Rohit Choudhary, Fondatore e Amministratore Delegato di Acceldata – Serie di Interviste

Rohit Choudhary è il fondatore e amministratore delegato di Acceldata, il leader di mercato nella osservabilità dei dati aziendali. Ha fondato Acceldata nel 2018, quando ha capito che l’industria doveva ripensare come monitorare, indagare, rimediare e gestire l’affidabilità dei dati e delle infrastrutture in un mondo dominato dal cloud e dall’intelligenza artificiale.

Cosa ti ha ispirato a concentrarti sull’osservabilità dei dati quando hai fondato Acceldata nel 2018, e quali lacune nel settore della gestione dei dati hai cercato di colmare?

Il mio percorso verso la fondazione di Acceldata nel 2018 è iniziato quasi 20 anni fa come ingegnere software, dove ero spinto a identificare e risolvere problemi con il software. La mia esperienza come direttore dell’ingegneria presso Hortonworks mi ha esposto a un tema ricorrente: le aziende con strategie di dati ambiziose stavano lottando per trovare stabilità nelle loro piattaforme di dati, nonostante gli investimenti significativi nella analisi dei dati. Non potevano consegnare i dati in modo affidabile quando l’azienda ne aveva più bisogno.

Questa sfida ha risuonato con me e il mio team, e abbiamo riconosciuto la necessità di una soluzione che potesse monitorare, indagare, rimediare e gestire l’affidabilità dei dati e delle infrastrutture. Le aziende stavano cercando di costruire e gestire prodotti di dati con strumenti che non erano progettati per soddisfare le loro esigenze in evoluzione, portando a una mancanza di visibilità per i team di dati nelle applicazioni di analisi e intelligenza artificiale.

Questa lacuna nel mercato ci ha ispirato a fondare Acceldata, con l’obiettivo di sviluppare una piattaforma di osservabilità dei dati completa e scalabile. Da allora, abbiamo trasformato il modo in cui le organizzazioni sviluppano e gestiscono i prodotti di dati. La nostra piattaforma correla eventi attraverso i dati, l’elaborazione e le pipeline, fornendo informazioni senza precedenti. L’impatto dell’osservabilità dei dati è stato immenso, e siamo entusiasti di continuare a spingere l’industria in avanti.

Aver coniato il termine “Osservabilità dei dati”, come vedi evolversi questo concetto nei prossimi anni, specialmente con la crescente complessità degli ambienti multi-cloud?

L’osservabilità dei dati è evoluta da un concetto di nicchia a una capacità critica per le aziende. Man mano che gli ambienti multi-cloud diventano più complessi, l’osservabilità deve adattarsi per gestire fonti di dati e infrastrutture diverse. Nei prossimi anni, prevediamo che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico giocheranno un ruolo chiave nell’avanzare le capacità di osservabilità, in particolare attraverso l’analisi predittiva e la rilevazione automatica delle anomalie.

Inoltre, l’osservabilità si estenderà oltre il monitoraggio ad aspetti più ampi della governance dei dati, della sicurezza e della conformità. Le aziende richiederanno più controllo e visibilità in tempo reale sulle loro operazioni di dati, rendendo l’osservabilità una parte vitale della gestione dei dati in ambienti sempre più intricati.

La tua esperienza include una significativa esperienza in ingegneria e sviluppo di prodotti. Come ha plasmato la tua esperienza il modo in cui hai costruito e scalato Acceldata?

La mia esperienza in ingegneria e sviluppo di prodotti è stata fondamentale nel plasmare il modo in cui abbiamo costruito Acceldata. Comprendere le sfide tecniche della scalabilità dei sistemi di dati ci ha permesso di progettare una piattaforma che affronta le esigenze del mondo reale delle aziende. Questa esperienza ha anche instillato l’importanza dell’agilità e del feedback dei clienti nel nostro processo di sviluppo. In Acceldata, priorizziamo l’innovazione, ma assicuriamo sempre che le nostre soluzioni siano pratiche e allineate con ciò di cui i clienti hanno bisogno in ambienti di dati dinamici e complessi. Questo approccio è stato essenziale per scalare l’azienda e ampliare la nostra presenza sul mercato a livello globale.

Con il recente round di finanziamento di 60 milioni di dollari in serie C, quali sono le aree di innovazione e sviluppo che pianifichi di priorizzare in Acceldata?

Con il finanziamento di 60 milioni di dollari in serie C, stiamo raddoppiando gli sforzi per innovare con l’intelligenza artificiale, che differenzierà notevolmente la nostra piattaforma. Partendo dal successo del nostro AI Copilot, stiamo migliorando i nostri modelli di apprendimento automatico per offrire una rilevazione delle anomalie più precisa, una rimediazione automatizzata e una previsione dei costi. Stiamo anche avanzando nell’analisi predittiva, dove l’intelligenza artificiale non solo avvisa gli utenti di potenziali problemi, ma suggerisce anche configurazioni ottimali e soluzioni proattive, specifiche per il loro ambiente.

Un’altra area di focus è l’automazione sensibile al contesto, dove la nostra piattaforma impara dal comportamento degli utenti e allinea le raccomandazioni con gli obiettivi aziendali. L’ampliamento delle nostre Interfacce di Linguaggio Naturale (NLI) consentirà agli utenti di interagire con flussi di lavoro di osservabilità complessi attraverso comandi conversazionali semplici.

Inoltre, le nostre innovazioni di intelligenza artificiale guideranno una maggiore ottimizzazione dei costi, prevedendo il consumo di risorse e gestendo i costi con un’accuratezza senza precedenti. Questi progressi posizionano Acceldata come la piattaforma di osservabilità più proattiva e potenziata da intelligenza artificiale, aiutando le aziende a fidarsi e ottimizzare le loro operazioni di dati come mai prima d’ora.

