Saket Saurabh, CEO dan Co-Founder Nexla – Seri Wawancara

Saket Saurabh, CEO dan Co-Founder Nexla, adalah seorang wirausaha dengan passion mendalam untuk data dan infrastruktur. Ia memimpin pengembangan platform data engineering generasi berikutnya yang dirancang untuk membawa skala dan kecepatan bagi mereka yang bekerja dengan data.

Sebelumnya, Saurabh mendirikan sebuah startup mobile yang sukses yang mencapai tonggak penting, termasuk akuisisi, IPO, dan pertumbuhan menjadi bisnis multi-juta dolar. Ia juga berkontribusi pada beberapa produk dan teknologi inovatif selama masa jabatannya di Nvidia.

Nexla memungkinkan otomatisasi data engineering sehingga data dapat siap digunakan. Mereka mencapai ini melalui pendekatan unik dari Nexsets – produk data yang membuatnya mudah bagi siapa saja untuk mengintegrasikan, mengubah, mengirim, dan memantau data.

Apa yang menginspirasi Anda untuk mendirikan Nexla, dan bagaimana pengalaman Anda dalam data engineering membentuk visi Anda untuk perusahaan?

 Sebelum mendirikan Nexla, saya memulai perjalanan data engineering saya di Nvidia dengan membangun teknologi skala besar dan tinggi di sisi komputasi. Setelah itu, saya membawa startup sebelumnya melalui perjalanan akuisisi dan IPO di ruang iklan mobile, di mana data besar dan pembelajaran mesin merupakan bagian inti dari penawaran kami, memproses sekitar 300 miliar catatan data setiap hari.

Melihat lanskap di tahun 2015 setelah perusahaan sebelumnya go public, saya mencari tantangan besar berikutnya yang membangkitkan minat saya. Dengan latar belakang itu, sangat jelas bagi saya bahwa tantangan data dan komputasi sedang bersatu karena industri bergerak menuju aplikasi yang lebih maju yang didukung oleh data dan AI.

Sementara kami tidak tahu pada saat itu bahwa Generative AI (GenAI) akan berkembang secepat itu, jelas bahwa pembelajaran mesin dan AI akan menjadi fondasi untuk memanfaatkan data. Jadi saya mulai memikirkan tentang apa jenis infrastruktur yang diperlukan agar orang dapat sukses dalam bekerja dengan data, dan bagaimana kami dapat membuatnya memungkinkan bagi siapa saja, tidak hanya insinyur, untuk memanfaatkan data dalam kehidupan profesional sehari-hari.

Itu memimpin visi untuk Nexla – untuk menyederhanakan dan mengotomatisasi rekayasa di balik data, karena rekayasa data adalah solusi yang sangat khusus dalam sebagian besar perusahaan, terutama ketika menangani masalah data yang kompleks atau skala besar. Tujuan kami adalah membuat data dapat diakses dan mudah diakses oleh berbagai pengguna, tidak hanya insinyur data. Pengalaman saya dalam membangun sistem data yang dapat diskalakan dan aplikasi memicu visi ini untuk mendemokratisasi akses ke data melalui otomatisasi dan penyederhanaan.

Bagaimana Nexsets memperwakilan misi Nexla untuk membuat data siap digunakan bagi semua orang, dan mengapa inovasi ini sangat penting bagi perusahaan modern?

Nexsets memperwakilan misi Nexla untuk membuat data siap digunakan bagi semua orang dengan menangani tantangan inti data. 3V data – volume, kecepatan, dan keragaman – telah menjadi masalah yang persisten. Industri telah membuat beberapa kemajuan dalam menangani tantangan dengan volume dan kecepatan. Namun, keragaman data tetap menjadi hambatan signifikan karena proliferasi sistem dan aplikasi baru telah menyebabkan peningkatan keanekaragaman dalam struktur dan format data.

