क. Palantir तकनीक का हृदय, Ontology की परिभाषा

(1) साधारण डेटा एकीकरण से परे 'Digital Twin' का कार्यान्वयन

2008 की एक देर रात, लंदन के वित्तीय जिले के एक बड़े बैंक के मुख्यालय में एक आपातकालीन बैठक बुलाई गई थी। मेज पर मोटी रिपोर्टों का ढेर लगा हुआ था। CEO ने पूछा, "हमारा बैंक ग्रीक सरकारी बॉन्ड के प्रति कितना एक्सपोज़र रखता है?" यह एक सरल प्रश्न था। जोखिम प्रबंधन प्रमुख ने अपना लैपटॉप खोला और दूसरे विभाग को फोन किया। एक घंटा बीत गया। पसीना पोंछते हुए, उन्होंने उत्तर दिया, "मुझे सटीक रूप से नहीं पता, लेकिन यह लगभग 1 बिलियन डॉलर लगता है." CEO निराश हो गए। दुनिया के सबसे बेहतरीन वित्तीय संस्थानों में से एक को यह भी नहीं पता था कि उनका पैसा कहाँ है।

समस्या डेटा की कमी नहीं थी। बैंक के पास पूर्ण डेटा था।

बस बात यह थी कि वे अलग-अलग भाषाओं में लिखे गए थे। ऋण विभाग के बहीखातों में, ग्रीस को 'GR' के रूप में दर्शाया गया था। बॉन्ड ट्रेडिंग डेस्क पर, इसे 'Hellas' लिखा गया था। डेरिवेटिव्स विभाग ने संख्यात्मक देश कोड का उपयोग किया था। कंप्यूटर यह नहीं जानता था कि ये तीनों एक ही देश को दर्शा रहे हैं। यह यही वह मौलिक समस्या थी जिसे Palantir हल करना चाहता था।

Palantir के इंजीनियरों ने समस्या को हल करने के लिए एक अप्रत्याशित स्थान से प्रेरणा ली। वह एक दर्शनशास्त्र की पुस्तक थी। जिस अवधारणा पर उन्होंने ध्यान केंद्रित किया वह Ontology है, जिसे अंग्रेजी में Ontology लिखा जाता है। है। यह अस्तित्व विज्ञान का एक दार्शनिक शब्द है। यह वह अध्ययन है जो यह पता लग लगाता है कि दुनिया में क्या मौजूद है और वे एक-दूसरे के साथ कैसे संबंध रखते हैं। प्राचीन ग्रीक दार्शनिक अरस्तू द्वारा पहली बार स्थापित इस अवधारणा को Pa Palantir ने अपने सॉफ्टवेयर के मुख्य सिद्धांत के रूप में अपनाया।

Palantir का आधिकारिक दस्तावेज़ Ontology को इस प्रकार परिभाषित करता है: यह संगठन की दुनिया को एक संपूर्ण चित्र बनाना है। यह डेटासेट और मॉडल को ऑब्जेक् object प्रकार, विशेषता, link और एक्शन जैसी अवधारणाओं में मैप करके वास्तविक द दुनिया की वस्तुओं और घटनाओं को प्लेटफॉर्म के भीतर फिर से स्थापित करने का एक तरीका है। यह एक ऐसा अनुवादक है जो इंसानी आँखों को व्यावसायिक भाषा और मशी मशीनी आँखों को एक गणना योग्य संरचना के रूप में दिखाता है। इसलिए, Ontology के केवल एक साधारण कैटलॉग या स्कीमा डिज़ाइन टूल तक ही सीमित नहीं है; यह अंतिम उप उपयोगकर्ता के वर्कफ्लो के लिए एक मजबूत आधार बनता है।

यहाँ Digital Twin की अवधारणा सामने आती है। कई कंपनियाँ Digital Twin को केवल केवल एक भव्य 3D स्क्रीन के रूप में गलत समझती हैं। उन्हें लगता है कि यह वर्चु वर्चुअल स्पेस में एक सुंदर तरीके से बनाया गया फैक्ट्री का चित्रण है। Palantir जिस Digital Twin की बात करता है, वह बिल्कुल अलग है। यह कोई सजावट न नहीं है। यह संगठन की अर्थ प्रणाली और व्यवहार प्रणाली दोनों को समेटे हुए एक कार्यात्मक प्रतिकृति है। Palantir के दस्तावेज़ों के अनुसार, Ontology कई वात वातावरणों में संगठन के Digital Twin के रूप में कार्य करता है, जिसमें ऑब्जेक् object्स, एट्रिब्यूट्स और link्स जैसे अर्थ संबंधी तत्वों के साथ-साथ एक्शन, फ फंक्शन और डायनेमिक सिक्योरिटी जैसे गतिशील तत्व भी शामिल होते हैं। इसे 'Twin 'Twin' नाम देने का एक कारण है। क्योंकि जब वास्तविकता बदलती है, तो स्क्रीन क को भी बदलना चाहिए, और जब स्क्रीन बदलती है, तो अगला कार्य भी बदलना चाहिए।

2025 के वसंत में, अमेरिका की फास्ट-फूड चेन Wendy's में सिरप की कमी हो गई थी। यह 6,450 स्टोरों को प्रभावित करने वाली समस्या थी। अतीत में, इसे हल करने के लिए 15 लोगों को पूरे दिन काम करना पड़ता था. Wendy's क्वालिटी सप्लाई चेन कोऑपरेटिव के CEO, पीट स्वरकेन ने Palantir ग्राहक सम्मेलन में कहा, "हमने इस समस्या को मात्र 5 मिनट में हल कर लिया." यह कैसे संभव हुआ?

