ჯეი მიშრა, Astera Software-ის COO - ინტერვიუს სერია

ჯეი მიშრა არის მთავარი ოპერაციული ოფიცერი (COO). Astera პროგრამული უზრუნველყოფა, სწრაფად მზარდი პროვაიდერი საწარმოსთვის მზა მონაცემთა გადაწყვეტილებების. ისინი ეხმარებიან ბიზნეს მომხმარებლებს, გადალახონ უფსკრული მონაცემების გამჭრიახობამდე მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი, მაგრამ მაღალი ხარისხის მონაცემების მოპოვების, მონაცემთა ხარისხის, მონაცემთა ინტეგრაციის, მონაცემთა შენახვისა და მონაცემთა ელექტრონული გაცვლის გადაწყვეტილებების კომპლექტით, რომლებსაც იყენებენ როგორც საშუალო, ასევე Fortune 500 კომპანიები. ინდუსტრიის მთელ რიგზე.

თავიდან რამ მიგიზიდათ კომპიუტერული მეცნიერების მიმართ?

მე ყოველთვის მქონდა ღრმა გატაცება მათემატიკით და ჩემი მოგზაურობა კომპიუტერულ მეცნიერებაში ამის ბუნებრივი გაგრძელება იყო. ჩემი ბაკალავრიატის განათლება მათემატიკასა და კომპიუტერულ მეცნიერებაში იყო და ეს იყო ლოგიკური პროგრესი მათემატიკის სამყაროდან კომპიუტერული მეცნიერების სფეროში, რამაც მომხიბლა. განსაკუთრებით მიიპყრო ჩემი ყურადღება ალგორითმების რთულმა მუშაობამ და მოწინავე ალგორითმულმა პროცესებმა, რამაც მიბიძგა ალგორითმების სპეციალიზაციაზე, კომპიუტერულ მეცნიერებაში მაგისტრატურის განმავლობაში. მას შემდეგ, ჩემი კავშირი კომპიუტერულ მეცნიერებასთან ძლიერი დარჩა და მე მუდმივად ვცდილობ ვიყო ამ სფეროში უახლესი მოვლენების სათავეში.

ამჟამად Astera-ს COO ხართ, შეგიძლიათ გაგვიზიაროთ რას მოიცავს თქვენი ყოველდღიური როლი?

როგორც Astera-ს COO, ჩემი როლი მრავალმხრივია, რაც ასახავს ჩვენი კომპანიის დინამიურ ბუნებას. მე ასტერაში ვარ მისი დაარსების დღიდან და ჩემი პასუხისმგებლობა ორგანიზაციის სხვადასხვა სფეროს მოიცავს. ეს მოიცავს ყველაფერს, დაწყებული აქტიური წვლილიდან ჩვენი პროდუქციის განვითარებასა და კოდირებაში დაწყებული, ჩვენი ფუნქციების შესაბამისობაში მოყვანამდე ჩვენი მომხმარებლების განვითარებად საჭიროებებთან. მე მჭიდროდ ვთანამშრომლობ ჩვენს მომხმარებლებთან, ვმუშაობ მათთან ერთად, რათა დახვეწოს ჩვენი გადაწყვეტილებები. ჩემი როლი სცილდება მხოლოდ პროდუქტის განვითარებას და მოიცავს გაყიდვებსა და მარკეტინგის, სადაც ჩვენ შემოვაქვთ ჩვენი შეთავაზებები ბაზარზე.

რადგან ჩვენ ვართ ზრდის ფაზაში, მე ავიღე დამატებითი პასუხისმგებლობები, მათ შორის, მეთვალყურეობა ჩვენი შემოსავლების მიზნებისა და სტრატეგიულად გავაფართოვეთ ჩვენი პროდუქციის პორტფელი ახალ ბაზრებზე მისასვლელად. არსებითად, მე მაქვს ხელი ჩვენი ოპერაციების თითქმის ყველა ასპექტში, რაც უზრუნველვყოფ, რომ ჩვენ არა მხოლოდ ვქმნით განსაკუთრებულ პროდუქტებს, არამედ წარმატებით გამოვიტანთ მათ ბაზარზე და ვასრულებთ ჩვენს ბიზნეს მიზნებს.