Pendekatan Nexla adalah untuk secara otomatis memodelkan dan menghubungkan data dari sumber yang beragam ke dalam entitas yang konsisten dan dikemas, yaitu produk data yang kami sebut Nexset. Ini memungkinkan pengguna untuk mengakses dan bekerja dengan data tanpa harus memahami kompleksitas sumber data dan struktur yang mendasarinya. Nexset bertindak sebagai gerbang, menyediakan antarmuka sederhana dan langsung ke data.

Ini sangat penting bagi perusahaan modern karena memungkinkan lebih banyak orang, tidak hanya insinyur data, untuk memanfaatkan data dalam pekerjaan sehari-hari. Dengan mengabstraksi keragaman dan kompleksitas data, Nexsets membuatnya memungkinkan bagi pengguna bisnis, analis, dan lainnya untuk berinteraksi langsung dengan data yang mereka butuhkan, tanpa memerlukan keahlian teknis yang luas.

Kami juga bekerja pada membuat integrasi mudah digunakan untuk konsumen data yang kurang teknis – dari antarmuka pengguna dan bagaimana orang berkolaborasi dan mengatur data hingga bagaimana mereka membangun transformasi dan alur kerja. Mengabstraksi kompleksitas keragaman data adalah kunci untuk mendemokratisasi akses ke data dan memberdayakan berbagai pengguna untuk menghasilkan nilai dari aset informasi mereka. Ini adalah kemampuan kritis bagi perusahaan modern yang berusaha untuk menjadi lebih berbasis data dan memanfaatkan wawasan yang didukung oleh data di seluruh organisasi.

Apa yang membuat data “siap GenAI”, dan bagaimana Nexla menangani persyaratan ini secara efektif?

Jawabannya sebagian tergantung pada bagaimana Anda menggunakan GenAI. Sebagian besar perusahaan mengimplementasikan GenAI Retrieval Augmented Generation (RAG). Ini memerlukan pertama-tama mempersiapkan dan mengkodekan data untuk dimuat ke dalam basis data vektor, dan kemudian mengambil data melalui pencarian untuk menambahkan konteks sebagai input ke Model Bahasa Besar (LLM) yang belum dilatih menggunakan data ini. Jadi data perlu dipersiapkan dengan cara yang dapat bekerja dengan baik untuk pencarian vektor dan LLM.

Tidak peduli apakah Anda menggunakan RAG, Retrieval Augmented Fine-Tuning (RAFT) atau melakukan pelatihan model, ada beberapa persyaratan kunci:

• Format data: GenAI LLM sering bekerja dengan baik dengan data dalam format tertentu. Data perlu disusun dalam cara yang model dapat dengan mudah mengkonsumsi dan memproses. Ini juga harus “dipotong” dalam cara yang membantu LLM menggunakan data dengan lebih baik.
• Koneksi: GenAI LLM perlu dapat mengakses sumber data yang relevan secara dinamis, bukan bergantung pada set data statis. Ini memerlukan koneksi terus-menerus ke berbagai sistem dan repositori data perusahaan.
• Keamanan dan tata kelola: Ketika menggunakan data perusahaan yang sensitif, sangat penting untuk memiliki kontrol keamanan dan tata kelola yang kuat. Akses dan penggunaan data perlu aman dan sesuai dengan kebijakan organisasi yang ada. Anda juga perlu mengatur data yang digunakan oleh LLM untuk membantu mencegah pelanggaran data.
• Skalabilitas: GenAI LLM dapat intensif data dan komputasi, sehingga infrastruktur data yang mendasarinya perlu dapat menskalakan untuk memenuhi permintaan model ini.

