YDataの共同創設者兼チーフデータオフィサー、ファビアナ・クレメンテ – インタビュー・シリーズ

ファビアナ・クレメンテは、YDataの共同創設者兼チーフデータオフィサーです。YDataは、データ発見、改善、拡張を1つのプラットフォームで組み合わせた最初のデータ中心の開発ソリューションを開発したAIスタートアップです。

あなたがAIと機械学習に惹かれたきっかけは何ですか?

私の背景は応用数学で、データから情報を抽出する方法とコードを使用する方法を学ぶ機会がありました。当時、機械学習ほど華麗ではありませんでしたが、確かにこの分野への情熱を呼び起こすものでした。

YDataの創設ストーリーを共有してください。

スタートアップと企業の両方でデータサイエンティストとして働いた経験がありますが、データへのアクセスがセキュリティやプライバシーの名目でブロックされることがありました。ある時はアクセスは簡単でしたが、データの品質はAIベースのソリューションを構築するために必要なものではありませんでした。これらの闘争はほとんどの組織で頻繁に発生することを知っているので、データの改善を通じてAIの開発を加速させるのを助けるために会社を設立することを決意しました。

合成データとは何ですか?

合成データとは、現実の世界で生成されていないデータのことです。合成データを生成するための方法があります。ルールベースの戦略からマシンまたはディープラーニングモデルを使用して「ルール」を学習する方法まであります。YDataでは、プライバシーの懸念なくリアルな世界のイベントの動作を保持する新しいデータを生成するためのディープラーニングベースの戦略を採用しています。

合成データが重要な理由は何ですか?

企業がデータの重要性を認識するにつれて、合成データの重要性と役割も理解されるようになります。実データの収集は時間がかかり、費用もかかります。さらに、実データの収集は不可能な場合もあります。AIアプリケーションを構築するには、データは必須条件です。ここで、合成データが登場します。見えざるシナリオを生成したり、データへのアクセスを解放したりする能力は、データ中心の世界で進化するために重要です。

自律走行車やその他の機械の自動化活動では、すでに合成データの重要性を認識しています。業界全体でこの理解が広がるのは自然な流れです。

YDataはどのように合成データを生成していますか?

YDataは、主にディープジェネレーティブモデルを使用して、元のデータの変数間の統計的属性と相関関係を学習します。これにより、元のデータと同じビジネス価値を持つ、統計的に関連性のあるデータセットを生成できますが、元のレコードを追跡することはできません。

YDataはこの技術を推進しており、Synthetic Data Communityの背後にある会社です。このコミュニティは、データサイエンスの専門家たちが集まり、誰でもこの技術を学び、使用できるように支援することを目的としています。

YDataのプラットフォームはどのようにして新しいデータソースを発見し、解放するのですか?

YDataのプラットフォームには、任意のデータベース、データウェアハウス、またはデータレイクに接続するための組み込みコネクタが含まれています。ユーザーは、実際のレコードを見ないで、既存のメタデータにアクセスして、データがビジネス上の質問に回答するのに役立つかどうかを理解できます。

合成データオープンソースコミュニティについての詳細を共有してください。

合成データはまだ初期段階にあり、その生成方法、利点、限界についての認識が広く知られていません。したがって、YDataでは、教育的なアプローチを取り、Synthetic Data Communityを立ち上げました。このコミュニティは、アイデアの交換や専門家からの支援を受ける場所であり、データサイエンティストやテクニカルなプロファイルが合成データの旅を始めることができます。

さらに、データ品質に関する視点も提供しています。データサイエンティストが合成データやデータ改善を開始する前に、自分たちが扱っているデータを理解できるようにします。データチームがよりデータ中心になることを支援することに尽力しています。

YDataは最近、270万ドルの資金調達を発表しました。会社の将来と拡大戦略についての詳細を共有してください。

YDataは国際的な会社として生まれました。早期採用者が最も洗練された国々にいることを知っていたので、最初の顧客はすでにポルトガル国外にいました。現在、ヨーロッパ全域と北米に存在感を確立しています。この資金調達により、両方の大陸で商業的に存在感を高め、チームを拡大できます。完全に分散されたチームであるため、どこにいても最も優れた才能を雇用できます。

YDataについてさらに共有したいことはありますか?

YDataはデータ中心のAIの境界を押し広げ、DataPrepOpsという新しいカテゴリを作成しています。美しい名前ではありませんが、現在、多くの企業がデータサイエンス開発で直面している痛みです。データ品質のトレンドは続いています。データパイプラインとデータ観察可能性の後、データサイエンスチームのデータ品質はまだ幼少期ですが、YDataはデータ準備の分野でリーダーとして浮上しています。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はYDataを訪問してください。