Rohit Choudhary, Acceldataの創設者＆CEO – インタビュー・シリーズ

Rohit Choudharyは、エンタープライズ・データ・オブザーバビリティの市場リーダーであるAcceldataの創設者兼CEOです。彼は2018年にAcceldataを創設しました。当時、業界はクラウド・ファースト、AI強化の世界でデータ・パイプラインとインフラストラクチャの信頼性を監視、調査、是正、管理する方法を再考する必要性に直面していました。

あなたが2018年にAcceldataを創設したとき、データ・オブザーバビリティに焦点を当てることが何にインスパイアされたのか、そしてあなたはデータ・マネジメント・インダストリーのどのようなギャップを埋めようとしたのか。

Acceldataを2018年に創設した私の旅は、約20年前にソフトウェア・エンジニアとして始まりました。当時私はソフトウェアの問題を特定し解決することに駆り立てられていました。Hortonworksのエンジニアリング・ディレクターとしての私の経験は、企業がデータ・アナリティクスへの多大な投資にもかかわらず、データ・プラットフォームの安定性を確保するのに苦労しているという反復的なテーマに直面することになりました。彼らはビジネスが最も必要とする時にデータを確実に提供できませんでした。

この課題は私と私のチームに共感され、データ・パイプラインとインフラストラクチャの信頼性を監視、調査、是正、管理するためのソリューションが必要であることが認識されました。エンタープライズは、進化するニーズに応えるように設計されていないツールでデータ・プロダクトを構築および管理しようとしていました。これにより、データ・チームはミッション・クリティカルなアナリティクスとAIアプリケーションへの可視性が欠けていました。

この市場のギャップがAcceldataの創設を促し、包括的かつスケーラブルなデータ・オブザーバビリティ・プラットフォームを開発することを目指しました。以来、私たちは組織がデータ・プロダクトを開発および運用する方法を変革してきました。私たちのプラットフォームは、データ、処理、パイプラインのイベントを相関させ、無与倫比の洞察を提供します。データ・オブザーバビリティの影響は巨大であり、業界を前進させることを継続して推進しています。

「データ・オブザーバビリティ」という用語を生み出したあなたは、この概念が次の数年でどのように進化するのか、特にマルチ・クラウド・環境の複雑性が増大する中で。

データ・オブザーバビリティは、ニッチな概念からエンタープライズにとって重要な機能に進化しました。マルチ・クラウド・環境がより複雑になるにつれて、オブザーバビリティは多様なデータ・ソースとインフラストラクチャを処理するために適応する必要があります。次の数年で、AIと機械学習が予測分析や自動アノマリ・ディテクションを通じてオブザーバビリティの機能を進化させる鍵となる役割を果たすと予想しています。

さらに、オブザーバビリティは監視を超えて、データ・ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスのより広範な側面に拡大します。エンタープライズは、データ・オペレーションに対するリアルタイムのコントロールと洞察をより求めるようになり、オブザーバビリティは複雑な環境を通じてデータを管理するための重要な部分となります。

あなたの背景には、エンジニアリングと製品開発における重要な経験があります。この経験がAcceldataを構築およびスケールするためのあなたのアプローチをどのように形作ってきたのか。

私のエンジニアリングと製品開発の背景は、Acceldataをどのように構築するかという私のアプローチを形作る上で重要でした。データ・システムのスケーリングの技術的な課題を理解することで、エンタープライズの実際のニーズに対処するプラットフォームを設計することができました。この経験はまた、開発プロセスにおけるアジリティと顧客のフィードバックの重要性を私に教えました。Acceldataでは、イノベーションを優先しますが、常に顧客がダイナミックで複雑なデータ・環境で必要とするものと一致する実用的なソリューションを提供することを確認しています。このアプローチは、会社をスケールし、市場存在を世界中に拡大する上で不可欠でした。

最近の$60 million Series C funding roundを踏まえ、Acceldataでどのような革新と開発を優先する予定ですか。

$60 millionのシリーズC資金調達により、Acceldataのプラットフォームを大幅に差別化させるAI駆動の革新に注力します。私たちのAI Copilotの成功を基に、より正確なアノマリ・ディテクション、自動修復、コスト予測を提供するための機械学習モデルを強化しています。予測分析も進めています。ここで、AIは潜在的な問題にユーザーを警告するだけでなく、ユーザーの環境に特有の最適な構成とプロアクティブなソリューションも提案します。

別の重要な焦点は、コンテキスト・アウェア・オートメーションです。ここで、私たちのプラットフォームはユーザーの行動から学び、ビジネス目標に合わせた推奨事項を提供します。自然言語インターフェース（NLI）の拡大により、ユーザーはシンプルな会話コマンドを使用して複雑なオブザーバビリティ・ワークフローと対話できるようになります。

さらに、私たちのAIの革新は、コスト最適化を推進し、リソース消費を予測し、コストを前例のない精度で管理します。これらの進歩により、Acceldataは最もプロアクティブでAIを活用したオブザーバビリティ・プラットフォームとなり、エンタープライズがデータ・オペレーションを信頼して最適化できるように支援します。