यह इसलिए है क्योंकि Wendy's का Digital Twin 3,500 ट्रकों, 34 लॉजिस्टिक्स के केंद्रों और 6,450 स्टोर्स को एक ही स्क्रीन पर जोड़ देता है। जैसे ही सिरप की कमी का संकेत आता है, सिस्टम तुरंत गणना कर लेता है कि निकटतम लॉजिस्टिक्सें सेंटर से कौन सा ट्रक किस रूट से डिलीवरी करेगा।

Digital Twin की असली शक्ति इसकी लिखने योग्य विशेषता में निहित है। उन्नत परि परिनियोजन वातावरण में, Palantir का Digital Twin केवल एक दर्पण नहीं है, बल्कि बल्कि एक कंट्रोल पैनल के रूप में कार्य करता है। Foundry में किए गए बदलाव डाउन डाउनस्ट्रीम सिस्टम में वापस प्रसारित होते हैं। यह ERP स्थिति को अपडेट कर सकत सकता है, वर्क ऑर्डर को ट्रिगर कर सकता है, या आपूर्ति योजनाओं को पुनर्गठित क कर सकता है। यही स्थिर डिजिटल शैडो और वास्तविक Digital Twin के बीच का निर्णा निर्णायक अंतर है। संगठन यह देखने के स्तर से कि क्या हो रहा है, होने वाली चीज़ो चीज़ों को लगातार पुन: अनुकूलित करने के स्तर तक छलांग लगा देते हैं।

2025 की पहली तिमाही में, Palantir के अमेरिकी वाणिज्यिक क्षेत्र का राजस्व पि पिछले वर्ष की तुलना में 71% बढ़ गया। उसी वर्ष की दूसरी तिमाही में, त्रैमासिक त्रैमासिक राजस्व पहली बार 1 बिलियन डॉलर को पार कर गया। मार्केट कैप 430 बिलियन ड डॉलर से अधिक हो गया। द इकोनॉमिस्ट ने कहा कि Palantir इतिहास की सबसे अधिक मू मूल्यांकन वाली कंपनी हो सकती है, क्योंकि इसे 2024 के मुनाफे के 600 गुना से अ अधिक का मूल्य दिया गया है। ये आंकड़े कुछ संकेत दे रहे हैं। बाजार Digital Tw Twin की अवधारणा को खगोलीय मूल्य दे रहा है। यह केवल डेटा एकत्र करने की तकनीक तकनीक के बारे में नहीं है, बल्कि वास्तविकता को परिभाषित करने के तरीके पर पैस पैसा लगाया जा रहा है।

(2) object (Object), property (Property), और link (Link) के माध्यम से दु दुनिया का पुनर्निर्माण

Alex Karp अक्सर इंजीनियरों से यह पूछते थे: क्या आप दुनिया को Excel की तरह देखते हैं, या एक कहानी की तरह? अधिकांश डेटा इंजीनियर दुनिया को पंक्तियों और और स्तंभों के रूप में देखते हैं। उनके लिए दुनिया एक विशाल स्प्रेडशीट है। ले लेकिन Palantir दुनिया को वाक्यों के रूप में पुनर्गठित करता है। वे तीन तत्वों तत्वों का उपयोग करते हैं: object, विशेषताएँ और संबंध। यह प्राथमिक विद्यालय क की भाषा की कक्षा में सीखे गए कर्ता, विशेषण और क्रिया के समान है।

सबसे पहले, आइए object्स को देखें। object्स दुनिया में मौजूद संज्ञाएँ है हैं। Palantir के दस्तावेज़ की अभिव्यक्ति को उधार लेते हुए, object प्रकार संबंधित इकाई श्रेणी के ब्लूप्रिंट के रूप में कार्य करते हैं। आइए एक सैन्य अ अभियान का उदाहरण लेते हैं। टैंक एक object है। प्लाटून कमांडर भी एक ऑब्जेक object है। दुश्मन का आपूर्ति ट्रक भी एक object है। मौजूदा सिस्टम में, ये अलग-अलग डेटाबेस टेबल में बिखरे हुए थे। मानव संसाधन डेटाबेस में प्लाटून कमां कमांडर का सर्विस नंबर, और लॉजिस्टिक्स डेटाबेस में टैंक के विनिर्देश अलग-अलग संग्रहीत थे। Palantir इन सबको एक ही मानचित्र पर रखता है। निजी कंपनियों में, सेंसर, संपत्ति, कार्य आदेश और कर्मचारी प्रत्येक को स्वतंत्र object प्र प्रकार के रूप में परिभाषित किया जाता है। चिकित्सा परिवेश में, रोगी, परामर्श, परामर्श, निदान और दवाएं object बन जाते हैं।

ये एट्रिब्यूट हैं। एट्रिब्यूट object्स का वर्णन करने वाले विशेषण हैं। Palantir दस्तावेज़ के अनुसार, एट्रिब्यूट वास्तविक दुनिया की किसी इकाई या घट घटना की विशेषताओं को दर्शाने वाली एक स्कीमा परिभाषा है। टैंक नामक object में ईंधन स्तर नामक एट्रिब्यूट होता है। इसमें वर्तमान स्थान नामक एट्रिब्यूट भी होता है। अंतिम रखरखाव तिथि नामक एट्रिब्यूट भी जोड़ा जा सकता है। Palantir विभिन्न बुनियादी डेटा प्रकारों का समर्थन करता है। इसमें स्ट्रिंग, पूर्णांक, फ्लोटिंग-पॉइंट, दिनांक, टाइमस्टैम्प जैसे बुनियादी प्रकार होते हैं हैं। इसमें भौगोलिक निर्देशांक, स्थलाकृति, मीडिया संदर्भ, संरचना और टाइम सीरीज सीरीज़ जैसे उन्नत प्रकार भी शामिल हैं। यहाँ तक, यह मौजूदा डेटाबेसे बहुत अलग अलग नहीं लगता है।

जादू तीसरे तत्व, यानी संबंध में होता है। संबंध एक क्रिया है। Palantir का सि सिस्टम object्स को लाइनों के साथ जोड़ता है और उन लाइनों को नाम देता है। प् प्लाटून कमांडर टैंक में सवार होता है। यह संबंध है। टैंक दुश्मन के ट्रक को नि निशाना बनाता है। यह भी एक संबंध है। दुश्मन का ट्रक गोला-बारूद ले जाता है। लि link प्रकार दो object प्रकारों के बीच कनेक्शन का स्कीमा परिभाषा है, और लिं link दो object्स के बीच संबंध का एकल इंस्टेंस है। जब ये सरल वाक्य मिलते हैं, तो एक विशाल कहानी बनती है। पहले, विश्लेषकों को इसंबंध की कल्पना अपने अपने दिमाग में करनी पड़ती थी। उन्हें मानव संसाधन फ़ाइलों से प्लाटून कमांडर क को खोजना होता था, रसद फ़ाइलों से टैंक को खोजना होता था, और फिर मानचित्र पर दुश्मन की स्थिति का मिलान करना होता था। Palantir का Ontology इंजन इन संबंधो संबंधों को पहले से ही परिभाषित कर देता है।