მკითხველებისთვის, რომლებიც არ იცნობენ ამ ტერმინს, რა არის მონაცემთა საწყობი?

მონაცემთა საწყობი არის არქიტექტურული ნიმუში, რომელიც გამოიყენება თქვენი კომპანიის ყველა მონაცემის ცენტრალიზებულ საცავში კონსოლიდაციისთვის, რომელიც იქნება საფუძველი, საიდანაც შეგიძლიათ შექმნათ სხვადასხვა სახის ანალიტიკა, ანგარიშები და დაფები, რომლებიც წარმოადგენენ ნამდვილ სურათს, თუ სად არის თქვენი ბიზნესი. არის და ასევე პროგნოზირება, თუ როგორ წარიმართება ბიზნესი მომავალში. ამ ყველაფრის დასაკმაყოფილებლად თქვენ აერთიანებთ თქვენს მონაცემებს გარკვეული გზით და ამ არქიტექტურას მონაცემთა საწყობი ეწოდება.

ტერმინი რეალურად აღებულია რეალური საწყობიდან, სადაც თქვენი პროდუქტები ინახება ორგანიზებულ თაროებზე. მაგრამ როდესაც თქვენ მიდიხართ მონაცემთა სამყაროში, თქვენ იღებთ თქვენს მონაცემებს სხვადასხვა წყაროდან. თქვენ იღებთ თქვენს მონაცემებს წარმოებიდან, თქვენი ვებსაიტიდან, თქვენი მომხმარებლებიდან, გაყიდვებიდან და მარკეტინგიდან, ფინანსებიდან და თქვენი ადამიანური რესურსების განყოფილებიდან. თქვენ აერთიანებთ ყველა მონაცემს, მოაქვთ მას ერთ ადგილას, და ამას ეწოდა მონაცემთა საწყობი და შექმნილია გარკვეული გზით ისე, რომ ანგარიშგება, განსაკუთრებით ვადების მიხედვით, ადვილი იქნება. ეს არის მონაცემთა საწყობის მთავარი მიზანი.

რა არის ზოგიერთი ძირითადი ტენდენცია მონაცემთა საწყობში დღეს?

მონაცემთა საწყობი საკმაოდ განვითარდა ბოლო 20-25 წლის განმავლობაში. დაახლოებით ათი წლის წინ, ჩვენ მოწმენი გავხდით მონაცემთა ავტომატური საწყობის გაჩენას, პარადიგმის ცვლილებას, რომელმაც დააჩქარა მონაცემთა მოდელებისა და მონაცემთა საწყობების აგების პროცესი. ბოლო დროს ავტომატიზაციამ ცენტრალური ადგილი დაიკავა. ის ეხება მონაცემთა შენახვის ამოცანების განმეორებით ბუნებას, პროცესების გამარტივებას დროისა და რესურსების დაზოგვის მიზნით.

ჩვენი პროდუქტი, Astera Data Warehouse Builderმაგალითად, გთავაზობთ ჰოლისტიკური მიდგომას ავტომატიზაციისადმი მონაცემთა საწყობში. ის მოიცავს ყველაფერს ETL (Extract, Transform, Load) მილსადენების ავტომატიზირებიდან და მონაცემთა მოდელირებამდე, მონაცემთა ავტომატურ ჩატვირთვამდე სტრუქტურებში, როგორიცაა ვარსკვლავური სქემები ან მონაცემთა სარდაფები. გარდა ამისა, ის ეფექტურად ინარჩუნებს ამ სტრუქტურებს Change Data Capture (CDC) მექანიზმების მეშვეობით. ეს ყოვლისმომცველი ავტომატიზაცია გაჩნდა, როგორც ძირითადი ტენდენცია მონაცემთა საწყობის ლანდშაფტში.

გარდა ამისა, უახლესი ტენდენციაა მონაცემთა საწყობსა და ხელოვნურ ინტელექტს (AI) შორის შერწყმა. კონკრეტულად, გენერაციულმა AI-მ ავტომატიზაცია ახალ სიმაღლეებზე აიყვანა. ის არა მხოლოდ ავტომატიზირებს ამოცანებს, არამედ ეხმარება მომხმარებლებს გადაწყვეტილების მიღებაში.

