Rohit Choudhary, Gründer & CEO von Acceldata – Interviewreihe

Rohit Choudhary ist der Gründer und CEO von Acceldata, dem Marktführer im Bereich der Datenbeobachtbarkeit für Unternehmen. Er gründete Acceldata im Jahr 2018, als er erkannte, dass die Branche eine neue Art und Weise benötigte, um die Überwachung, Untersuchung, Behebung und Verwaltung der Zuverlässigkeit von Datenpipelines und -infrastrukturen in einer cloud-basierten, künstlicher Intelligenz-gestützten Welt zu ermöglichen.

Was hat Sie dazu inspiriert, sich auf die Datenbeobachtbarkeit zu konzentrieren, als Sie Acceldata im Jahr 2018 gründeten, und welche Lücken in der Datenmanagement-Branche wollten Sie füllen?

Meine Reise zur Gründung von Acceldata im Jahr 2018 begann vor fast 20 Jahren als Software-Entwickler, wo ich von dem Wunsch getrieben war, Probleme mit der Software zu identifizieren und zu lösen. Meine Erfahrung als Director of Engineering bei Hortonworks hat mich mit einem wiederkehrenden Thema konfrontiert: Unternehmen mit ambitionierten Datenstrategien hatten Schwierigkeiten, Stabilität in ihren Datenplattformen zu finden, trotz erheblicher Investitionen in Datenanalyse. Sie konnten die Daten nicht zuverlässig liefern, wenn das Unternehmen sie am meisten benötigte.

Diese Herausforderung hat mich und mein Team berührt, und wir haben erkannt, dass eine Lösung erforderlich war, die die Überwachung, Untersuchung, Behebung und Verwaltung der Zuverlässigkeit von Datenpipelines und -infrastrukturen ermöglichen konnte. Unternehmen versuchten, Datenprodukte mit Tools zu erstellen und zu verwalten, die nicht für ihre sich entwickelnden Bedürfnisse konzipiert waren, was dazu führte, dass Daten-Teams keine Einblicke in mission-kritische Analytics- und KI-Anwendungen hatten.

Diese Lücke auf dem Markt hat uns inspiriert, Acceldata zu gründen, mit dem Ziel, eine umfassende und skalierbare Plattform für die Datenbeobachtbarkeit zu entwickeln. Seitdem haben wir die Art und Weise, wie Organisationen Datenprodukte entwickeln und betreiben, verändert. Unsere Plattform korreliert Ereignisse über Daten, Verarbeitung und Pipelines und bietet unvergleichliche Einblicke. Der Einfluss der Datenbeobachtbarkeit war enorm, und wir sind aufgeregt, die Branche weiter voranzutreiben.

Da Sie den Begriff “Datenbeobachtbarkeit” geprägt haben, wie sehen Sie die Entwicklung dieses Konzepts in den nächsten Jahren, insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Komplexität von Multi-Cloud-Umgebungen?

Datenbeobachtbarkeit hat sich von einem Nischenkonzept zu einer kritischen Fähigkeit für Unternehmen entwickelt. Da Multi-Cloud-Umgebungen komplexer werden, muss die Beobachtbarkeit sich anpassen, um mit verschiedenen Datenquellen und -infrastrukturen umzugehen. In den nächsten Jahren erwarten wir, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung der Beobachtbarkeitsfunktionen spielen, insbesondere durch prädiktive Analyse und automatisierte Anomalie-Erkennung.

Darüber hinaus wird die Beobachtbarkeit über die Überwachung hinaus auf weitere Aspekte der Datenverwaltung, -sicherheit und -compliance ausgedehnt. Unternehmen werden mehr Echtzeit-Kontrolle und Einblicke in ihre Datenoperationen verlangen, was die Beobachtbarkeit zu einem wichtigen Teil der Datenverwaltung in zunehmend komplexen Umgebungen macht.

Ihre Erfahrung umfasst erhebliche Erfahrung in der Entwicklung und im Produktmanagement. Wie hat diese Erfahrung Ihre Herangehensweise an den Aufbau und die Skalierung von Acceldata geprägt?