Nexla menangani persyaratan ini untuk membuat data siap GenAI dengan beberapa cara kunci:

• Akses data dinamis: Platform integrasi data Nexla menyediakan satu cara untuk terhubung ke ratusan sumber dan menggunakan berbagai gaya integrasi dan kecepatan data, serta orkestrasi, untuk memberikan GenAI LLM data terbaru yang mereka butuhkan, ketika mereka membutuhkannya, bukan bergantung pada set data statis.
• Persiapan data: Nexla memiliki kemampuan untuk mengekstrak, mengubah, dan mempersiapkan data dalam format yang dioptimalkan untuk setiap kasus penggunaan GenAI, termasuk pemotongan data yang dibangun dan dukungan untuk beberapa model pengkodean.
• Layanan mandiri dan kolaborasi: Dengan Nexla, konsumen data tidak hanya mengakses data mereka sendiri dan membangun Nexsets dan alur. Mereka dapat berkolaborasi dan berbagi pekerjaan mereka melalui pasar yang memastikan data dalam format yang tepat dan meningkatkan produktivitas melalui penggunaan kembali.
• Generasi otomatis: Integrasi dan GenAI keduanya sulit. Nexla menghasilkan banyak langkah yang diperlukan berdasarkan pilihan konsumen data – menggunakan AI dan teknik lain – sehingga pengguna dapat melakukan pekerjaan mereka sendiri.
• Tata kelola dan keamanan: Nexla mengintegrasikan kontrol keamanan dan tata kelola yang kuat di seluruh, termasuk kolaborasi, untuk memastikan bahwa data perusahaan yang sensitif diakses dan digunakan dengan cara yang aman dan sesuai.
• Skalabilitas: Platform Nexla dirancang untuk menskalakan untuk menangani permintaan beban kerja GenAI, menyediakan daya komputasi yang diperlukan dan skala elastis.

Integrasi yang bersatu, layanan mandiri, dan kolaborasi, generasi otomatis, dan tata kelola data perlu dibangun bersama untuk membuat demokratisasi data memungkinkan.

Bagaimana tipe data dan sumber yang beragam berkontribusi pada keberhasilan model GenAI, dan apa peran Nexla dalam menyederhanakan proses integrasi?

Model GenAI memerlukan akses ke semua jenis informasi untuk memberikan wawasan dan menghasilkan output yang relevan. Jika Anda tidak memberikan informasi ini, jangan harapkan hasil yang baik. Ini sama dengan orang.

Model GenAI perlu dilatih pada berbagai data, dari database terstruktur hingga dokumen tidak terstruktur, untuk membangun pemahaman menyeluruh tentang dunia. Sumber data yang berbeda, seperti artikel berita, laporan keuangan, dan interaksi pelanggan, memberikan informasi kontekstual yang berharga yang dapat dimanfaatkan oleh model ini. Paparan terhadap data yang beragam juga memungkinkan model GenAI menjadi lebih fleksibel dan adaptif, memungkinkan mereka untuk menangani berbagai kueri dan tugas.

Nexla mengabstraksi keragaman semua data ini dengan Nexsets, dan membuatnya mudah untuk mengakses hampir semua sumber, kemudian mengekstrak, mengubah, mengatur, dan memuat data sehingga konsumen data dapat fokus hanya pada data, dan pada membuatnya siap GenAI.

Apa tren yang membentuk ekosistem data pada tahun 2025 dan seterusnya, terutama dengan munculnya GenAI?

Perusahaan telah sebagian besar fokus pada menggunakan GenAI untuk membangun asisten, atau copilot, untuk membantu orang menemukan jawaban dan membuat keputusan yang lebih baik. Agentic AI, agen yang mengotomatisasi tugas tanpa keterlibatan orang, adalah tren yang tumbuh ketika kita memasuki tahun 2025. Agen, seperti copilot, memerlukan integrasi untuk memastikan bahwa data mengalir dengan lancar – tidak hanya dalam satu arah tetapi juga dalam memungkinkan AI untuk bertindak berdasarkan data.

Tren lain yang signifikan pada tahun 2025 adalah kompleksitas sistem AI yang meningkat. Sistem ini menjadi lebih canggih dengan menggabungkan komponen dari sumber yang berbeda untuk menciptakan solusi yang kohesif. Ini mirip dengan bagaimana manusia bergantung pada berbagai alat sepanjang hari untuk menyelesaikan tugas. Sistem AI yang diberdayakan akan mengikuti pendekatan ini, mengatur berbagai alat dan komponen. Ini menyajikan tantangan signifikan tetapi juga area pengembangan kunci.