अब सिस्टम तर्क करने में सक्षम हो जाएगा। यही क्रांतिकारी बिंदु है। आइए एक उद उदाहरण देखते हैं। सिस्टम में दुश्मन के ट्रक नामक एक object पाया गया। वह ट ट्रक गोला-बारूद डिपो नामक object के पास रुका। और मोर्चे की ओर बढ़ रहा है। है। सिस्टम इन संबंधों को जोड़कर नए तथ्यों का निष्कर्ष निकालता है। इस बात की अधिक संभावना है कि यह ट्रक गोला-बारूद की आपूर्ति करने जा रहा है। कमांडर की स्क्रीन पर केवल एक बिंदु नहीं, बल्कि 'आपूर्ति मार्ग को बाधित करने की आवश्यक आवश्यकता' जैसा परिचालन प्रस्ताव दिखाई देता है। यही Palantir द्वारा कहा गया सॉफ्टवेयर-परिभाषित युद्ध का आधार है।

जर्मन दवा कंपनी Boehringer Ingelheim ने इसिद्धांत को नई दवा के विकास में लागू किया। उन्होंने टीमों के बीच डेटा को जोड़ने और लक्ष्य, जीन और बीमारियों बीमारियों जैसे शब्दों को संबंधित करने के लिए एक Ontology बनाई। उन्होंने Data Lak Lake के ऊपर एक एंटरप्राइज़ नॉलेज ग्राफ बनाया। इसके परिणामस्वरूप, R&D डेटा क का लगभग 90% एक सिमेंटिक लेयर के माध्यम से एकीकृत वन-स्टॉप स्पेस के रूप में उपलब्ध कराया जा सका। जब वैज्ञानिक जीन या बीमारी के आधार पर खोज करते हैं, तो तो वे साइलो में मौजूद संबंधित डेटा को तुरंत देख सकते हैं। अब अलग-अलग स्रोतों स्रोतों से डेटा को मैन्युअल रूप से जोड़ने की आवश्यकता नहीं रह गई है।

Palantir के Solution Architects के बीच एक बात अक्सर कही जाती है। Ontology म मूल रूप से हमारी कंपनी का तंत्रिका तंत्र है। एक और बात भी कही जाती है। एक ब बार जब आप किसी चीज़ को Ontology में मैप कर देते हैं, तो आपको फिर से इस बात पर बहस करने की ज़रूरत नहीं पड़ती कि ग्राहक क्या है और संपत्ति क्या है।

एक डेटा इंजीनियर ने यह कहा था: मैंने Databricks में 2 साल तक डेटा मॉडल बनाए बनाए, लेकिन Ontology के साथ 2 हफ्तों में वह सब त्याग दिया। डेटा अब केवल मृत संख्याएँ नहीं हैं। यह संज्ञा और क्रिया से बने वाक्यों में बदल जाता है, और व वाक्य मिलकर संदर्भ बनाते हैं। जटिल वास्तविक दुनिया को ऐसी भाषा में अनुवाद क करना जिसे कंप्यूटर समझ सकें, यही Palantir तकनीक का हृदय है।

ख. डेटा साइलो का विनाश

(1) विखंडित डेटा को 'Single Source of Truth' में एकीकृत करने का सिद्धांत

2000 के दशक की शुरुआत में, अफगानिस्तान के युद्धक्षेत्र में अमेरिकी सेना एक अदृश्य दुश्मन से लड़ रही थी। लेकिन उनका एक बड़ा दुश्मन उनके भीतर था—वह था ल लॉगिन विंडो। आतंकवादियों के स्थान का पता लगाने के लिए, इंटेलिजेंस अधिकारियो अधिकारियों को दसे अधिक अलग-अलग प्रोग्राम्स तक पहुँचने की आवश्यकता थी। ड्रोन फ फुटेज देखने के लिए एक अलग प्रोग्राम था। संचार इंटरसेप्शन रिकॉर्ड देखने के ल लिए एक अलग सिस्टम था। ह्युमिंट (HUMINT) कहे जाने वाले मानव खुफिया agentों क की रिपोर्ट कागजी फाइलों में रखी गई थी। जब तक विश्लेषक इस पूरी जानकारी को सं संकलित करने की कोशिश करते, आतंकवादी पहले ही भाग चुके होते थे।

यह डेटा साइलो की त्रासदी है। साइलो का मूल अर्थ अनाज भंडारण के लिए बेलनाकार गोदाम है। एक साइलो में रखा गेहूं बगल के साइलो की जौ के साथ नहीं मिलता है। संगठन का डेटा भी ऐसा ही था। प्रत्येक विभाग और संस्थान द्वारा उपयोग किए जाने जाने वाले सिस्टम अलग-अलग थे, और डेटा का प्रारूप भी अलग-अलग था। फार्मास्युटिकल फार्मास्युटिकल उद्योग के एक विश्लेषण के अनुसार, दवा विकास के लगभग 48% अधिकारियों ने उत्तर दिया कि डेटा साइलो संगठनात्मक विभागों के बीच दक्षता में बाधा डालते डालते हैं। टीमों ने यह मिलान करने में बहुमूल्य समय बिताया कि कौन सा नंबर सही है। अंतर्दृष्टि निकालने के बजाय डेटा की सुसंगतता की जांच करने में संसाधनों की बर्बादी हुई।

मीटिंग रूम में एक दृश्य अक्सर देखने को मिलता है। सेल्स टीम के आंकड़े और फाइ फाइनेंस टीम के आंकड़े अलग होते हैं। फैक्ट्री टीम कहती है कि हमारा सिस्टम साम सामान्य है। लॉजिस्टिक्स टीम कहती है कि साइट नरक है। हर कोई सच बोल रहा होता ह है। बस, वे अलग-अलग सच बोल रहे होते हैं। साइलो दुर्भावना नहीं, बल्कि एक संरच संरचना है। जब सिस्टम अलग होते हैं, तो भाषाएँ भी अलग हो जाती हैं। अलग हुई भाष भाषाएँ संगठन को धीमा कर देती हैं।