Meine Erfahrung in der Entwicklung und im Produktmanagement war von entscheidender Bedeutung für die Art und Weise, wie wir Acceldata aufgebaut haben. Das Verständnis der technischen Herausforderungen bei der Skalierung von Daten-Systemen hat es uns ermöglicht, eine Plattform zu entwerfen, die die realen Bedürfnisse von Unternehmen berücksichtigt. Diese Erfahrung hat auch die Bedeutung von Agilität und Kunden-Feedback in unserem Entwicklungsprozess betont. Bei Acceldata priorisieren wir Innovation, stellen aber sicher, dass unsere Lösungen praktisch und an die Bedürfnisse der Kunden in dynamischen, komplexen Daten-Umgebungen angepasst sind. Diese Herangehensweise war für die Skalierung des Unternehmens und die Expansion unserer Marktposition weltweit von entscheidender Bedeutung.

Mit der jüngsten $60-Millionen-Serie-C-Finanzierungsrunde welche Schlüsselbereiche der Innovation und Entwicklung planen Sie bei Acceldata zu priorisieren?

Mit der $60-Millionen-Serie-C-Finanzierung konzentrieren wir uns auf AI-getriebene Innovationen, die unsere Plattform deutlich differenzieren werden. Aufbauend auf dem Erfolg unseres AI-Copilot verbessern wir unsere maschinellen Lernmodelle, um präzisere Anomalie-Erkennung, automatisierte Behebung und Kosten-Prognose zu liefern. Wir verbessern auch die prädiktive Analyse, bei der künstliche Intelligenz nicht nur Benutzer auf potenzielle Probleme hinweist, sondern auch optimale Konfigurationen und proaktive Lösungen, spezifisch für ihre Umgebungen, vorschlägt.

Ein weiterer wichtiger Schwerpunkt ist die kontextbewusste Automation, bei der unsere Plattform aus dem Benutzerverhalten lernt und Empfehlungen an die Geschäftsziele anpasst. Die Erweiterung unserer Natural Language Interfaces (NLI) ermöglicht es Benutzern, komplexe Beobachtbarkeits-Workflows durch einfache, konversationale Befehle zu interagieren.

Darüber hinaus werden unsere AI-Innovationen eine noch größere Kostenoptymierung vorantreiben, indem sie Ressourcen-Verbrauch und Kosten mit unvergleichlicher Genauigkeit verwalten. Diese Fortschritte positionieren Acceldata als die proaktivste, AI-gestützte Beobachtbarkeitsplattform, die Unternehmen dabei hilft, ihre Daten-Operationen wie nie zuvor zu optimieren und zu vertrauen.

KI und LLMs werden immer wichtiger für das Datenmanagement. Wie positioniert Acceldata sich, um in diesem Bereich zu führen, und welche einzigartigen Fähigkeiten bietet Ihre Plattform Unternehmenskunden?

Acceldata ist bereits auf dem Weg, im Bereich der AI-gestützten Datenbeobachtbarkeit zu führen. Nach der erfolgreichen Integration von Bewgles fortschrittlicher AI-Technologie bietet unsere Plattform jetzt AI-getriebene Fähigkeiten, die die Datenbeobachtbarkeit erheblich verbessern. Unser AI-Copilot verwendet maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen, Kosten-Verbrauchsmuster vorherzusagen und Echtzeit-Einblicke zu liefern, all dies über natürliche Sprach-Interaktionen zugänglich.

Wir haben auch erweiterte Anomalie-Erkennung und automatisierte Empfehlungen integriert, die Unternehmen dabei helfen, teure Fehler zu vermeiden, Daten-Infrastrukturen zu optimieren und die Betriebs-Effizienz zu verbessern. Darüber hinaus strömen unsere AI-Lösungen die Richtlinien-Verwaltung und generieren automatisch menschen-lesbare Beschreibungen für Daten-Assets und -Richtlinien, was die Lücke zwischen technischen und geschäftlichen Interessenten schließt. Diese Innovationen ermöglichen es Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen, während sie Risiken und Kosten minimieren.

Die Übernahme von Bewgle hat Acceldata erweiterte AI-Fähigkeiten hinzugefügt. Ein Jahr nach der Übernahme, wie wurde Bewgles Technologie in Acceldata Lösungen integriert und welchen Einfluss hatte diese Integration auf die Entwicklung Ihrer AI-gestützten Datenbeobachtbarkeits-Funktionen?