L’intelligenza artificiale e i modelli di linguaggio sono diventati centrali nella gestione dei dati. Come Acceldata si posiziona per guidare in questo spazio e quali capacità uniche offre la vostra piattaforma ai clienti aziendali?

Acceldata è già leader nel settore dell’osservabilità dei dati potenziata da intelligenza artificiale. Dopo l’integrazione di successo della tecnologia di Bewgle, la nostra piattaforma offre capacità di intelligenza artificiale che migliorano notevolmente l’osservabilità dei dati. Il nostro AI Copilot utilizza l’apprendimento automatico per rilevare anomalie, prevedere modelli di consumo dei costi e fornire informazioni in tempo reale, rendendo queste funzioni accessibili attraverso interazioni di linguaggio naturale.

Abbiamo anche integrato una rilevazione avanzata delle anomalie e raccomandazioni automatizzate che aiutano le aziende a prevenire errori costosi, ottimizzare le infrastrutture di dati e migliorare l’efficienza operativa. Inoltre, le nostre soluzioni di intelligenza artificiale semplificano la gestione delle politiche e generano automaticamente descrizioni leggibili per gli asset di dati e le politiche, colmando il divario tra gli stakeholder tecnici e aziendali. Queste innovazioni consentono alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati, minimizzando al contempo i rischi e i costi.

L’acquisizione di Bewgle ha aggiunto capacità di intelligenza artificiale avanzate alla piattaforma di Acceldata. Ora che è passato un anno dall’acquisizione, come la tecnologia di Bewgle è stata integrata nelle soluzioni di Acceldata e quale impatto ha avuto sullo sviluppo delle funzionalità di osservabilità dei dati guidate da intelligenza artificiale?

Nell’ultimo anno, abbiamo completamente integrato le tecnologie di intelligenza artificiale di Bewgle nella piattaforma di Acceldata, e i risultati sono stati trasformativi. L’esperienza di Bewgle con i modelli fondamentali e le interfacce di linguaggio naturale ha accelerato la nostra roadmap di intelligenza artificiale. Queste capacità sono ora incorporate nel nostro AI Copilot, offrendo un’esperienza utente di nuova generazione che consente agli utenti di interagire con i flussi di lavoro di osservabilità attraverso comandi di testo semplici.

Questa integrazione ha anche migliorato i nostri modelli di apprendimento automatico, potenziando la rilevazione delle anomalie, la previsione dei costi automatizzata e le informazioni proattive. Siamo stati in grado di offrire un controllo più granulare sulle operazioni guidate da intelligenza artificiale, che consente ai nostri clienti di garantire l’affidabilità e le prestazioni dei dati in tutta la loro infrastruttura. Il successo di questa integrazione ha rafforzato la posizione di Acceldata come piattaforma di osservabilità dei dati leader e potenziata da intelligenza artificiale, offrendo un valore ancora maggiore ai nostri clienti aziendali.

Essendo profondamente coinvolto nel settore della gestione dei dati, quali tendenze prevedi nel mercato dell’intelligenza artificiale e dell’osservabilità dei dati nei prossimi anni?

Negli anni a venire, mi aspetto che alcune tendenze chiave plasmeranno il mercato dell’intelligenza artificiale e dell’osservabilità dei dati. L’osservabilità dei dati in tempo reale diventerà più critica man mano che le aziende cercheranno di prendere decisioni più rapide e informate. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico continueranno a guidare i progressi nell’analisi predittiva e nella rilevazione automatica delle anomalie, aiutando le aziende a stare un passo avanti rispetto ai potenziali problemi.

Inoltre, vedremo un’integrazione più stretta dell’osservabilità con i framework di governance e sicurezza dei dati, specialmente man mano che le esigenze regolamentari diventano più severe. I servizi di osservabilità gestiti probabilmente aumenteranno, fornendo alle aziende l’esperienza e gli strumenti necessari per mantenere le prestazioni ottimali e la conformità. Queste tendenze eleveranno il ruolo dell’osservabilità dei dati nel garantire che le organizzazioni possano scalare le loro iniziative di intelligenza artificiale mantenendo alti standard di qualità e governance dei dati.

Guardando avanti, come vedi il ruolo dell’osservabilità dei dati nel supportare il deploy di intelligenza artificiale e modelli di linguaggio su larga scala, specialmente in settori con esigenze stringenti di qualità e governance dei dati?

L’osservabilità dei dati sarà fondamentale nel deploy di intelligenza artificiale e modelli di linguaggio su larga scala, specialmente in settori come finanza, sanità e governo, dove la qualità e la governance dei dati sono fondamentali. Man mano che le organizzazioni si affidano sempre più all’intelligenza artificiale per prendere decisioni aziendali, la necessità di dati affidabili e di alta qualità diventa ancora più critica.

L’osservabilità dei dati garantisce il monitoraggio e la convalida continua dell’integrità dei dati, aiutando a prevenire errori e pregiudizi che potrebbero compromettere i modelli di intelligenza artificiale. Inoltre, l’osservabilità giocherà un ruolo vitale nella conformità, fornendo visibilità sulla genealogia dei dati, sull’uso e sulla governance, allineandosi con le esigenze regolamentari severe. In ultima analisi, l’osservabilità dei dati consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale, assicurando che le loro iniziative di intelligenza artificiale siano costruite su una base di dati affidabili e di alta qualità.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Acceldata.