Dari perspektif tren, kita melihat dorongan menuju AI generatif yang maju melampaui pencocokan pola sederhana ke alasan yang sebenarnya. Ada banyak kemajuan teknologi yang terjadi di ruang ini. Meskipun kemajuan ini mungkin tidak sepenuhnya diterjemahkan ke dalam nilai komersial pada tahun 2025, mereka mewakili arah yang kita tuju.

Tren lain yang signifikan adalah penerapan teknologi yang dipercepat untuk inferensi AI, terutama dengan perusahaan seperti Nvidia. Secara tradisional, GPU telah banyak digunakan untuk melatih model AI, tetapi inferensi runtime – titik di mana model secara aktif digunakan – menjadi sama pentingnya. Kita dapat mengharapkan kemajuan dalam mengoptimalkan inferensi, membuatnya lebih efisien dan berdampak.

Selain itu, ada realisasi bahwa data pelatihan yang tersedia telah sebagian besar dimaksimalkan. Ini berarti bahwa perbaikan lebih lanjut dalam model tidak akan datang dari menambahkan lebih banyak data selama pelatihan tetapi dari bagaimana model beroperasi selama inferensi. Pada runtime, memanfaatkan informasi baru untuk meningkatkan hasil model menjadi fokus kritis.

Sementara beberapa teknologi yang menarik mulai mencapai batasnya, pendekatan baru akan terus muncul, pada akhirnya menekankan pentingnya fleksibilitas bagi organisasi yang mengadopsi AI. Apa yang berhasil hari ini bisa menjadi usang dalam enam bulan hingga setahun, jadi penting untuk tetap siap dan terbuka untuk perubahan. Menjaga fleksibilitas dan kesiapan untuk beradaptasi dengan perubahan adalah kunci untuk tetap kompetitif dalam lanskap yang berkembang pesat.

Apa strategi yang dapat diadopsi organisasi untuk menghancurkan silo data dan meningkatkan aliran data di seluruh sistem mereka?

Pertama, orang perlu menerima bahwa silo data akan selalu ada. Ini telah menjadi kenyataan sejak lama. Banyak organisasi mencoba untuk mengentralisasi semua data mereka di satu tempat, percaya bahwa ini akan menciptakan pengaturan ideal dan membuka nilai yang signifikan, tetapi ini terbukti hampir mustahil, terutama bagi perusahaan besar.

Jadi, kenyataannya adalah bahwa silo data ada di sini untuk tinggal. Setelah kita menerima hal ini, pertanyaannya menjadi: Bagaimana kita dapat bekerja dengan silo data dengan lebih efisien?

Sebuah analogi yang berguna adalah memikirkan tentang perusahaan besar. Tidak ada perusahaan besar yang beroperasi dari satu kantor di mana semua orang bekerja bersama secara global. Sebaliknya, mereka terbagi menjadi kantor pusat dan beberapa kantor. Tujuan bukanlah untuk menolak pembagian ini tetapi untuk memastikan bahwa kantor-kantor ini dapat berkolaborasi secara efektif. Itulah mengapa kita berinvestasi dalam alat produktivitas seperti Zoom atau Slack – untuk menghubungkan orang dan memungkinkan alur kerja yang mulus di seluruh lokasi.

Demikian pula, silo data adalah sistem yang terfragmentasi yang akan selalu ada di seluruh tim, divisi, atau batasan lain. Kunci bukanlah untuk menghilangkannya tetapi untuk membuat mereka bekerja sama dengan lancar. Mengetahui hal ini, kita dapat fokus pada teknologi yang memfasilitasi koneksi ini.

