ロヒット・チョウダリー、Acceldataの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

ロヒット・チョウダリーは、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を設立しました。当時、業界はクラウド・ファースト、AIを強化した世界でデータ・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を設立したときにデータ・オブザーバビリティに焦点を当てることをどのようにして思いつきましたか？また、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ましたか？

Acceldataを設立した私の旅は、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、私は問題を特定して解決することに熱を入れていました。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見つけるのに苦労しているという反復的なテーマに私を導きました。彼らはビジネスが最も必要なときにデータを信頼性を持って提供することができませんでした。

この課題は私と私のチームにとって共感できるものでした。私たちは、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を認識しました。エンタープライズは、変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・プロダクトを構築して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不足していました。

この市場のギャップが私たちにAcceldataを設立することを促しました。目標は、包括的で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でした。以来、私たちはデータ・プロダクトの開発と運用方法を変革しました。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、並外れた洞察力を提供します。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楽しみにしています。

「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、次の数年間でこの概念がどのように進化することを予想していますか？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さまざまなデータ・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。次の数年間で、AIと機械学習がオブザーバビリティの機能を進歩させる上で重要な役割を果たすことを予想しています。特に、予測分析と自動アノマリー検出を通じてです。

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することになります。エンタープライズは、データ・オペレーションに対するよりリアルタイムのコントロールと洞察を要求するようになり、オブザーバビリティは複雑化する環境でデータを管理する上で重要な部分になります。

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。この経験は、Acceldataを構築してスケールする上でどのように役立ちましたか？

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における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応した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、開発プロセスにおいてアジャイル性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、常に私たちのソリューションがダイナミックで複雑なデータ・環境で実用的かつ顧客のニーズに合ったものであることを確認します。このアプローチは、会社をスケールアップし、グローバルに市場存在感を拡大する上で不可欠でした。

最近の$60 million Series C funding roundを踏まえて、Acceldataではどのようなイノベーションと開発に重点を置く予定ですか？

$60 millionのシリーズC資金調達により、AI駆動のイノベーションに重点を置き、プラットフォームを大幅に差別化させます。私たちのAI Copilotの成功を基に、より精密なアノマリー検出、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。予測分析も進めており、AIは潜在的な問題にユーザーを警告するだけでなく、環境に最適な構成とプロアクティブなソリューションを提案します。

別の重要な焦点は、コンテキスト・アウェアな自動化です。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イス（NLI）の拡張により、ユーザーは複雑なオブザーバビリティ・ワークフローとシンプルな会話コマンドを介して対話することができます。

さらに、私たちのAIイノベーションは、リソース消費の予測とコスト管理を推進し、前例のない精度でコストを最適化します。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性高く最適化できるようになります。

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ポジショニングしていますか？また、エンタープライズ・カスタマー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を活用したデータ・オブザーバビリティの分野でリーダーシップをとっています。Bewgleの先進的なAI技術を統合した後、私たちのプラットフォームは、機械学習を使用したアノマリー検出、コスト消費パターンの予測、リアルタイムの洞察を提供するAI駆動の機能を提供します。さらに、自然言語インターフェイスを介してこれらの機能にアクセスできます。

私たちは、エンタープライズが高価なエラーを防ぎ、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、先進的なアノマリー検出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に対して人間が読める説明を自動的に生成します。これにより、技術的なステークホルダーとビジネス・ステークホルダー之间のギャップを埋め、組織がデータの全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の買収は、Acceldataのプラットフォームに先進的なAI機能を追加しました。買収から1年が経過しました。BewgleのテクノロジーはどのようにAcceldataのソリューションに統合されていますか？また、この統合は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テクノロジーをAcceldataのプラットフォームに完全に統合しました。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イスの経験は、私たちのAIロードマップを加速させました。これらの機能は、私たちのAI Copilotに組み込まれており、ユーザーがプレーン・テキスト・コマンドを介してデータ・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、アノマリー検出、自動コスト予測、プロアクティブな洞察が向上しました。私たちの顧客がデータの信頼性とパフォーマンスをエコシステム全体で確保できるように、AI駆動の運用に対するより詳細なコントロールを提供することができました。この統合の成功は、AcceldataのAIを活用したデータ・オブザーバビリティ・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・カスタマーにさらなる価値を提供することができました。

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将来どのようなトレンドを予見していますか？

将来、AIとデータ・オブザーバビリティの市場では、いくつかの重要なトレンドが形作られることを予想しています。リアルタイムのデータ・オブザーバビリティがより重要になるでしょう。エンタープライズは、より迅速で情報に基づいた決定を下す必要性に直面しています。AIと機械学習は、予測分析と自動アノマリー検出の進歩を推進し、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でしょう。特に、規制要件がより厳格になるにつれてです。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台頭するでしょう。エンタープライズは、パフォーマンスとコンプライアンスを維持するための専門知識とツールを得ることができます。これらのトレンドは、データ・オブザーバビリティがAIイニシアチブをスケールアップしながらデータの品質とガバナンスの高い基準を維持する上で重要な役割を果たすことを強調します。

将来、データ・オブザーバビリティが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ことを予想していますか？特に、データの品質とガバナンスの厳格な要件を持つ業界では？

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に基づく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重要になります。

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することで、エラーと偏りの発生を防ぐのに役立ちます。さらに、データの生涯、使用、ガバナンスに関する可視性を提供することで、厳格な規制要件に沿ったコンプライアンスを支援します。最終的に、データ・オブザーバビリティにより、組織はAIの全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。

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