AIとLLMはデータ・マネジメントの中核となりつつあります。Acceldataはこの分野でリーダーシップをとるためにどのように自己を位置付けているのか。また、エンタープライズ・顧客にどのようなユニークな機能を提供していますか。

AcceldataはすでにAI駆動のデータ・オブザーバビリティの分野でリードしています。Bewgleの先進的なAI技術の統合により、私たちのプラットフォームはデータ・オブザーバビリティを大幅に強化するAI駆動の機能を提供します。私たちのAI Copilotは、機械学習を使用してアノマリを検出し、コスト消費パターンを予測し、リアルタイムの洞察を提供します。すべてこれらの機能は、自然言語のインタラクションを通じてアクセス可能です。

また、エンタープライズは高額なエラーを防ぎ、データ・インフラストラクチャを最適化し、運用効率を向上させるのに役立つ、先進的なアノマリ・ディテクションと自動化された推奨事項を統合しました。さらに、私たちのAIソリューションはポリシー管理を簡素化し、データ・アセットとポリシーの人間が読みやすい説明を自動的に生成し、技術的な利害関係者とビジネス・利害関係者之间のギャップを埋めます。これらの革新により、組織はデータの完全な潜在能力を解き放ちながら、リスクとコストを最小限に抑えることができます。

Bewgleの買収により、Acceldataのプラットフォームに先進的なAI機能が追加されました。買収から1年が経過した今、Bewgleの技術はどのようにAcceldataのソリューションに統合されており、この統合はあなたのAI駆動のデータ・オブザーバビリティ機能の開発にどのような影響を与えましたか。

過去1年間で、BewgleのAI技術をAcceldataのプラットフォームに完全に統合し、その結果は変革的でした。Bewgleの基礎モデルと自然言語インターフェースの経験は、私たちのAIロードマップを加速しました。これらの機能は現在、私たちのAI Copilotに組み込まれており、プレーン・テキスト・コマンドを使用してデータ・オブザーバビリティ・ワークフローと対話できる次世代のユーザー・エクスペリエンスを提供しています。

この統合により、私たちの機械学習モデルも強化され、アノマリ・ディテクション、自動コスト予測、プロアクティブな洞察が向上しました。さらに、AI駆動のオペレーションに対するより詳細な制御を提供し、顧客がエコシステム全体でデータの信頼性とパフォーマンスを確保できるようにしました。この統合の成功は、AcceldataがAIを活用したデータ・オブザーバビリティのリーディング・プラットフォームとしての地位を強化し、エンタープライズ・顧客にさらに大きな価値を提供することを可能にしました。

データ・マネジメント・インダストリーに深く関与しているあなたは、AIとデータ・オブザーバビリティの市場で、来るべき年々にどのようなトレンドを予見していますか。

来るべき年々で、AIとデータ・オブザーバビリティの市場を形作るいくつかの重要なトレンドが予想されます。リアルタイムのデータ・オブザーバビリティは、エンタープライズがより迅速で情報に基づいた決定を下す必要性が高まるにつれて、より重要性を増すでしょう。AIと機械学習は、予測分析と自動アノマリ・ディテクションの進歩を推進し続け、ビジネスが潜在的な問題を先んじて把握できるようになります。

さらに、オブザーバビリティとデータ・ガバナンスおよびセキュリティ・フレームワークの統合がより緊密になることが予想されます。特に規制要件がより厳格になるにつれて。マネージド・オブザーバビリティ・サービスも、データ・環境がより複雑になるにつれて、エンタープライズが最適なパフォーマンスとコンプライアンスを維持するために必要な専門知識とツールを提供することで、普及する可能性があります。これらのトレンドは、データ・オブザーバビリティがエンタープライズがAIイニシアチブをスケールしながら、高いデータ・品質とガバナンスの基準を維持できるようにする上での役割を高めます。

今後、データ・オブザーバビリティは、特にデータ・品質とガバナンスの厳格な要件を持つ業界で、AIと大規模言語モデルをスケールで展開する上でどのような役割を果たすと予想しますか。

データ・オブザーバビリティは、特に金融、ヘルスケア、政府などの業界で、AIと大規模言語モデルをスケールで展開する上で重要な役割を果たすことになります。組織がAIに依存してビジネス上の決定を下すようになるにつれて、信頼性の高い高品質のデータの必要性はさらに高まります。

データ・オブザーバビリティは、データの完全性を継続的に監視および検証し、AIモデルを損なう可能性のあるエラーと偏りを防ぐのに役立ちます。さらに、オブザーバビリティは、データの生まれ変わり、使用、ガバナンスに関する可視性を提供することで、規制要件とのコンプライアンスに重要な役割を果たします。最終的に、データ・オブザーバビリティにより、組織はAIイニシアチブを信頼性の高い高品質のデータの基盤の上に構築できるようになります。

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