Contohnya, teknologi seperti Nexsets menyediakan lapisan antarmuka atau abstraksi yang bekerja di seluruh sumber data yang beragam. Dengan bertindak sebagai gerbang ke silo data, mereka menyederhanakan proses interoperasi dengan data yang tersebar di seluruh silo. Ini menciptakan efisiensi dan meminimalkan dampak negatif dari silo.

Pada intinya, strategi harus tentang meningkatkan kolaborasi antar silo daripada mencoba melawannya. Banyak perusahaan membuat kesalahan dengan mencoba mengkonsolidasikan semua data ke dalam danau data besar. Tetapi, untuk jujur, itu adalah pertarungan yang hampir mustahil untuk dimenangkan.

Bagaimana platform data modern menangani tantangan seperti kecepatan dan skalabilitas, dan apa yang membedakan Nexla dalam menangani masalah ini?

Cara saya melihatnya, banyak alat dalam tumpukan data modern awalnya dirancang dengan fokus pada kemudahan penggunaan dan kecepatan pengembangan, yang datang dari membuat alat lebih mudah diakses – memungkinkan analis pemasaran untuk memindahkan data mereka dari platform pemasaran langsung ke alat visualisasi, misalnya. Evolusi alat ini sering melibatkan pengembangan solusi titik, atau alat yang dirancang untuk menyelesaikan masalah yang sangat spesifik dan terdefinisi dengan baik.

Ketika kita berbicara tentang skalabilitas, orang sering berpikir tentang skalabilitas dalam hal menangani volume data yang lebih besar. Namun, tantangan nyata skalabilitas datang dari dua faktor utama: Jumlah orang yang perlu bekerja dengan data, dan keragaman sistem dan jenis data yang perlu dikelola oleh organisasi.

Alat modern, yang sangat berspesialisasi, cenderung hanya menyelesaikan subset kecil dari tantangan ini. Sebagai hasilnya, organisasi berakhir dengan menggunakan banyak alat, masing-masing menangani masalah tunggal, yang pada akhirnya menciptakan tantangan mereka sendiri, seperti kelebihan alat dan ketidakefisienan.

Nexla menangani masalah ini dengan menemukan keseimbangan yang hati-hati antara kemudahan penggunaan dan fleksibilitas. Di satu sisi, kami menyediakan kemudahan melalui fitur seperti templat dan antarmuka pengguna yang ramah. Di sisi lain, kami menawarkan fleksibilitas dan kemampuan pengembangan yang memungkinkan tim untuk terus meningkatkan platform. Pengembang dapat menambahkan kemampuan baru ke sistem, tetapi peningkatan ini tetap dapat diakses sebagai tombol dan klik sederhana untuk pengguna non-teknis. Pendekatan ini menghindari perangkap alat yang terlalu berspesialisasi sambil menyediakan berbagai fungsi kelas perusahaan.

Apa yang benar-benar membedakan Nexla adalah kemampuannya untuk menggabungkan kemudahan penggunaan dengan skalabilitas dan cakupan yang diperlukan oleh organisasi. Platform kami menghubungkan dua dunia ini dengan lancar, memungkinkan tim untuk bekerja dengan efisien tanpa mengorbankan kekuatan atau fleksibilitas.

Kekuatan utama Nexla terletak pada arsitektur yang diabstraksi. Misalnya, sementara pengguna dapat merancang pipa data secara visual, cara pipa itu dieksekusi sangat adaptif. Tergantung pada kebutuhan pengguna – seperti sumber, tujuan, atau apakah data perlu waktu nyata – platform secara otomatis memetakan pipa ke salah satu dari enam mesin yang berbeda. Ini memastikan kinerja optimal tanpa memerlukan pengguna untuk mengelola kompleksitas ini secara manual.

Platform juga longgar terhubung, yang berarti sistem sumber dan tujuan dipisahkan. Ini memungkinkan pengguna untuk dengan mudah menambahkan lebih banyak tujuan ke sumber yang ada, menambahkan lebih banyak sumber ke tujuan yang ada, dan memungkinkan integrasi dua arah antar sistem.