მონაცემთა საწყობის კომპონენტების, მილსადენების და გადაწყვეტილების პუნქტების კონფიგურაცია შეიძლება ხელმძღვანელობდეს AI-ით, რაც მონაცემთა საწყობს უფრო მძლავრ და ეფექტურს გახდის, ვიდრე ოდესმე. არსებითად, ეს არის სტეროიდებზე ავტომატიზაცია და ის გარდაქმნის მონაცემთა საწყობის ლანდშაფტს. ხელოვნური ინტელექტისა და მონაცემთა საწყობს შორის კვეთა არის ტენდენცია, რომელიც უზარმაზარ დაპირებას იძლევა მომავლისთვის.

რა არის ოთხი ფუნდამენტური პრინციპი, რომელიც ბიზნესმა უნდა გაითვალისწინოს მონაცემთა საწყობის განვითარებისთვის?

1. მკაფიო მიზნების განსაზღვრა

აუცილებელია დაიწყოთ ზუსტად იმის გაგებით, თუ რა გჭირდებათ თქვენი მონაცემთა საწყობიდან. მოერიდეთ გადაჭარბებული მონაცემების შეგროვების საერთო პრობლემას მკაფიო მიზნის გარეშე. ამის ნაცვლად, დაადგინეთ კონკრეტული მიზნები, რომელთა მიღწევაც გსურთ თქვენი მონაცემთა საწყობით. რა ანგარიშებს და ცნობებს ეძებთ? თქვენს მიზნებზე ფოკუსირებით, შეგიძლიათ უზრუნველყოთ, რომ შემოიტანთ მხოლოდ რელევანტურ მონაცემებს, და არა განურჩევლად დაგროვილი ინფორმაციის დიდი რაოდენობით. შენახვისა და გამოთვლითი სიმძლავრის შემცირებული ხარჯების გათვალისწინებით, გადამწყვეტია ამ რესურსების ჭკვიანურად და ეთიკურად გამოყენება.

2. სწორი არქიტექტურული ნიმუშის არჩევა

არქიტექტურული ნიმუშები ძალიან მნიშვნელოვანია. ისინი წყვეტენ წარმატებული იქნება თუ არა თქვენი მონაცემთა საწყობის გადაწყვეტა. არსებობს სხვადასხვა ვარიანტები, დაწყებული ინმონის სტილის მონაცემთა საწყობიდან დაწყებული, რალფ კიმბოლის ვარსკვლავური სქემებით დამთავრებული, ასევე უფრო ახალი ნიმუშებით, როგორიცაა Data Vault და ერთი დიდი ცხრილის მიდგომა, რომელსაც მხარს უჭერენ სვეტების მონაცემთა ბაზის გამყიდველები. ყველა ნიმუში არ იქნება შესაფერისი ყველა სცენარისთვის.

ჩვენ ვხედავთ ძირითადად ვარსკვლავური სქემის კომბინაციას, რომელიც ზის მონაცემთა სარდაფის ზედა ნაწილში. ასე რომ, Data Vault-ისა და Star Schema-ის კომბინაცია კვლავ ყველაზე ფართოდ გამოყენებული ნიმუშია. მაგრამ, როგორც ვთქვი, თითოეულ მოთხოვნაზე ან თითოეულ სცენარზე განსხვავებული პასუხი იქნება. ასე რომ, გაიარეთ ეს ექსპერტების მეშვეობით, ნახეთ, რომელი არქიტექტურული ნიმუშია თქვენი სცენარისთვის.

