שקיפות ואמון בנתונים: ראיון עם מנכ”ל Acceldata
- רובי בוטוביץ'
- נובמבר 18, 2024
- AI Tools, חדשות בינה מלאכותית
- AI
- 0תגובות
חושפים את עולם הנתונים: ראיון בלעדי עם Rohit Choudhary, מייסד ומנכ”ל Acceldata
בעידן הנוכחי של נתונים ובינה מלאכותית, שקיפות ואמינות הנתונים הן המפתח להצלחה. Acceldata, חברה מובילה בתחום צפיות נתונים לארגונים, ממריאה קדימה עם חזונה לקדם שקיפות ואמון בנתונים, תוך התמקדות בתפקיד המרכזי של צפיות נתונים ובינה מלאכותית בעולם המורכב של ימינו. בראיון בלעדי זה, Rohit Choudhary, מייסד ומנכ”ל Acceldata, חולק את סיפור הקמת החברה ומרחיב על החזון העומד מאחוריה.
המסע להקמת Acceldata
המסע של Rohit להקמת Acceldata החל לפני כעשרים שנה, כשהיה מהנדס תוכנה שונה מכולם. בעודו נדחף לזהות ולפתור בעיות בתוכנה בצורה יצירתית, הוא רכש ניסיון רב בפיתוח מערכות מורכבות. בתפקידו כמנהל הנדסה ב-Hortonworks, הוא נחשף לאתגר חוזר: חברות עם אסטרטגיות נתונים מרחיקות לכת התקשו למצוא יציבות בפלטפורמות הנתונים שלהן, למרות השקעות משמעותיות בניתוח נתונים. הן לא יכלו לספק נתונים באופן אמין כאשר העסק היה זקוק להם ביותר.
מילוי החלל עם צפיות נתונים חדשניות
האתגר הזה הדהד אצל Rohit וצוותו, והם זיהו את הצורך בפתרון חדשני שיוכל לנטר, לחקור, לתקן ולנהל את אמינות צינורות ותשתיות הנתונים. ארגונים ניסו לבנות ולנהל מוצרי נתונים באמצעות כלים שלא תוכננו לענות על הצרכים המתפתחים שלהם – מה שהוביל לכך שצוותי נתונים חסרו שקיפות במערכות אנליטיקה ובינה מלאכותית קריטיות למשימה.
הפער הזה בשוק השראה אותם להקים את Acceldata, במטרה לפתח פלטפורמת צפיות נתונים כוללת וניתנת לשיתוף קנה מידה. באמצעות שילוב של טכנולוגיות חדשניות וגישה מבוססת-לקוח, הם שינו את הדרך שבה ארגונים מפתחים ומפעילים מוצרי נתונים. הפלטפורמה המתקדמת שלהם מקשרת אירועים בנתונים, עיבוד וצינורות, ומספקת תובנות בלתי מתקבלות על הדעת לגבי תזרימי הנתונים הפנימיים של ארגונים.
צפיות נתונים מתקדמות עבור סביבות ענן מרובות
Rohit טבע את המונח “צפיות נתונים” והוא רואה את הרעיון הזה מתפתח עוד יותר בשנים הקרובות, במיוחד עם הסיבוכים הגוברים של סביבות ענן מרובות. מתחילתן כרעיון ייחודי, צפיות נתונים התפתחו להכרח קריטי בארגונים. ככל שסביבות הענן המרובות מסתבכות יותר, צפיות נתונים חייבות להסתגל כדי להתמודד עם מקורות נתונים ותשתיות מגוונות באופן יעיל.
בשנים הקרובות, בינה מלאכותית ולמידת מכונה צפויות לשחק תפקיד מפתח בקידום יכולות הצפיות, במיוחד באמצעות אנליטיקה חזויה וזיהוי חריגות אוטומטי. למשל, מנועי בינה מלאכותית יוכלו לחזות דפוסי צריכת משאבים ולהציע התאמות תצורה אופטימליות בזמן אמת, מסייעים לארגונים לחסוך עלויות ולשפר את היעילות התפעולית. בנוסף, צפיות נתונים תתרחב מעבר לניטור לתחומים רחבים יותר של ממשל נתונים, אבטחה וציות. ארגונים ידרשו שליטה בזמן אמת ותובנות גדולות יותר בתהליכי הנתונים שלהם, הופכים את צפיות הנתונים לחלק חיוני בניהול נתונים בסביבות מורכבות.
הרקע ההנדסי ובניית Acceldata
הרקע של Rohit בהנדסה ופיתוח מוצרים היה משפיע מכריע בדרך שבה Acceldata נבנתה. ההבנה שלו של האתגרים הטכניים בהרחבת מערכות נתונים איפשרה לצוות לתכנן פלטפורמה שמטפלת בצרכים האמיתיים של ארגונים. הניסיון הזה גם טבע את החשיבות של זריזות ומשוב לקוחות בתהליך הפיתוח שלהם. ‘אנחנו לא רק יוצרים טכנולוגיה חדשנית, אלא גם מוודאים שהיא יעילה ותואמת את מה שלקוחותינו צריכים בסביבות נתונים דינמיות ומורכבות,’ מסביר Rohit. הגישה הזו הייתה חיונית להרחבת החברה והגדלת הנוכחות השווקית שלה גלובלית.