Palantir ने इन साइलो को नहीं तोड़ा। इसके बजाय, उसने उनके ऊपर पुल बनाए। जब क कई कंपनियाँ डेटा एकीकरण का प्रयास करती हैं, तो वे सभी मौजूदा प्रणालियों को हटाकर एक विशाल नया डेटाबेस बनाने की कोशिश करती हैं। इसे डेटा वेयरहाउस कहा ज जाता है। लेकिन इस पद्धति में कई साल लग जाते हैं और इसकी लागत भी अत्यधिक होत होती है। सबसे बढ़कर, जमीनी स्तर पर इसका कड़ा विरोध होता है। प्रत्येक विभाग उ उन उपकरणों को खोना नहीं चाहता है जिनसे वे परिचित हैं। Palantir का दृष्टिकोण दृष्टिकोण अलग था। इसने वर्चुअल एकीकरण पद्धति को अपनाया।

इसका सिद्धांत इस प्रकार है। मौजूदा डेटाबेस वैसे ही रहते हैं। एचआर टीम Oracle का उपयोग करना जारी रखती है। वित्त टीम SAP का उपयोग करती है। इसके बजा बजाय, Palantir का Foundry प्लेटफॉर्म इन सभी सिस्टम से जुड़ जाता है। यह डेटा को भौतिक रूप से स्थानांतरित करने के बारे में नहीं है। यह डेटा के अर्थ को ला लाने के बारे में है। इसे मैपिंग कहा जाता है। यह सिस्टम को बताता है कि सिस्टम सिस्टम A की ग्राहक आईडी और सिस्टम B की क्लाइंट संख्या वास्तव में एक ही व्यक्त व्यक्ति को दर्शाती है। उपयोगकर्ता Foundry नामक एकल विंडो के माध्यम से सभी डेटा तक पहुंच सकते हैं। इसे एकल सत्य स्रोत कहा जाता है। अंग्रेजी में, इसे S Single Source of Truth कहा जाता है, जिसे संक्षिप्त में SSOT कहा जाता है। यह यह एक डेटा प्रबंधन अवधारणा है जहाँ महत्वपूर्ण डेटा एक केंद्रीय रिपॉजिटरी मे में संग्रहीत और अपडेट किया जाता है। यह सभी जानकारी को एक आधिकारिक स्रोत के म माध्यम से रूट करके यह सुनिश्चित करता है कि सभी लोग एक ही प्लेबुक के साथ काम काम करें। मीटिंग रूम में अब डेटा के स्रोत को लेकर लड़ने की कोई आवश्यकता नहीं है। सेल्स मैनेजर द्वारा लाई गई राजस्व राशि और वित्त प्रबंधक द्वारा लाई ग गई राजस्व राशि में कोई अंतर नहीं होगा। Foundry पर, सभी एक ही संख्या देखते ह हैं। यदि कोई डेटा संशोधित करता है, तो वह रीयल-टाइम में सभी उपयोगकर्ताओं के लिए अपडेट हो जाता है।

बायोटेक कंपनी बायोजेन ने इसिद्धांत को विनिर्माण क्षेत्र में लागू किया। उन उन्होंने विनिर्माण डेटा के लिए Single Source of Truth स्थापित किया, जिससे च चल रहे डेटा को एक ही स्रोत के रूप में माना जा सका। परिणाम आश्चर्यजनक थे। अल अलग-अलग लाइन-एंड टेस्टिंग साइलो का इंतज़ार करने के बजाय, अब वे निरंतर सत्या सत्यापन करने में सक्षम हो गए हैं। बायोजेन के ग्लोबल एनालिटिक्स प्रमुख ने कहा, कहा, विनिर्माण संदर्भ के साथ जुड़े टाइम-सीरीज डेटा के संयोजन ने उन्नत अनुप्र अनुप्रयोगों को सक्षम बनाया। इससे मशीन लर्निंग मॉडल बैच की गुणवत्ता का तेज़ी से मूल्यांकन करने में सक्षम हो गए।

आर्थिक प्रभाव नाटकीय है। विवा सिस्टम्स के शोध के अनुसार, एक साइलो वाले वाता वातावरण में, प्रोटोकॉल संशोधन के सरल कार्य के लिए 25 से अधिक मैन्युअल चरणों औ और कई दस्तावेजों की आवश्यकता थी। एकीकृत वॉल्ट का उपयोग करने से, यह एकल स्रोत दस्तावेज़ के साथ एक-चरणीय कार्य बन जाता है। अपडेट का समय हफ्तों से घट घटकर मिनटों में आ गया है। यह दर्शाता है कि दवा के जीवनचक्र में एकीकृत डेटा प्रवाह दोहराव को समाप्त करने और प्रत्येक दवा के लिए Single Source of Truth बनाए रखने में कितना महत्वपूर्ण है। Palantir ने इस एकीकरण को संगठन की सभी डे डेटा संपत्तियों तक विस्तारित किया है। इसने एक ऐसा वातावरण बनाया है जहाँ डेटा डेटा, लॉजिक और निर्णय लेना एक साथ मौजूद हैं। इसने प्रतिस्पर्धा करने वाले डेटा डेटा संस्करणों को समाप्त कर दिया और यह सुनिश्चित किया कि हर कोई एक ही सही नंब नंबर का उपयोग कर रहा है।

(2) मेटाडेटा, लीनेज (Lineage), अधिकार प्रणाली का डिज़ाइन

डेटा को एक जगह इकट्ठा करना सुविधाजनक है। लेकिन यह जोखिम भरा है। सभी जानकारी जानकारी को देख पाने का मतलब यह भी है कि कोई भी जानकारी चुरा या बदल सकता है। Pa Palantir अपनी उत्पत्ति से ही खुफिया एजेंसियों के साथ विकसित हुआ है। उनके लि लिए सुरक्षा केवल एक विशेषता नहीं, बल्कि अस्तित्व का प्रश्न था। इसलिए, उन्हों उन्होंने डेटा की तुलना में डेटा के बारे में डेटा को अधिक महत्व दिया। इसे मेटाड मेटाडेटा कहा जाता है।