3. სწორი ინსტრუმენტების არჩევა

ისინი ძალიან მნიშვნელოვანია და ისინი კვლავ დიდ განსხვავებას ქმნიან გადაწყვეტილების შესაქმნელად საჭირო დროსა და წყაროებში, ასევე თქვენი გადაწყვეტის სიზუსტესა და ხარისხზე, რომელიც განისაზღვრება იმ პროდუქტებით, რომლებსაც თქვენ გამოიყენებთ თქვენი გადაწყვეტის შესაქმნელად. მონაცემთა საწყობი და მისი შენარჩუნება. დიდი ყურადღება მიაქციეთ პროდუქციის შესაძლებლობებს და შეხედეთ პროდუქტებს, რომლებსაც შეუძლიათ ერთი ქოლგის ქვეშ დააყენონ ყველაზე მეტი მოთხოვნა. არსებობს გარკვეული სფეროები, როგორიცაა ETL (Extract, Transform, Load), მონაცემთა ხარისხი, მონაცემთა მოდელირება, მონაცემთა დატვირთვა და მონაცემთა გამოქვეყნება, ყველა მნიშვნელოვან როლს ასრულებს. თუ თქვენ ცდილობთ გამოიყენოთ მრავალი პროდუქტი თითოეული ამ სფეროსთვის, ეს რთული იქნება. ასე რომ, შეხედეთ პროდუქტებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა შემადგენელი ნაწილის უმეტესობისთვის.

4. თქვენი გუნდი

დაბოლოს, მაგრამ არანაკლებ ადამიანთა გუნდი, რომელსაც თქვენ აწყობთ თქვენი მონაცემთა საწყობის გადაწყვეტის შესაქმნელად, ყველაზე მნიშვნელოვანი ნაწილია. ჩვენ გირჩევთ გყავდეთ ვინმე, რომელსაც აქვს ძლიერი გამოცდილება მონაცემთა არქიტექტურულ ნიმუშებში. გუნდის შემადგენლობის თვალსაზრისით, ჯვარედინი ფუნქციონალური გუნდები საუკეთესო გზაა ამის გასაკეთებლად, სადაც გყავთ საქმიანი მომხმარებლებისა და ადამიანების ნაზავი, რომლებსაც აქვთ გარკვეული პროგრამირების გამოცდილება ან მინიმუმ მონაცემთა ექსპერტიზა და მჭიდრო თანამშრომლობა თქვენი მონაცემების მცველებს შორის. ისინი პასუხისმგებელნი არიან მონაცემებზე და რა თქმა უნდა ბიზნესზე. თქვენი ორგანიზაციის ამ სხვადასხვა ასპექტებს შორის მჭიდრო თანამშრომლობის ხელშეწყობით, თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ შეკრული და ეფექტური გუნდი, რომელიც პასუხისმგებელია თქვენი მონაცემთა საწყობის გადაწყვეტის შექმნასა და შენარჩუნებაზე.

მონაცემთა საწყობში წარმატება დამოკიდებულია ამ ოთხ პრინციპს შორის ბალანსის მიღწევაზე. ეს პრინციპები, როდესაც ყურადღებით ვიცავთ, ჩვენს გამოცდილებაში წარმატების რეცეპტი აღმოჩნდა.

რატომ სჭირდება კომპანიებს მონაცემთა თანამედროვე დასტა?

ეს დამოკიდებულია იმაზე, თუ როგორ განვსაზღვრავთ "თანამედროვე" და ეს მუდმივად იცვლება, ხანდახან წლის, თვის და თუნდაც დღის განმავლობაში. ჩვენ უნდა გავითვალისწინოთ თანამედროვე ხელსაწყოები, რომლებიც შექმნილია მონაცემთა ცვალებად ლანდშაფტის გათვალისწინებით. ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში მნიშვნელოვანი ცვლილებები მოხდა მონაცემთა ბუნებასა და მოცულობაში. Big Data-ის აღმავლობამ გარდაქმნა მონაცემთა ლანდშაფტი, სადაც მონაცემები შემოდის ისეთი წყაროებიდან, როგორიცაა ელექტრონული კომერციის ვებსაიტები, წარმოების მონაცემთა ბაზები და თქვენი ბიზნესის სხვადასხვა ნაწილები. ეს მონაცემები იცვლება არა მხოლოდ მოცულობით, არამედ თავისი ბუნებითაც.

წარსულში მონაცემები ძირითადად სტრუქტურირებული იყო, მაგრამ ახლა არასტრუქტურირებული მონაცემები მნიშვნელოვან როლს თამაშობს. გარდა ამისა, გაიზარდა სიჩქარე, რომლითაც მონაცემთა გენერირება და გამოსაყენებლად ხელმისაწვდომი ხდება. მონაცემების ამ ცვლილებების გათვალისწინებით, ჩვენ მუდმივად უნდა შევაფასოთ და მოვარგოთ ჩვენი ინსტრუმენტების ნაკრები, რათა ეფექტურად გადავჭრათ მონაცემთა განვითარებადი გამოწვევები.