Im Laufe des letzten Jahres haben wir Bewgles AI-Technologien vollständig in die Acceldata-Plattform integriert, und die Ergebnisse waren transformativ. Bewgles Erfahrung mit grundlegenden Modellen und natürlichen Sprach-Interfaces hat unsere AI-Roadmap beschleunigt. Diese Fähigkeiten sind nun in unserem AI-Copilot eingebettet und liefern eine nächste Generation von Benutzer-Erfahrungen, die es Benutzern ermöglichen, mit Datenbeobachtbarkeits-Workflows durch einfache Text-Befehle zu interagieren.

Diese Integration hat auch unsere maschinellen Lern-Modelle verbessert, die Anomalie-Erkennung, automatisierte Kosten-Prognose und proaktive Einblicke erhöht. Wir konnten eine feinere Kontrolle über AI-getriebene Operationen liefern, die es unseren Kunden ermöglicht, die Daten-Zuverlässigkeit und -Leistung über ihre Ökosysteme hinweg zu gewährleisten. Der Erfolg dieser Integration hat Acceldata als führende AI-gestützte Datenbeobachtbarkeitsplattform gestärkt und bietet noch mehr Wert für unsere Unternehmenskunden.

Als jemand, der tief in der Datenmanagement-Branche involviert ist, welche Trends sehen Sie in den nächsten Jahren im Bereich der KI und der Datenbeobachtbarkeit voraus?

In den nächsten Jahren erwarte ich, dass einige wichtige Trends den Markt für KI und Datenbeobachtbarkeit prägen werden. Echtzeit-Datenbeobachtbarkeit wird immer kritischer, da Unternehmen schneller und informierter Entscheidungen treffen müssen. KI und maschinelles Lernen werden weiterhin die Fortschritte in der prädiktiven Analyse und der automatisierten Anomalie-Erkennung vorantreiben, um Unternehmen dabei zu helfen, potenzielle Probleme vorwegzunehmen.

Darüber hinaus werden wir eine engere Integration der Beobachtbarkeit mit Daten-Verwaltungs- und Sicherheits-Frameworks sehen, insbesondere da regulatorische Anforderungen strenger werden. Verwaltete Beobachtbarkeits-Dienste werden wahrscheinlich an Bedeutung gewinnen, da Daten-Umgebungen komplexer werden, und Unternehmen die erforderliche Expertise und Tools benötigen, um optimale Leistung und Compliance zu gewährleisten. Diese Trends werden die Rolle der Datenbeobachtbarkeit bei der Gewährleistung erhöhen, dass Organisationen ihre KI-Initiativen skalieren können, während sie hohe Standards für Daten-Qualität und -Verwaltung aufrechterhalten.

Wenn man in die Zukunft blickt, wie sehen Sie die Rolle der Datenbeobachtbarkeit bei der Unterstützung der Bereitstellung von KI und großen Sprachmodellen im großen Maßstab, insbesondere in Branchen mit strengen Anforderungen an die Daten-Qualität und -Verwaltung?

Datenbeobachtbarkeit wird bei der Bereitstellung von KI und großen Sprachmodellen im großen Maßstab eine entscheidende Rolle spielen, insbesondere in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung, wo Daten-Qualität und -Verwaltung von größter Bedeutung sind. Da Unternehmen zunehmend auf KI setzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, wird die Notwendigkeit vertrauenswürdiger, hochwertiger Daten immer kritischer.

Datenbeobachtbarkeit stellt sicher, dass die Daten-Integrität kontinuierlich überwacht und validiert wird, was helfen kann, Fehler und Verzerrungen zu vermeiden, die KI-Modelle untergraben könnten. Darüber hinaus wird die Beobachtbarkeit eine wichtige Rolle bei der Einhaltung von Vorschriften spielen, indem sie Einblicke in die Daten-Herkunft, -Nutzung und -Verwaltung bietet und sich an strenge regulatorische Anforderungen anpasst. Letztendlich ermöglicht die Datenbeobachtbarkeit es Organisationen, das volle Potenzial ihrer KI-Initiativen auszuschöpfen, indem sie eine Grundlage aus zuverlässigen, hochwertigen Daten schaffen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Acceldata besuchen.