Palantir प्रणाली के डेटा के प्रत्येक अंश पर एक टैग लगा होता है। यह डेटा कब बनाया गया था? इसे किसने बनाया? इसका मूल स्रोत क्या है? Palantir बताता है कि कि Ontology में सभी फ़ील्ड के लिए समृद्ध मेटाडेटा और परिवर्तनों के लिए विस्त विस्तृत गवर्नेंस शामिल किया जा सकता है। यह रिकॉर्ड करने का एक तरीका है कि किसने क्या परिभाषित किया, कब बदला और क्यों बदला। यह रिकॉर्ड केवल एक नैतिक अलंकरण नहीं है। यदि क्षेत्र में कोई दुर्घटना होती है, तो डेटा भी अदालत में खड़ा होता है।

Palantir का 2024 का प्राइवेसी और गवर्नेंस व्हाइटपेपर यह कहता है। डेटा Lineage को समझने से प्रशासक पूरे प्लेटफॉर्म पर डेटा प्रवाह को विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं। बाएं से दाएं पढ़ने पर, आप देख सकते हैं कि प्लेटफॉर्म का डेटा इंजेक्शन से लेकर डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और प्लेटफॉर्म एप्लिकेशन तक कैसे प्रवाहित होता है। एक व्यापक डेटा लाइफसाइकिल और इंटरैक्शन व्यू स्केल पर एक स्पष स्पष्ट चित्र प्रदान करता है।

लीनेज, जिसे अंग्रेजी में lineage कहा जाता है, डेटा के बायोडाटा की तरह है। य यह एक ऐसा तंत्र है जो सिस्टम के माध्यम से डेटा के प्रवाह के पथ को ट्रैक करत करता है। यह डेटा के स्रोत से लेकर अंतिम उपयोग तक की पूरी यात्रा को विज़ुअला विज़ुअलाइज़ करता है। Palantir का डेटा Lineage टूल इस बात का एक समग्र दृष्टिकोण प् प्रदान करता है कि डेटा Foundry प्लेटफॉर्म के माध्यम से कैसे प्रवाहित होता है है।

उदाहरण के लिए। एक जनरल टैबलेट पर दुश्मन के अनुमानित मार्ग को दर्शाने वाला न नक्शा देखता है। वह सोचता है कि यह नक्शा कैसे बनाया गया था। एक क्लिक के साथ, साथ, इस जानकारी के पूर्वजों को ट्रैक किया जा सकता है। वह देख सकता है कि इस म मार्ग की भविष्यवाणी AI द्वारा की गई थी, और उस AI ने 30 मिनट पहले ड्रोन द्वा द्वारा ली गई तस्वीरों और 1 घंटे पहले इंटरसेप्ट किए गए रेडियो रिकॉर्डिंग के आध आधार पर विश्लेषण किया था। Palantir की 2024 10-K रिपोर्ट बताती है कि Foundry Foundry में डेटा प्रोजेक्ट्स के विफल होने का कारण पाइपलाइन बनाने के चरणों औ और तरीकों को समझना और उन्हें दोहराना कठिन होना है। इसे हल करने के लिए, यह ब बताता है कि यह उपयोगकर्ताओं को पाइपलाइन को ट्रैक करने, निशानों का पीछा करने करने और यह समझने की अनुमति देता है कि टेबल की पंक्तियाँ और कॉलम का क्या अर्थ अर्थ है और वे वहां क्यों हैं। जिस क्षण आप पूछते हैं कि वे वहां क्यों हैं, डे डेटा केवल संख्या नहीं बल्कि प्रमाण बन जाता है।

यह वंशावली राजनीति को भी बदल देती है। यदि कोई कहता है कि वे आंकड़े गलत हैं, हैं, तो प्रतिद्वंद्वी वंशावली में पीछे जाकर यह जांच सकता है कि वे कहाँ से गलत गलत हुए थे। बहस अब ट्रैकिंग की लड़ाई में बदल जाती है। फार्मास्युटिकल क्षेत् क्षेत्र में, इसका अर्थ है कि शोधकर्ता विश्लेषण परिणामों को मूल उपकरण फ़ाइलों औ और प्रयोगात्मक नोटबुक प्रविष्टियों तक ट्रैक कर सकते हैं। प्रत्येक चरण में ऑ ऑडिट ट्रेल बनाए रखा जाता है। केंद्रीय क्लिनिकल डेटा रिपॉजिटरी में उचित ऑडिट ऑडिट ट्रेल होने से, FDA को प्रस्तुत की गई सामग्री को सोर्स डेटा तक ट्रैक किय किया जा सकता है, और सबमिशन के बाद के अपडेट भी ट्रैक किए जा सकते हैं।

अंत में, यह अनुमति प्रणाली है। साइलो को तोड़ने पर लोगों के मन में सबसे पहले पहले आने वाला डर यही है। तो क्या सब कुछ दिखाई देने लगेगा? Palantir कहता है क कि वह Ontology में ही सूक्ष्म और लचीले सुरक्षा नियंत्रण रखता है। वस्तु प्रक प्रकार और link प्रकार जैसे डिज़ाइन तत्वों के साथ-साथ वास्तविक वस्तु और link डेटा पर भी अनुमति लागू की जा सकती है।

Palantir के डेटा सुरक्षा और गवर्नेंस दस्तावेज़ विशिष्ट उपकरणों को सूचीबद्ध करते हैं। चेकपॉइंट्स Foundry एप्लिकेशन हैं, जो विशिष्ट संवेदनशील डेटा कार्य कार्यों से पहले औचित्य अनुरोधों को सक्षम बनाते हैं। संवेदनशील डेटा स्कैनर प्र प्रशासकों को संगठन-विशिष्ट संवेदनशील डेटा परिभाषाओं और उस जानकारी के पहचाने जाने पर उसे कैसे संभालना है, इसके लिए नीतियां बनाने की अनुमति देते हैं। साइ साइफर सेवाएँ एन्क्रिप्शन, डिक्रिप्शन और हैशिंग जैसे क्रिप्टोग्राफ़िक कार्यों कार्यों के माध्यम से डेटा को अस्पष्ट करती हैं।

यह अनुमति प्रणाली केवल फ़ाइलों को खोलने या न खोलने की बात नहीं है। डेटा की सबसे छोटी इकाई तक भी अनुमति निर्धारित की जा सकती है।