მონაცემთა თანამედროვე დასტა შექმნილია იმისთვის, რომ გაუმკლავდეს სტრუქტურებში და მონაცემთა სიჩქარის ყველა ცვალებადობას და ის კარგად არის აღჭურვილი, რათა მოერგოს განვითარებულ არქიტექტურულ ნიმუშებს, რომლებიც განვითარდა ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში. ამიტომ, თუ გსურთ თქვენი მონაცემების საუკეთესო გამოყენება, თქვენ უნდა მიხედოთ თქვენი მონაცემთა დასტას მოდერნიზებას. ეს არის ერთადერთი გზა, რომ არ დატოვოთ ახალი მონაცემების გამოწვევები.

ჩვენ ვნახეთ, რომ კომპანიები იცავენ არსებულ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც, როგორც ჩანს, მუშაობს. გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს იმის აღიარებას, რომ მონაცემები თავისთავად დინამიურია. ის მუდმივად ვითარდება, წარმოადგენს ახალ გამოწვევებსა და შესაძლებლობებს. არსებული გადაწყვეტილებები შეიძლება არ იყოს აღჭურვილი ამ ცვლილებებთან ადაპტაციისთვის. ამიტომ, მათი მონაცემების სრული პოტენციალის გამოსაყენებლად, კომპანიებმა უნდა აითვისონ თავიანთი მონაცემთა დასტას მოდერნიზაციის კონცეფცია. საუბარი არ არის იმის გატეხვაზე, რაც მუშაობს; ეს არის მოქნილობა და რეაგირება მონაცემთა განვითარებად ბუნებაზე. მონაცემთა ტექნოლოგიების მიღწევების მუდმივი შეფასებითა და ინტეგრაციით, ბიზნესს შეუძლია დარჩეს კონკურენტუნარიანი და მიიღოს ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მზარდ მონაცემებზე ორიენტირებულ სამყაროში.

რა არის მონაცემთა მართვის ამჟამინდელი გამოწვევები, რომლებიც ჩანს ინდუსტრიაში?

1. მონაცემთა სიჩქარე და ინტეგრაცია

ერთ-ერთი დიდი გამოწვევა, რომელსაც დღეს ვაწყდებით, არის მონაცემთა დიდი მოცულობა, რომელიც შემოდის სხვადასხვა აპლიკაციებიდან. თუ რომელიმე ტიპიურ IT ორგანიზაციას იყენებთ, ისინი მუდმივად ჩნდებიან ახალ აპლიკაციებთან - ყოველწლიურად ათეულობით, ზოგჯერ ასობითაც კი, განსაკუთრებით საშუალო ზომის ორგანიზაციებში.

ახლა, ყველა ეს აპი აწარმოებს მონაცემებს და ეს მონაცემები შეიცავს მნიშვნელოვან ინფორმაციას. აქ მთავარი საზრუნავი არის ამ ახალი მონაცემთა წყაროების სწრაფი ინტეგრაციის შესაძლებლობა მონაცემთა არსებულ მილსადენებში და მათი კონსოლიდაცია ერთიან ხედში. სიჩქარე, რომლითაც ორგანიზაციებს შეუძლიათ ადაპტირება და ამ ახალი მონაცემთა ნაკადების ჩართვა, ყველაზე დიდი გამოწვევაა, რასაც ჩვენ ვხედავთ.

2. მონაცემთა განსხვავებული ფორმატები

კიდევ ერთი კრიტიკული გამოწვევა გამომდინარეობს თავად მონაცემთა ბუნებიდან, განსაკუთრებით არასტრუქტურირებული მონაცემების მზარდი გავრცელებიდან. არასტრუქტურირებული მონაცემებით, რა თქმა უნდა, არსებობს აზრთა სხვადასხვა სკოლა იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა გაუმკლავდეს მას.

