Rohit Choudhary, Gründer und CEO von Acceldata – Interviewreihe

Rohit Choudhary ist der Gründer und Geschäftsführer von Beschleunigungsdaten, der Marktführer im Bereich der Datenbeobachtung für Unternehmen. Er gründete Acceldata im Jahr 2018, als ihm klar wurde, dass die Branche die Überwachung, Untersuchung, Behebung und Verwaltung der Zuverlässigkeit von Datenpipelines und -infrastrukturen in einer Cloud-orientierten, KI-angereicherten Welt neu überdenken musste.

Was hat Sie dazu inspiriert, sich auf die Datenbeobachtung zu konzentrieren, als Sie Acceldata 2018 gründeten, und welche Lücken in der Datenmanagementbranche wollten Sie schließen?

Mein Weg zur Gründung von Acceldata im Jahr 2018 begann vor fast 20 Jahren als Softwareentwickler, der es mir ermöglichte, Softwareprobleme zu identifizieren und zu lösen. Meine Erfahrung als Director of Engineering bei Hortonworks führte mich zu einem wiederkehrenden Thema: Unternehmen mit ehrgeizigen Datenstrategien hatten trotz erheblicher Investitionen in die Datenanalyse Schwierigkeiten, ihre Datenplattformen zu stabilisieren. Sie konnten die Daten nicht zuverlässig bereitstellen, wenn das Unternehmen sie am dringendsten benötigte.

Diese Herausforderung fand bei meinem Team und mir Anklang, und wir erkannten die Notwendigkeit einer Lösung, mit der die Zuverlässigkeit von Datenpipelines und -infrastrukturen überwacht, untersucht, behoben und verwaltet werden konnte. Unternehmen versuchten, Datenprodukte mit Tools zu erstellen und zu verwalten, die nicht auf ihre sich entwickelnden Anforderungen zugeschnitten waren – was dazu führte, dass den Datenteams die Transparenz in unternehmenskritische Analysen und KI-Anwendungen fehlte.

Diese Marktlücke hat uns dazu inspiriert, Acceldata zu gründen, mit dem Ziel, eine umfassende und skalierbare Plattform zur Datenbeobachtung zu entwickeln. Seitdem haben wir die Art und Weise verändert, wie Unternehmen Datenprodukte entwickeln und betreiben. Unsere Plattform korreliert Ereignisse über Daten, Verarbeitung und Pipelines hinweg und bietet beispiellose Einblicke. Die Auswirkungen der Datenbeobachtung waren enorm und wir freuen uns darauf, die Branche weiter voranzutreiben.

Nachdem Sie den Begriff „Datenbeobachtung“ geprägt haben, wie sehen Sie die Entwicklung dieses Konzepts in den nächsten Jahren, insbesondere angesichts der zunehmenden Komplexität von Multi-Cloud-Umgebungen?

Die Datenbeobachtung hat sich von einem Nischenkonzept zu einer wichtigen Fähigkeit für Unternehmen entwickelt. Da Multi-Cloud-Umgebungen immer komplexer werden, muss die Beobachtung angepasst werden, um mit unterschiedlichen Datenquellen und Infrastrukturen umgehen zu können. Wir gehen davon aus, dass KI und maschinelles Lernen in den nächsten Jahren eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung der Beobachtungsfunktionen spielen werden, insbesondere durch prädiktive Analysen und automatische Anomalieerkennung.

Darüber hinaus wird die Observability über das Monitoring hinausgehen und sich auf breitere Aspekte der Datenverwaltung, -sicherheit und -konformität erstrecken. Unternehmen werden mehr Echtzeitkontrolle und Einblick in ihre Datenoperationen verlangen, wodurch Observability zu einem wesentlichen Bestandteil der Datenverwaltung in zunehmend komplexen Umgebungen wird.

Ihr Hintergrund umfasst umfangreiche Erfahrung in den Bereichen Engineering und Produktentwicklung. Wie hat diese Erfahrung Ihren Ansatz zum Aufbau und zur Skalierung von Acceldata geprägt?