Pentingnya, Nexla mengabstraksi desain pipa sehingga pengguna dapat menangani data batch, data streaming, dan data waktu nyata tanpa mengubah alur kerja atau desain mereka. Platform secara otomatis menyesuaikan diri dengan kebutuhan ini, membuatnya lebih mudah bagi pengguna untuk bekerja dengan data dalam format atau kecepatan apa pun. Ini lebih tentang desain yang hati-hati daripada spesifik bahasa pemrograman, memastikan pengalaman yang lancar.

Semua ini menunjukkan bahwa kami membangun Nexla dengan mempertimbangkan konsumen data. Banyak alat tradisional dirancang untuk mereka yang memproduksi data atau mengelola sistem, tetapi kami fokus pada kebutuhan konsumen data yang ingin memiliki antarmuka yang konsisten dan sederhana untuk mengakses data, terlepas dari sumbernya. Memprioritaskan pengalaman konsumen memungkinkan kami untuk merancang platform yang menyederhanakan akses ke data sambil mempertahankan fleksibilitas yang diperlukan untuk mendukung berbagai kasus penggunaan.

Apakah Anda dapat membagikan contoh tentang bagaimana fitur no-code dan low-code telah mengubah rekayasa data untuk pelanggan Anda?

Fitur no-code dan low-code telah mengubah proses rekayasa data menjadi pengalaman kolaboratif yang sebenarnya bagi pengguna. Misalnya, sebelumnya, tim operasi akun DoorDash, yang mengelola data untuk pedagang, perlu memberikan persyaratan kepada tim insinyur. Insinyur kemudian membangun solusi, mengarah pada proses bolak-balik yang menghabiskan banyak waktu.

Sekarang, dengan alat no-code dan low-code, dinamika ini telah berubah. Tim operasional sehari-hari dapat menggunakan antarmuka low-code untuk menangani tugas mereka secara langsung. Sementara itu, tim insinyur dapat dengan cepat menambahkan fitur dan kemampuan baru melalui platform low-code yang sama, memungkinkan pembaruan segera. Tim operasional kemudian dapat menggunakan fitur ini tanpa penundaan.

Perubahan ini telah mengubah proses menjadi upaya kolaboratif daripada bottleneck kreatif, menghasilkan penghematan waktu yang signifikan. Pelanggan telah melaporkan bahwa tugas yang sebelumnya memakan waktu dua hingga tiga bulan sekarang dapat diselesaikan dalam waktu kurang dari dua minggu – perbaikan kecepatan 5x hingga 10x.

Bagaimana peran rekayasa data berkembang, terutama dengan adopsi AI yang meningkat?

Rekayasa data berkembang pesat, didorong oleh otomatisasi dan kemajuan seperti GenAI. Banyak aspek bidang ini, seperti generasi kode dan pembuatan konektor, menjadi lebih cepat dan lebih efisien. Misalnya, dengan GenAI, kecepatan di mana konektor dapat dibuat, diuji, dan diterapkan telah meningkat secara dramatis. Namun, kemajuan ini juga memperkenalkan tantangan baru, termasuk kompleksitas yang meningkat, kekhawatiran keamanan, dan kebutuhan akan tata kelola yang kuat.

Salah satu kekhawatiran yang mendesak adalah potensi penyalahgunaan data perusahaan. Bisnis khawatir bahwa data mereka yang proprietary secara tidak sengaja digunakan untuk melatih model AI dan kehilangan keunggulan kompetitif atau mengalami pelanggaran data karena data bocor ke pihak lain. Kompleksitas sistem yang meningkat dan volume data yang besar memerlukan tim rekayasa data untuk mengadopsi perspektif yang lebih luas, fokus pada masalah sistem yang lebih luas seperti keamanan, tata kelola, dan memastikan integritas data. Tantangan ini tidak dapat diselesaikan hanya dengan AI.