ორგანიზაციებმა უნდა გადაწყვიტონ, შეინახონ ეს მონაცემები უშუალოდ მონაცემთა ტბებში შემდგომი გამოყენებისთვის, თუ მოპოვება და გარდაქმნა უფრო სტრუქტურირებულ ფორმატად დაუყოვნებელი მოხმარებისთვის. არასტრუქტურირებული მონაცემების დამუშავების გამოწვევა რჩება და ჩვენ ვხედავთ, რომ საშუალო ზომის ან მცირე ზომის კომპანიებიც კი განიცდიან მასზე გავლენას. ასე რომ, არასტრუქტურირებული მონაცემების მართვის ეფექტური სტრატეგიების შემუშავება აუცილებელია.

3. მონაცემთა გამოქვეყნება და გაზიარება

მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა ინტეგრაცია და კონსოლიდაცია გადამწყვეტია, მონაცემთა ეფექტურად გაზიარების შესაძლებლობა თანაბრად მნიშვნელოვანია. ორგანიზაციებს სჭირდებათ მექანიზმები მონაცემთა გამოქვეყნებისა და გავრცელებისთვის შიდა დეპარტამენტებისთვის, მესამე მხარის მოვაჭრეებისთვის, პარტნიორებისთვის და სხვა დაინტერესებული მხარეებისთვის. ეს გამოწვევა ვრცელდება მხოლოდ მონაცემების ხელმისაწვდომობის მიღმა; ის გულისხმობს მონაცემთა უსაფრთხოების, კონფიდენციალურობისა და რეგულაციების დაცვას. ვინაიდან მონაცემთა გაზიარება ხდება აუცილებლობა ყველა ზომის ბიზნესისთვის, ტექნოლოგიები და პროდუქტები ამ სივრცეში სწრაფად ვითარდება მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად.

რა არის Astera-ს AI-ის ინტეგრირება მომხმარებელთა სამუშაო პროცესში?

ჩვენ ვუყურებთ AI-ს, რომელიც კვეთს მონაცემთა მენეჯმენტს ორი განსხვავებული გზით.

1. გამოყენებადობის გაძლიერება გენერაციული AI-ით

გამოყენებადობისადმი ჩვენი ღრმა ერთგულება არის ჩვენი პროდუქტის განვითარების ფილოსოფიის ქვაკუთხედი. ბოლო 12-დან 13 წლის განმავლობაში, ჩვენ შევქმენით ძლიერი რეპუტაცია პროდუქციის დიზაინის მოკლე სწავლის მრუდით, რაც მათ ხელმისაწვდომს გავხდით არატექნიკური მომხმარებლებისთვისაც კი. მხოლოდ მოკრძალებული ტრენინგის საშუალებით, ინდივიდებს შეუძლიათ ეფექტურად გამოიყენონ ჩვენი პროდუქტები თავიანთი მონაცემებით მნიშვნელოვანი ამოცანების შესასრულებლად.

გენერაციული AI-ის დანერგვით, Astera-მ გამოყენებადობა შემდეგ დონეზე აიყვანა. ჩვენ გამოვიყენეთ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი მომხმარებლის ინტერფეისის შესაქმნელად, რომელიც მომხმარებელს საშუალებას აძლევს დაუკავშირდეს პროდუქტს ბუნებრივი ენის ბრძანებების გამოყენებით. ეს AI-ზე ორიენტირებული ინტერფეისი ამარტივებს კონფიგურაციის ამოცანებს, რაც მას უფრო ინტუიციურ და ეფექტურს ხდის მომხმარებლებისთვის.

უფრო მეტიც, Astera-ს აქვს ინტეგრირებული ავტომატიზაცია, რომელიც აღჭურვილია ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით, რათა გაუმკლავდეს ამოცანებს, რომლებიც ადრე მოითხოვდა რამდენიმე საათს ხელით მუშაობას, განსაკუთრებით მონაცემთა მართვის პროდუქტების კონფიგურაციაში. მონაცემთა მართვის გადაწყვეტის შექმნის ყველაზე დიდი ღირებულების ფაქტორი არ იყო მხოლოდ პროდუქტის ყიდვა, ეს იყო მისი კონფიგურაციისთვის დახარჯული დრო და ძალისხმევა. ჩვენ შევეცადეთ ამის მოგვარება AI-ით. ეს მიდგომა მნიშვნელოვნად ამცირებს პროდუქტის კონფიგურაციაზე ტრადიციულად დახარჯულ დროსა და რესურსებს.