Mein Hintergrund in den Bereichen Ingenieurwesen und Produktentwicklung war ausschlaggebend für die Entwicklung von Acceldata. Durch das Verständnis der technischen Herausforderungen bei der Skalierung von Datensystemen konnten wir eine Plattform entwickeln, die den realen Anforderungen von Unternehmen gerecht wird. Diese Erfahrung hat uns auch die Bedeutung von Agilität und Kundenfeedback in unserem Entwicklungsprozess vermittelt. Bei Acceldata legen wir Wert auf Innovation, stellen jedoch immer sicher, dass unsere Lösungen praktisch sind und auf die Anforderungen der Kunden in dynamischen, komplexen Datenumgebungen abgestimmt sind. Dieser Ansatz war entscheidend für die Skalierung des Unternehmens und den Ausbau unserer Marktpräsenz weltweit.

Mit der jüngsten Finanzierungsrunde der Serie C im Wert von 60 Millionen US-Dollar, welche Schlüsselbereiche der Innovation und Entwicklung möchten Sie bei Acceldata priorisieren?

Mit der Finanzierung der Serie C in Höhe von 60 Millionen US-Dollar verdoppeln wir unsere Anstrengungen auf KI-gestützte Innovationen, die unsere Plattform deutlich differenzieren werden. Aufbauend auf dem Erfolg unserer KI-CopilotWir verbessern unsere Modelle für maschinelles Lernen, um eine präzisere Anomalieerkennung, automatisierte Problembehebung und Kostenprognose zu ermöglichen. Außerdem entwickeln wir die prädiktive Analyse weiter, bei der KI Benutzer nicht nur auf potenzielle Probleme aufmerksam macht, sondern auch optimale Konfigurationen und proaktive Lösungen speziell für ihre Umgebung vorschlägt.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die kontextabhängige Automatisierung, bei der unsere Plattform aus dem Benutzerverhalten lernt und Empfehlungen an Geschäftsziele anpasst. Die Erweiterung unserer Natural Language Interfaces (NLI) ermöglicht es Benutzern, über einfache, konversationale Befehle mit komplexen Observability-Workflows zu interagieren.

Darüber hinaus werden unsere KI-Innovationen zu einer noch größeren Kostenoptimierung führen, den Ressourcenverbrauch prognostizieren und die Kosten mit beispielloser Genauigkeit verwalten. Diese Fortschritte positionieren Acceldata als die proaktivste, KI-gestützte Observability-Plattform und helfen Unternehmen, ihren Datenvorgängen mehr Vertrauen entgegenzubringen und sie zu optimieren als je zuvor.

KI und LLMs werden für das Datenmanagement immer wichtiger. Wie positioniert sich Acceldata als Marktführer in diesem Bereich und welche einzigartigen Funktionen bietet Ihre Plattform Unternehmenskunden?

Acceldata ist bereits führend in der KI-gestützten Datenbeobachtung. Nach der erfolgreichen Integration der fortschrittlichen KI-Technologie von Bewgle bietet unsere Plattform jetzt KI-gesteuerte Funktionen, die die Datenbeobachtung deutlich verbessern. Unser AI Copilot nutzt maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen, Kostenverbrauchsmuster vorherzusagen und Echtzeiteinblicke zu liefern, und macht diese Funktionen gleichzeitig über natürliche Sprachinteraktionen zugänglich.

Wir haben außerdem eine erweiterte Anomalieerkennung und automatisierte Empfehlungen integriert, die Unternehmen dabei helfen, kostspielige Fehler zu vermeiden, die Dateninfrastruktur zu optimieren und die Betriebseffizienz zu verbessern. Darüber hinaus rationalisieren unsere KI-Lösungen das Richtlinienmanagement und generieren automatisch menschenlesbare Beschreibungen für Datenbestände und Richtlinien, wodurch die Lücke zwischen technischen und geschäftlichen Beteiligten geschlossen wird. Diese Innovationen ermöglichen es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und gleichzeitig Risiken und Kosten zu minimieren.

Die Übernahme von Bewgle hat die Plattform von Acceldata um erweiterte KI-Funktionen erweitert. Wie wurde die Technologie von Bewgle nun, ein Jahr nach der Übernahme, in die Lösungen von Acceldata integriert und welche Auswirkungen hatte diese Integration auf die Entwicklung Ihrer KI-gesteuerten Datenbeobachtungsfunktionen?