मान लीजिए कि CIA विश्लेषक और FBI जांचकर्ता एक ही आतंकवादी फ़ाइल को देख रहे हैं। CIA agent की स्क्रीन पर आतंकवादी का नाम और विदेशी ठिकाने की जानकारी दि दिखाई देती है, लेकिन सूचना के स्रोत का वास्तविक नाम छिपा हुआ है। FBI agent क की स्क्रीन पर आतंकवादी का अमेरिका में आपराधिक रिकॉर्ड तो दिखाई देता है, लेक लेकिन विदेशी ऑपरेशन की जानकारी नहीं दिखती है। इसे उद्देश्य-आधारित एक्सेस कंट कंट्रोल कहा जाता है। उपयोगकर्ता का पद उच्च होने से यह आवश्यक नहीं है कि वह सभी डेटा देख सके; वह केवल उसी डेटा को देख सकता है जो उसके वर्तमान विशिष्ट म मिशन के लिए आवश्यक है। Palantir ने डेटा की दीवारों को तोड़ते हुए साथ ही सबसबसे सुरक्षित तिजोरी भी बनाई है। इसने तकनीक के माध्यम से खुलेपन और सुरक्षा के विरोधाभास को हल किया है। Palantir का AIP एक ट्रैसेबल और ऑडिट करने योग्य सिस्टम के रूप में बनाया गया है। जिम्मेदार मानव-मशीन सहयोग में विश्वास और जव जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए, यह पूरे ऑडिट ट्रेल को कैप्चर करता है। यह पू पूरी तरह से ट्रैक कर सकता है कि AI मॉडल ने किस डेटा का उपयोग किया, वह डेटा क कहाँ से आया, और किसके पास एक्सेस करने का अधिकार है।

ग. मानव-मशीन सहजीवन (Human-Machine Teaming)

(1) ब्लैक बॉक्स AI नहीं, बल्कि मानव अंतर्ज्ञान को बढ़ाने वाला उपकरण

सिलिकॉन वैली की कई AI कंपनियाँ मनुष्यों को बाहर करने का प्रयास करती हैं। उन उनका लक्ष्य पूर्ण स्वचालन है। ऐसा इसलिए है क्योंकि मनुष्य गलतियाँ करते हैं, हैं, थक जाते हैं और भावुक होते हैं। लेकिन Palantir का दर्शन इसके बिल्कुल विपर विपरीत है। Alex Karp पूछते हैं: क्या आप युद्ध के मैदान में एक एल्गोरिदम को ट ट्रिगर दबाने का अधिकार देंगे? नैतिक मुद्दों को अलग रखें तो, यह रणनीतिक रूप से भी मूर्खतापूर्ण है। AI पैटर्न पढ़ने में कुशल है लेकिन संदर्भ को समझने मे में अक्षम है।

Palantir Technologies की स्थापना 9/11 के बाद राष्ट्रीय सुरक्षा चुनौतियों से से उपजे एक मिशन के साथ की गई थी। इसका उद्देश्य नागरिक स्वतंत्रता से समझौता क किए बिना आतंकवादी हमलों को रोकने के लिए विशाल और विषम सूचना डेटासेट का विश् विश्लेषण करना था। सह-संस्थापक पीटर थिल ने एक मिशन-संचालित कंपनी की कल्पना की जो इस जटिल समस्या पर PayPal के फ्रॉड डिटेक्शन सिस्टम के समान सॉफ्टवेयर सिद् सिद्धांतों को लागू करेगी। अपनी स्थापना के समय से ही, कंपनी का दर्शन मानव विश् विश्लेषकों को सर्वशक्तिमान AI से बदलना नहीं था। यह इंटेलिजेंस ऑगमेंटेशन था, य यानी मानव निर्णय निर्माताओं को जटिलता से निपटने के लिए बेहतर उपकरण प्रदान क करना था।

Palantir ब्लैक बॉक्स AI को अस्वीकार करता है। ब्लैक बॉक्स का अर्थ एक ऐसा सिसिस्टम है जिसमें इनपुट और आउटपुट तो होते हैं, लेकिन बीच की प्रक्रिया का पता नहीं चलता। Deep learning पर आधारित आधुनिक AI अधिकतर इसी प्रकार के होते हैं। हैं। डेवलपर को भी नहीं पता कि AlphaGo ने वहां पत्थर क्यों रखा। अगर यह Go का ख खेल हो तो कोई बात नहीं। लेकिन यदि मिसाइल दागने या ऋण अस्वीकार करने का मामला मामला हो, तो बात अलग है। क्यों ऐसा निर्णय लिया गया, इसका स्पष्टीकरण देने में सक्षम होना चाहिए। Palantir का दृष्टिकोण दो मुख्य तकनीकों का उपयोग करता है। पहला है Chain-of-Thought prompting। AIP logic functions बुनियादी तौर पर इस prompting का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर किए गए हैं। यह LLM को एक व्यवस्थित व्यवस्थित योजना के अनुसार पुनरावृत्ति के साथ प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है। Prompt LLM को निर्देश देता है कि पहले योजना की रूपरेखा तैयार करे, फिर च चरण-दर-चरण योजना को लागू करे, और अंत में अंतिम उत्तर प्रदान करे। AIP का LLM LLM debugger उपयोगकर्ताओं को AIP logic functions की आंतरिक कार्यप्रणाली के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह मध्यवर्ती चरणों और tool calls को दे देखने की अनुमति देता है।

दूसरा टूल डेलीगेशन रणनीति है। पूरे कार्य को LLM के ब्लैक बॉक्स के भीतर संसा संसाधित करने के बजाय, AIP विशिष्ट तार्किक कार्यों को अधिक व्याख्या योग्य उपकर उपकरणों को सौंपता है। यह दृष्टिकोण विश्वसनीय और अधिक व्याख्या योग्य लॉजिक प पर भरोसा करने में सक्षम बनाता है। यदि AI सिस्टम टूल के उपयोग के कारण अप्रत् अप्रत्याशित व्यवहार दिखाने लगते हैं, तो उस टूल के विशिष्ट लॉजिक और चरणों की ज जांच करके यह पहचाना जा सकता है कि लॉजिक किस बिंदु पर विफल हो रहा है।