მაგალითად, Astera-ს პროდუქტი, ReportMiner, ამარტივებს მონაცემთა ამოღებას არასტრუქტურირებული დოკუმენტებიდან, რაც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან მოპოვების შაბლონები წესების საფუძველზე. AI-ს ახლა შეუძლია საწყისი შაბლონის გენერირება რამდენიმე წამში, ამოცანა, რომელსაც ადრე ორი-სამი საათი სჭირდებოდა ტიპიური მომხმარებლისთვის. ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული შაბლონის პირველი ჭრილი შეიძლება არ იყოს სრულყოფილი, მაგრამ ის უმკლავდება სამუშაო დატვირთვის დაახლოებით 90%-ს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად შეცვალონ და დაასრულონ დავალება საათების ნაცვლად წუთებში. ეს მიდგომა მხოლოდ ერთი მაგალითია იმისა, თუ როგორ იყენებს Astera AI-ს, რათა გაზარდოს გამოყენებადობა მის პროდუქტებში.

ჩვენ ვაკეთებთ მსგავს რაღაცეებს ​​მთელი ჩვენი მონაცემების დასტაში, სადაც მნიშვნელოვან ზრდას ვიღებთ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით.

2. AI ფუნქციონალობა, როგორც ხელსაწყოების ნაკრები

Astera გთავაზობთ მონაცემთა ერთიან დასტას, რომელიც მოიცავს მონაცემთა მენეჯმენტის სხვადასხვა ასპექტს, მათ შორის გადაღებას, ტრანსფორმაციას, მონაცემთა ხარისხს, მონაცემთა შენახვას, API-ებს და მონაცემთა გამოქვეყნებას. კომპანია აღიარებს ხელოვნური ინტელექტის ფუნქციონირების, როგორც მრავალმხრივი ინსტრუმენტების კომპლექტის უზრუნველყოფის მნიშვნელობას მისი მომხმარებლებისთვის. ამ ხელსაწყოების ნაკრების ფარგლებში, Astera-ს მომხმარებლებს შეუძლიათ წვდომა AI-ს მონაცემთა მეცნიერების სპექტრში, მანქანური სწავლების მოდელების შექმნიდან და განლაგებიდან დაწყებული ML Ops-ის (მანქანური სწავლების ოპერაციების) დამუშავებამდე. Astera ასევე მხარს უჭერს ღია წყაროზე დაფუძნებული მოდელების გამოყენებას, მათ შორის დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) და ხელს უწყობს დაზუსტებას კონკრეტული გამოყენების შემთხვევებისთვის.

ეს უფრო ფართო AI ფუნქციონალობა საშუალებას აძლევს Astera-ს მომხმარებლებს გამოიყენონ AI სხვადასხვა მონაცემებთან დაკავშირებული ამოცანებისთვის, მათ შორის მანქანური სწავლის მოდელების დანერგვა, ML Ops-ის დანერგვა და ღია კოდის მოდელების დახვეწა. გარდა ამისა, Astera მუდმივად მუშაობს AI მხარდაჭერის გაფართოებაზე, რომელიც მოიცავს ისეთ სფეროებს, როგორიცაა ვექტორული მონაცემთა ბაზები, მსგავსების ძიება, ჩაშენებები და სხვა.

რა არის საუკეთესო პრაქტიკა AI და ML მოდელების გამოყენებისთვის მსხვილი კომპანიებისთვის მონაცემთა მენეჯმენტში?

1. დარჩით ხელოვნური ინტელექტისა და ML-ის განვითარების წინა პლანზე

დიდი ენობრივი მოდელების სფერო სწრაფად ვითარდება. კონკურენტული უპირატესობის მოსაპოვებლად, მსხვილი კომპანიები უნდა იყვნენ ინფორმირებული უახლესი მიღწევების შესახებ. მაგალითად, Astera იყო გენერაციული AI-ის ადრეული მიმღები, რომელიც იყენებდა მოდელებს, როგორიცაა OpenAI და LAMA. განვითარებადი ტექნოლოგიების მუდმივი მონიტორინგი უზრუნველყოფს, რომ კარგად ხართ მომზადებული მათი ეფექტურად გამოყენებისთვის.