Im vergangenen Jahr haben wir die KI-Technologien von Bewgle vollständig in die Acceldata-Plattform integriert und die Ergebnisse waren umwälzend. Bewgles Erfahrung mit grundlegenden Modellen und natürlichen Sprachschnittstellen hat unseren KI-Fahrplan beschleunigt. Diese Funktionen sind jetzt in unseren AI Copilot eingebettet und bieten eine Benutzererfahrung der nächsten Generation, die es Benutzern ermöglicht, über reine Textbefehle mit Datenbeobachtungs-Workflows zu interagieren.

Diese Integration hat auch unsere Modelle für maschinelles Lernen verbessert und die Anomalieerkennung, die automatisierte Kostenprognose und proaktive Erkenntnisse verbessert. Wir konnten eine genauere Kontrolle über KI-gesteuerte Vorgänge ermöglichen, wodurch unsere Kunden die Datenzuverlässigkeit und -leistung in ihren Ökosystemen sicherstellen können. Der Erfolg dieser Integration hat die Position von Acceldata als führende KI-gestützte Datenbeobachtungsplattform gestärkt und unseren Unternehmenskunden einen noch größeren Mehrwert geboten.

Als jemand, der tief in der Datenmanagementbranche involviert ist, welche Trends sehen Sie in den kommenden Jahren auf dem Markt für KI und Datenbeobachtung?

Ich erwarte, dass in den kommenden Jahren einige wichtige Trends den Markt für KI und Datenbeobachtung prägen werden. Die Echtzeit-Datenbeobachtung wird immer wichtiger, da Unternehmen schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen wollen. KI und maschinelles Lernen werden weiterhin Fortschritte in der prädiktiven Analytik und der automatischen Anomalieerkennung vorantreiben und Unternehmen dabei helfen, potenziellen Problemen immer einen Schritt voraus zu sein.

Darüber hinaus werden wir eine engere Integration der Observability in die Datenverwaltung und Sicherheitsrahmen erleben, insbesondere wenn die regulatorischen Anforderungen strenger werden. Managed Observability-Dienste werden wahrscheinlich zunehmen, da Datenumgebungen komplexer werden und Unternehmen das Fachwissen und die Tools zur Verfügung stellen, die sie benötigen, um optimale Leistung und Compliance aufrechtzuerhalten. Diese Trends werden die Rolle der Datenobservability aufwerten und sicherstellen, dass Unternehmen ihre KI-Initiativen skalieren und gleichzeitig hohe Standards für Datenqualität und -verwaltung einhalten können.

Wie sehen Sie mit Blick auf die Zukunft die Rolle der Datenbeobachtung bei der Unterstützung der Bereitstellung von KI und großen Sprachmodellen im großen Maßstab, insbesondere in Branchen mit strengen Anforderungen an Datenqualität und -verwaltung?

Die Datenbeobachtung wird bei der großflächigen Bereitstellung von KI und großen Sprachmodellen von entscheidender Bedeutung sein, insbesondere in Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen sowie der öffentlichen Verwaltung, wo Datenqualität und -verwaltung von größter Bedeutung sind. Da Unternehmen bei ihren Geschäftsentscheidungen zunehmend auf KI setzen, wird der Bedarf an vertrauenswürdigen, qualitativ hochwertigen Daten noch wichtiger.

Die Datenbeobachtung gewährleistet die kontinuierliche Überwachung und Validierung der Datenintegrität und hilft, Fehler und Verzerrungen zu vermeiden, die KI-Modelle untergraben könnten. Darüber hinaus wird die Beobachtung eine wichtige Rolle bei der Einhaltung von Vorschriften spielen, indem sie Einblick in die Herkunft, Verwendung und Verwaltung von Daten bietet und strenge gesetzliche Anforderungen erfüllt. Letztendlich ermöglicht die Datenbeobachtung Unternehmen, das volle Potenzial der KI auszuschöpfen und sicherzustellen, dass ihre KI-Initiativen auf einer Grundlage zuverlässiger, qualitativ hochwertiger Daten basieren.

Vielen Dank für das tolle Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten vorbeischauen Beschleunigungsdaten.