास्तविक है – नए मास-मार्केट IoT उपकरणों के लिए सेंटीमीटर-सटीकता को सक्षम करने के लिए वास्तविक समय कीनेमेटिक (आरटीके) पोजिशनिंग और डेड रेकनिंग जैसी सहायक प्रौद्योगिकियों की आवश्यकता पैदा करना।
Complete News In English(पूरी खबर – अंग्रेज़ी में)
As digital transformation initiatives increasingly rely on AI and generative AI, data emerges as a core element for success with these technologies. How can major agricultural leaders ensure they have the right strategies in place to make their data ready for success?
A Data-First Strategy for Big Ag Digital Transformation
A Data-First Strategy for Big Ag Digital Transformation
Brian Regan, Senior Vice President, Americas Delivery | Syniti
Digital transformation offers significant opportunities for operational efficiency in agriculture, but achieving any return on investment requires high-quality data. Without a solid data foundation, no digital transformation effort can truly succeed. It’s crucial to implement a strategic approach to data, ensuring it’s ready for the company’s growth and changes.
Data is at the heart of success alongside rapidly advancing AI and generative AI technologies.
So how can major agricultural leaders ensure they have the right approach to prepare their data for success? The first step is to invest in the data itself.
What Does It Mean to Be Data-First?
Over the past 20 years, many large agricultural companies have made significant investments in various systems, whether implementing ERP, CRM, or PLM systems. For companies in this sector, the focus is on scale and process efficiency, which is reflected in their transformation investments.
For instance, suppose you are a commodity company selling soybeans to a customer who also does business with your competitor. You ultimately win by making your beans more affordable for your customers, reducing the costs of delivering the beans through the most efficient transportation management system. This indicates that companies in this field prioritize efficiency. However, ensuring the success of the systems they adopt relies on the quality and accuracy of the data within those systems. This is true whether they are implementing a new CRM system for better customer insights or an ERP system for improved inventory and planning management. As companies grow and operate in multiple locations, consolidating different data from those locations into a single system becomes a major challenge. However, consolidating, eliminating duplicates, and cleaning data should be the first step before inputting it into the system, no matter how challenging it may seem. Without accurate data entering the system, these transformation initiatives will fail.
Why Has Data-First Not Always Been the Norm?
The data-first mindset isn’t the default approach because it’s challenging. Data is inherently cross-functional. Referring back to the soybean example, you need to understand the costs of growing or purchasing them from a producer, how long it takes to deliver them to various locations, and increasingly, where their origins are due to rising importance of traceability.
Answering all these questions accurately requires precise input from various distributed parts of the organization, which can be difficult.
What has changed is that failure is no longer an option as it once was. Regulations are evolving, and customer demands are changing. In the past, you could invest in data warehouse initiatives or create metrics that no one trusted. You could pick up, pack, ship, sell, and report your goods, operating your business relatively smoothly. In today’s competitive environment, poor-quality data, suboptimal systems, excess inventory, and weak planning parameters are no longer viable options and can lead to significant pain for organizations. Inefficiency can result in customers buying more corn from competitors.
Changing Management for a Data-First Approach
Shifting to a data-first approach requires change management. You need to keep a clear focus on the business benefits you aim to secure through your transformation initiatives and objectively assess what you need to achieve those benefits.
When starting a large initiative in a corporate environment, there is often an initial tendency toward excessive enthusiasm or temptation. You hear what analysts and vendors say about the new system you’re going to implement and talk to other clients who rave about their successful implementations and benefits received.
In those moments, it’s easy to forget what is necessary to achieve a similar level of success. When discussing change management, keep a sharp focus on business benefits and consider what is required from a data perspective to secure them.
The Top Three Advantages of Adopting a Data-First Strategy
There are three key benefits to striving for a data-first approach. The first is securing the foundational conditions for achieving business benefits. If you want a comprehensive understanding of your customers, you need accurate customer data. If you wish to understand your expenses better, you need precise supplier information. If you want to optimize your inventory, you need detailed parts information. Essentially, you require accurate, high-quality information in your systems to enhance business performance.
The second advantage pertains to implementation costs. Modern transformation initiatives are expensive, typically ranging in the millions. Additionally, data is often a leading cause of delays. If you’re spending millions per month, a three-month delay can be very costly. Look at the overall investment associated with implementing digital transformation initiatives. By acquiring the correct data, you can save substantial money, whether by speeding up programs or reducing the risk of delays.
The third advantage is risk mitigation. If poor data informs your business decisions, adverse outcomes may follow. Adopting a data-first strategy can provide tangible benefits regarding operational risks.
Commit to Data First
Do not miss out on the opportunity to get your data right. If you are investing millions in a digital transformation initiative, the worst mistake you could make is to input incorrect data into that system. This could hinder you from making sound business decisions for the next decade.
Indeed, a data-first approach can be challenging; however, years of inconsistent “insights” and poor business decisions can lead to even tougher consequences like lost profits, increased costs, or missed revenue opportunities. A well-designed data-first initiative can enhance internal efficiency grounded in digital transformation. Stay optimistic yet realistic, and keep your eyes on the prize: a system that provides accurate insights and helps secure your business’s future.
Brian Regan is the SVP of Americas Delivery at Syniti, based in Needham, Massachusetts. Brian is responsible for managing customer partnerships and the success of customer-facing delivery. He drives key executive relationships and is responsible for growing successful partnerships within Syniti’s customer portfolio.
Brian returned to Syniti in 2021 through the acquisition of Data Migration Resources, where as SVP for Go-To-Market, he was responsible for strategic relationships and customer development as the company expanded from a niche $5M consultancy to a $40M global company.
The views and opinions expressed in this article are those of the author and do not necessarily reflect those of Agritech Tomorrow.
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