2. ექსპერიმენტი მრავალი მოდელით და კონფიგურაციით

LLMS-ის დახვეწილი რეგულირების გამოყენებით, ჩვენ შევძელით მცირე ზომის, როგორიცაა 8-დან 13 მილიარდი პარამეტრის მოდელების დაყენება და მათი ლოკალურად განლაგება. ეს არის ის, რაც ჩვენთვის ძალიან კარგად მუშაობდა და რასაც ჩვენ გირჩევთ არის ის, რომ იმის ნაცვლად, რომ უბრალოდ გამოიყენოთ ერთი მეორის წინააღმდეგ, სცადოთ სხვადასხვა საბაზისო მოდელები და სხვადასხვა კონფიგურაციები და ნახოთ რომელი მუშაობს თქვენთვის.

მსხვილ ენობრივ მოდელებს აქვთ სხვადასხვა გემოვნება, თითოეულს აქვს თავისი უნიკალური შესაძლებლობები. შექმენით კონფიგურაცია, რომელიც საშუალებას მოგცემთ აირჩიოთ ვარიანტების ფართო სპექტრიდან, რაც ასახავს იმას, რასაც დეველოპერები და მონაცემთა მეცნიერები აკეთებენ მონაცემთა მეცნიერების მოგზაურობებში.

მომხმარებლების გასაძლიერებლად, ჩვენ შევქმენით კონფიგურაციის სისტემა, რომელიც გვთავაზობს ვარიანტების ფართო სპექტრს, მსგავსია რასაც დეველოპერები და მონაცემთა მეცნიერები აწყდებიან ღია კოდის ბიბლიოთეკებთან მუშაობისას, მათ მონაცემებზე ორიენტირებულ მცდელობებზე. ჩვენი მიზანი იყო ამ ვარიანტების შეუფერხებლად ინტეგრირება ჩვენს პროდუქტში, რაც ხელს შეუწყობს მომხმარებლებისთვის დინამიურ და ადაპტირებულ გამოცდილებას.

3. ლოკალური განლაგების პრიორიტეტი API-ებთან შედარებით

როდესაც საქმე ეხება მონაცემთა ორიენტირებულ პროდუქტებს, შეფერხებების შემცირება უმნიშვნელოვანესია. AI და ML მოდელის წვდომისთვის მხოლოდ API-ებზე დაყრდნობამ შეიძლება გამოიწვიოს მიუღებელი შეფერხებები, განსაკუთრებით დიდი მოცულობის მონაცემების დამუშავებისას. მიზანშეწონილია პრიორიტეტი მიენიჭოთ ადგილობრივად დახვეწილი მოდელების განლაგებას, რომელიც ეძღვნება თქვენს კონკრეტულ სცენარს. ამ მიდგომას შეუძლია მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს რეაგირების დრო და საერთო შესრულება.

რატომ არის Astera უმაღლესი გადაწყვეტა, ვიდრე კონკურენტი პლატფორმები?

• Astera-ს გადაწყვეტილებებს აქვს კოდის გარეშე, ინტუიციური, ვიზუალური ინტერფეისი და გაუმჯობესებული გამოყენებადობა, რომელიც აღჭურვილია AI-ით, რაც აადვილებს მონაცემთა რთული პროცესების შესრულებას ყველა მომხმარებლისთვის, მათი ტექნიკური შესაძლებლობების მიუხედავად.
• ჩვენი მონაცემთა დასტას ავტომატიზაციის ფუნქციები ამცირებს განმეორებადი სახელმძღვანელო ამოცანებს და დაზოგავს დროსა და განვითარების რესურსებს.
• ჩვენს ერთიან პლატფორმას შეუძლია დაეხმაროს მომხმარებლებს შეასრულონ მონაცემთა პროცედურები გადაწყვეტილებების გადართვის გარეშე. ეს გამორიცხავს სწავლისა და მრავალჯერადი სისტემის მართვის ხარჯებს.

გმადლობთ შესანიშნავი ინტერვიუსთვის, მკითხველს, ვისაც სურს მეტი გაიგოს, უნდა ეწვიოს Astera პროგრამული უზრუნველყოფა.