चिकित्सा के क्षेत्र में एक प्रयोग किया गया था। जब ब्लैक-बॉक्स AI के बजाय व् व्याख्या योग्य AI का उपयोग किया गया, और चेस्ट एक्स-रे छवियों के लिए हीटमैप व विवरण प्रदान किया गया, तो रेडियोलॉजिस्ट के कार्य प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सु सुधार हुआ। व्याख्या योग्य AI केवल AI के प्रिडिक्शन स्कोर प्रदान करने से कहीं कहीं आगे बढ़ गया। इसने यह दृश्य स्पष्टीकरण प्रदान किया कि ऐसा निर्णय क्यों लि लिया गया था, जिससे चिकित्सा पेशेवरों के लिए AI की सिफारिशों का आलोचनात्मक मू मूल्यांकन करना और उन्हें अपने विशेषज्ञ ज्ञान के साथ जोड़ना संभव हो सका।

Palantir का दर्शन AI को मानव के विकल्प के रूप में नहीं, बल्कि मानव की अंतर् अंतर्दृष्टि और विशेषज्ञता को बढ़ाने वाले एक उपकरण के रूप में देखना है। यह आयर आयरन मैन सूट की तरह है। टोनी स्टार्क के सूट पहनने मात्र से सूट अपने आप नहीं लड़ता है। सूट केवल टोनी स्टार्क की क्षमताओं को अधिकतम करता है। 2025 के अ अमेरिकी वायु सेना के ShOC-N Capstone प्रयोग में इस अवधारणा को वास्तव में सत सत्यापित किया गया था। यह परीक्षण किया गया था कि क्या Palantir की मेवेन स्मा स्मार्ट प्रणाली और Maverick AI को गतिशील लक्ष्यीकरण प्रक्रियाओं में एकीकृत कि किया जा सकता है ताकि गति, पैमाना और सटीकता में सुधार किया जा सके। एकीकृत संय संयुक्त प्रयोग ने योद्धाओं के निर्णय लाभ और समग्र स्थितिजन्य जागरूकता में सु सुधार किया।

2024 के Forrester Wave AI/ML प्लेटफ़ॉर्म Q3 रिपोर्ट में Palantir को लीडर के के रूप में चुना गया है। इसे वर्तमान ऑफ़रिंग श्रेणी में उच्चतम रैंक प्राप्त ह हुई है। रिपोर्ट में लिखा है: Palantir के पास AI/ML क्षेत्र में सबसे मजबूत ऑ ऑफ़रिंग्स में से एक है, और इसके पास मानव और मशीन को एक संयुक्त निर्णय लेने वाले मॉडल के रूप में एकीकृत करने वाले प्लेटफ़ॉर्म बनाने का विज़न और रोडमैप है। Palantir के चीफ आर्किटेक्ट अक्षय कृष्णस्वामी ने कहा: Palantir AIP सार्व सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों में सबसे कठिन उपयोग के मामलों को संचालित करता है, है, और इसे AI को सीधे फ्रंटलाइन ऑपरेशन्से जोड़ने के लिए अनूठे रूप से डिज़ा डिज़ाइन किया गया है। हमें विश्वास है कि मानव-AI सहयोग के लिए मल्टीमोडल गार्डरे गार्डरेल्स, निर्णय लेने के लिए केंद्रित Ontology, और वह सभी रेंज की क्षमताएं ज जिनमें निवेश किया गया है जो कंपनियों को AI प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन में ले ज जाने के लिए आवश्यक हैं, प्रमाणित हो चुकी हैं।

(2) Decision Advantage के लिए पारदर्शी एल्गोरिदम

युद्ध हो या व्यवसाय, सार एक ही है। यह निर्णयों की एक निरंतर श्रृंखला है। जो जो पक्ष प्रतिद्वंद्वी की तुलना में अधिक तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से निर्णय लेता है, वही जीतता है।

इसे निर्णय लाभ कहा जाता है। अंग्रेजी में इसे Decision Advantage लिखा जाता ह है। अतीत में, अधिक जानकारी रखने वाला पक्ष जीतता था। अब यह अलग है। जानकारी क की भरमार है। अब यह इस बात की लड़ाई है कि उस बाढ़ में कौन सार्थक संकेतों को अधिक तेज़ी से ढूंढ सकता है।

आइए यूक्रेन के युद्धक्षेत्र का एक उदाहरण लेते हैं। एक टोही ड्रोन ने दुश्मन के टैंक का पता लगाया है। अतीत में, इस जानकारी को आर्टिलरी बटालियन तक पहुँचन पहुँचने में दर्जनों मिनट लगते थे। निर्देशांकों को पुकारना, मानचित्र पर अंकित करना और रेडियो संदेश भेजना पड़ता था। Palantir सिस्टम में, जैसे ही ड्रोन वीड वीडियो भेजता है, AI टैंक की पहचान कर लेता है। यह रेंज के भीतर सबसे उपयुक्त म मित्र आर्टिलरी की सिफारिश करता है। इस पूरी प्रक्रिया में केवल कुछ ही सेकंड लगते हैं।

लेकिन अंतिम बटन इंसान ही दबाता है। सिस्टम स्क्रीन पर पूछता है: क्या आप प्रह प्रहार करना चाहते हैं? कमांडर AI द्वारा अनुशंसित हथियारों और अपेक्षित आकस्मि आकस्मिक क्षति की जाँच करता है और उसे मंजूरी देता है। एल्गोरिदम पारदर्शी है। य यह डेटा के माध्यम से दिखाता है कि इसने इस तोपखाना इकाई की सिफारिश क्यों की और इन निर्देशांकों को क्यों चुना। कमांडर मशीन का गुलाम नहीं, बल्कि मशीन का संचालक बनता है।

Palantir की 2024 की 10-K रिपोर्ट AIP का वर्णन करते हुए बताती है कि यह एक ऐस ऐसा इंटरफ़ेस प्रदान करती है जो संगठनों को AI और LLM का परिचालन रूप से उपयोग उपयोग करने में सक्षम बनाता है। यह AI agentों और मानव ऑपरेटरों के बीच सुरक्षि सुरक्षित हैंडऑफ़, व्यापक सुरक्षा और ऑडिट नियंत्रण, और वर्कफ़्लो में एकीकृत मान मानव समीक्षा चेकपॉइंट्स का उल्लेख करती है। मनुष्य केवल पृष्ठभूमि में तालियाँ तालियाँ बजाने वाले नहीं हैं; उन्हें बीच-बीच में रोकने वाले ब्रेक के रूप में डिज डिज़ाइन किया गया है।