Sementara AI generatif dapat mengotomatisasi tugas tingkat rendah, peran rekayasa data beralih ke mengatur ekosistem yang lebih luas. Insinyur data sekarang bertindak lebih seperti konduktor, mengelola berbagai komponen dan proses yang terhubung, seperti menyiapkan perlindungan untuk mencegah kesalahan atau akses tidak sah, memastikan kepatuhan terhadap standar tata kelola, dan memantau bagaimana output AI yang dihasilkan digunakan dalam keputusan bisnis.

Kesalahan dan kesalahan dalam sistem ini dapat mahal. Misalnya, sistem AI mungkin menarik informasi kebijakan yang sudah ketinggalan zaman, mengarah pada respons yang tidak benar, seperti menjanjikan pengembalian dana kepada pelanggan ketika itu tidak diizinkan. Masalah seperti ini memerlukan pengawasan yang ketat dan proses yang terdefinisi dengan baik untuk menangkap dan menangani kesalahan ini sebelum mereka mempengaruhi bisnis.

Tanggung jawab kunci lain untuk tim rekayasa data adalah beradaptasi dengan pergeseran demografi pengguna. Alat AI tidak lagi terbatas pada analis atau pengguna teknis yang dapat mempertanyakan validitas laporan dan data. Alat ini sekarang digunakan oleh individu di pinggiran organisasi, seperti agen dukungan pelanggan, yang mungkin tidak memiliki keahlian untuk mempertanyakan output yang salah. Demokratisasi teknologi ini meningkatkan tanggung jawab tim rekayasa data untuk memastikan akurasi dan keandalan data.

Apa fitur atau kemajuan baru yang dapat diharapkan dari Nexla karena bidang rekayasa data terus berkembang?

Kami fokus pada beberapa kemajuan untuk menangani tantangan dan peluang yang muncul karena rekayasa data terus berkembang. Salah satunya adalah solusi AI yang didorong untuk menangani keragaman data. Salah satu tantangan utama dalam rekayasa data adalah mengelola keragaman data dari sumber yang beragam, jadi kami menggunakan AI untuk menyederhanakan proses ini. Misalnya, ketika menerima data dari ratusan pedagang yang berbeda, sistem dapat secara otomatis memetakan data ke dalam struktur standar. Proses ini saat ini sering memerlukan input manusia yang signifikan, tetapi kemampuan AI yang didorong oleh Nexla bertujuan untuk meminimalkan upaya manual dan meningkatkan efisiensi.

Kami juga memajukan teknologi konektor kami untuk mendukung generasi berikutnya alur kerja data, termasuk kemampuan untuk dengan mudah menghasilkan agen baru. Agen-agen ini memungkinkan koneksi yang lancar ke sistem baru dan memungkinkan pengguna untuk melakukan tindakan tertentu dalam sistem tersebut. Ini khususnya ditujukan untuk kebutuhan yang meningkat dari pengguna GenAI dan membuatnya lebih mudah untuk mengintegrasikan dan berinteraksi dengan berbagai platform.

Ketiga, kami terus berinovasi dalam pemantauan dan asuransi kualitas yang ditingkatkan. Ketika lebih banyak pengguna mengkonsumsi data di seluruh sistem, pentingnya pemantauan dan memastikan kualitas data telah tumbuh secara signifikan. Tujuan kami adalah untuk menyediakan alat yang kuat untuk pemantauan sistem dan asuransi kualitas sehingga data tetap dapat diandalkan dan dapat digunakan bahkan ketika penggunaan meningkat.

Akhirnya, Nexla juga mengambil langkah untuk membuka beberapa kemampuan inti kami. Pemikiran di balik ini adalah bahwa dengan berbagi teknologi kami dengan komunitas yang lebih luas, kami dapat memberdayakan lebih banyak orang untuk memanfaatkan alat dan solusi rekayasa data yang canggih, yang pada akhirnya mencerminkan komitmen kami untuk mempromosikan inovasi dan kolaborasi dalam bidang ini.

Terima kasih atas tanggapan yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi Nexla.