השקעה בחדשנות מונעת בינה מלאכותית
עם סבב גיוס ההון האחרון של 60 מיליון דולר בסדרה C, Acceldata מתכוונת לכפול את המאמץ בחדשנות מונעת בינה מלאכותית, שתבדל משמעותית את הפלטפורמה שלהם. בנויים על הצלחת AI Copilot שלהם, הם משפרים את מודלי למידת המכונה שלהם כדי לספק זיהוי חריגות מדויק יותר, תיקון אוטומטי וחיזוי עלויות מתקדם. הם גם מקדמים אנליטיקה חזויה, שבה בינה מלאכותית לא רק מתריעה על בעיות פוטנציאליות אלא גם מציעה תצורות אופטימליות ופתרונות פרו-אקטיביים, ספציפיים לסביבות לקוחותיהם.
תחום מפתח נוסף הוא אוטומציה מודעת הקשר – שבה הפלטפורמה לומדת מהתנהגות המשתמש ומיישרת את ההמלצות עם יעדי העסק. למשל, אם ארגון מתמקד בהוזלת עלויות, המערכת תציע התאמות ופתרונות שיקדמו את המטרה הזו. הרחבת הממשקים השפתיים הטבעיים (NLI) שלהם תאפשר למשתמשים לתקשר עם תהליכי צפיות נתונים מורכבים באמצעות פקודות שיחתיות פשוטות, כמו ‘אילו מקורות נתונים צרכו את רוב התקציב החודשי?’ או ‘חזה את צריכת המשאבים לחודש הבא בהתבסס על הדפוסים הנוכחיים.’
בנוסף, חדשנות הבינה המלאכותית שלהם תוביל לחיסכון עלויות אף גדול יותר, חיזוי צריכת משאבים וניהול עלויות עם דיוק חסר תקדים. החידושים הללו ממצבים את Acceldata כפלטפורמת צפיות נתונים החזקה ביותר מונעת בינה מלאכותית, שעוזרת לארגונים לתת אמון ולמקסם את פעולות הנתונים שלהם כמעט ללא מגבלות.
מובילה את הדרך בצפיות נתונים מונעות בינה מלאכותית
Acceldata כבר מובילה את הדרך בצפיות נתונים מונעות בינה מלאכותית. בעקבות השילוב המוצלח של טכנולוגיית הבינה המלאכותית המתקדמת של Bewgle, הפלטפורמה שלהם כעת מציעה יכולות מונעות בינה מלאכותית המשפרות משמעותית את צפיות הנתונים. AI Copilot שלהם משתמש בלמידת מכונה כדי לזהות חריגות, לחזות דפוסי צריכת עלויות ולספק תובנות בזמן אמת, הכול תוך הפיכת הפונקציות האלה לנגישות דרך אינטראקציות שפה טבעית.
הם גם שילבו זיהוי חריגות מתקדם והמלצות אוטומטיות שעוזרות לארגונים למנוע שגיאות יקרות, לייעל תשתיות נתונים ולשפר את היעילות התפעולית. ‘יכולת לזהות חריגות ולספק המלצות רלוונטיות בזמן אמת היא משנה משחק,’ אומר Rohit. ‘זה עוזר לארגונים לפעול במהירות ולהבטיח שהנתונים שלהם זמינים ואמינים בכל רגע נתון.’
הפכת צפיות נתונים לחוויה פשוטה עם Bewgle
במהלך השנה שעברה מאז רכישת Bewgle, Acceldata שילבה במלואה את הטכנולוגיות של Bewgle לפלטפורמה שלה, והתוצאות היו טרנספורמטיביות. הניסיון של Bewgle במודלים בסיסיים וממשקי שפה טבעית האיץ את מפת הדרכים של הבינה המלאכותית שלהם. יכולות אלה משולבות כעת ב-AI Copilot שלהם, ומספקות חוויית משתמש מהדור הבא שמאפשרת למשתמשים לתקשר עם תהליכי צפיות נתונים באמצעות פקודות טקסט רגיל.
האינטגרציה הזו גם שיפרה את מודלי למידת המכונה שלהם, משפרת את זיהוי החריגות, חיזוי עלויות אוטומטי ותובנות פרואקטיביות. ‘הצלחנו לספק שליטה מפורטת יותר בפעולות מונעות בינה מלאכותית, דבר שמאפשר ללקוחותינו להבטיח אמינות ביצועי נתונים בכל הסביבה שלהם,’ מסכם Rohit. ההצלחה של האינטגרציה הזו חיזקה את מעמדה של Acceldata כפלטפורמת צפיות הנתונים המונעת בינה מלאכותית המובילה, ומספקת ערך עצום יותר ללקוחות הארגוניים שלה.