Palantir के AI गवर्नेंसंबंधी लेख भी इसी दिशा में बात करते हैं। महत्वपूर्ण महत्वपूर्ण निर्णयों को human-in-the-loop gates के साथ जोड़ना, एक्सेस कंट्रोल क के माध्यम से भूमिका के अनुसार देखने योग्य डेटा और ऐप्स को सीमित करना, और डे डेटा मिनिमाइजेशन तथा उद्देश्य-आधारित नियंत्रण पर जोर देना। यह एक नैतिक घोषणा घोषणापत्र की तरह लग सकता है, लेकिन व्यावहारिक रूप से यह ऑडिट करने योग्य ऑटोमे ऑटोमेशन की एक उत्पाद आवश्यकता है। ऑटोमेशन करें, लेकिन यह दर्ज होना चाहिए कि क कौन जिम्मेदार है। यदि जवाबदेही दर्ज नहीं की जाती है, तो संगठन में ऑटोमेशन प प्रतिबंधित कर दिया जाएगा।

पारदर्शी एल्गोरिदम का मूल AI की निर्णय लेने की प्रक्रिया को ट्रैक और ऑडिट क करने की क्षमता में निहित है। Palantir का AIP व्याख्या योग्य, समझने योग्य और और पारदर्शी AI सिस्टम बनाने के सिद्धांत पर आधारित है। AI सिस्टम को ब्लैक बॉ बॉक्स नहीं बनना चाहिए। विश्वास बनाने के लिए उपयोगकर्ताओं को यह समझना चाहिए क कि सिस्टम कैसे काम करता है। Palantir का दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि A AI सैन्य लक्ष्य संचालन या प्रमुख वित्तीय लेनदेन जैसे कार्यों को स्वतंत्र रू रूप से निष्पादित नहीं कर सकता है। यह स्पष्ट मानवीय अनुमोदन के बिना निष्पादित निष्पादित नहीं होता है।

पारदर्शिता केवल एक नैतिक आवश्यकता नहीं है, बल्कि एक व्यावहारिक आवश्यकता है। है। मानव-AI सहयोग अनुसंधान के अनुसार, सूचना विषमता और क्षमता विषमता पूरक टीम टीम प्रदर्शन के दो प्रमुख स्रोत हैं। जब मनुष्यों और AI के पास अलग-अलग जानकार जानकारी और क्षमताएं होती हैं, तो सर्वोत्तम सहयोग परिणाम प्राप्त होते हैं। इसक इसका प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, यह जानना आवश्यक है कि प्रत्येक agent agent किस जानकारी का उपयोग करता है और कौन सी रणनीति अपनाता है।

जुलाई 2025 में निर्णय लाभ के लिए आयोजित मानव-मशीन टीमिंग वॉरगेम इस अवधारणा को सत्यापित करने में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर था। प्रयोगों की यह श्रृंखला श्रृंखला युद्ध प्रबंधन में AI एकीकरण और संयुक्त एकीकरण में महत्वपूर्ण प्रगति का का प्रतिनिधित्व करती है। विशाल सेंसर डेटा को मशीन लर्निंग और मानवीय निरीक्षण निरीक्षण के साथ एकीकृत करके, इसने स्थितिजन्य जागरूकता को बढ़ाया और सैन्य निर्ण निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज किया।

Palantir की Ontology पारदर्शिता प्रदान करने वाला इन्फ्रास्ट्रक्चर है। डेटा Foundry या Gotham में एकत्र किया जाता है, Ontology द्वारा संदर्भित किया जात जाता है, और AIP द्वारा सक्षम किया जाता है ताकि मनुष्य और AI सिमुलेशन चला सके सकें और कार्यों का सुझाव दे सकें। जब निर्णय लिए जाते हैं, तो वे कार्य और परि परिणाम फिर से Ontology में दर्ज किए जाते हैं। यह फीडबैक लूप समय के साथ Digit Digital Twin को समृद्ध करता है, जिससे भविष्य के AI-आधारित सुझाव अधिक सटीक ह हो जाते हैं और संगठनात्मक लीडर निर्णयों की प्रभावशीलता से सीख सकते हैं।

पारदर्शी एल्गोरिदम का दीर्घकालिक मूल्य संगठनात्मक सीखने को बढ़ावा देना है। Palantir की क्लोज्ड-लूप प्रणाली एक चक्रवृद्धि लाभ पैदा करती है, जहाँ संगठन प्लेटफॉर्म का जितना अधिक उपयोग करता है, वह उतना ही स्मार्ट और अपरिहार्य होत होता जाता है। यह केवल अधिक डेटा एकत्र करने के बारे में नहीं है। यह निर्णय ले लेने के संदर्भ, परिणामों और सीखे गए सबक को व्यवस्थित रूप से कैप्चर करने और उ उन्हें भविष्य के निर्णयों में प्रतिबिंबित करने के बारे में है। निर्णय का ला लाभ एक बार की तकनीकी बढ़त से नहीं, बल्कि निरंतर सीखने और सुधार की संस्कृति से आता है। Palantir वह तकनीकी बुनियादी ढांचा प्रदान करता है जो इसंस्कृति को सक्षम बनाता है।

2025 में Palantir का वार्षिक राजस्व लगभग 4.4 बिलियन डॉलर रहा। यह पिछले वर्ष वर्ष की तुलना में 53% की वृद्धि है। ऑपरेटिंग मार्जिन 51% तक पहुँच गया। कोई ऋ ऋण नहीं है और 4.5 बिलियन डॉलर से अधिक नकद उपलब्ध है। जनवरी 2026 तक, शेयर की की कीमत 185 डॉलर से 195 डॉलर के बीच चल रही है। ये आंकड़े कुछ बता रहे हैं। बा बाजार निर्णय लाभ की अवधारणा को अत्यधिक महत्व दे रहा है। तकनीक गणना करती है औ और मनुष्य निर्णय लेते हैं। और उस निर्णय की गति ही जीत और हार का फैसला करती है। यही वह सही संबंध है जो Palantir तकनीक और मनुष्य के बीच बताता है।