나레이터.ai의 설립자 및 CEO 아흐메드 엘사마디시 – 인터뷰 시리즈

아흐메드 엘사마디시는 나레이터.ai의 설립자 및 CEO입니다. 나레이터.ai는 의사 결정자들에게 개인화된 행동 가능한 통찰력을 제공하는 데이터 인텔리전스 회사입니다.

아흐메드 엘사마디시는 코넬 대학교의 자율 시스템 연구소에서 경력을 시작했습니다. 여기서 그는 인간-로봇 상호작용과 베이즈 데이터 융합, 그리고 자율 자동차를 위한 알고리즘 구축에 대해 연구했습니다.

당신은 초기에 AI와 데이터 과학에 관심을 가지게 된 계기가 무엇입니까?

나는 사람들이 결정하는 방식에 대해 관심을 가졌습니다. 심리학, 사회 공학, 그리고 불확실성에 대한 추론을 시작으로, 나는 베이즈 수학에 빠져들었고, 세계가 더 의미 있게 보이기 시작했습니다. 나는 우리가 결정하는 방식을 복제하기 위해 여정에 나서기로 결정했습니다.

코넬 대학교의 자율 시스템 연구소에서 일한 경험에 대해 이야기해 주세요.

코넬 대학교의 ASL은 정말 재미있었습니다! 자율 자동차와 모바일 로봇 군대에서, 나는 알고리즘과 하드웨어를 구축하고 프로그래밍하고 테스트하는 경험을 했습니다. 내가 리드한 가장 좋아하는 프로젝트는 20개의 질문 게임을 코넬 학생들과 함께 chơi는 것이었습니다. 게임은 간단했습니다. 로봇이 물건을 찾고 있었고, 코넬 학생들에게 로봇이 물건을 찾을 수 있도록 도와주는_yes/no 질문을 할 수 있었습니다. 한 가지 작은 변형, 인간은 거짓말을 할 수 있습니다.

이 상황에서는 실제 정보가 없으며, 절대적으로 참인 것은 없습니다. 나는 사람들과 센서로부터의 정보를 융합하여 더 나은 결정할 수 있는 알고리즘을 구축했습니다. 이 프로젝트는 나중에 비즈니스 인사이드에서 “거짓말을 할 수 있는 로봇”으로 알려지게 되었습니다.

이러한 프로젝트에서 데이터와 알고리즘이 쉽게 상상할 수 없는 것을 할 수 있다는 점은 정말 놀랍습니다.

나레이터의 아이디어는 이전 직장에서 데이터를 작업할 때 겪었던 어려움에서 비롯되었습니다. 스타 스키마 모델링에서 어떤 문제를 겪었나요?

모든 회사가 데이터 모델에 스타 스키마를 사용합니다. 그것은 합리적인 선택입니다! 질문을 나타내는 테이블을 구축하고, 사람들에게 그것을 플로팅하도록 제공합니다. 그러나 문제는 질문이 끊임없이 성장하고 변경되며, 따라서 구축된 테이블은 모든 가능한 질문에 대한 답을 제공할 수 없습니다. 유일한 해결책은 더 많은 테이블을 구축하는 것입니다. 그러나 이것은 진실의 원천에서 벗어나는 것을 의미합니다.

나는 항상 “에어 플로우 데이터 모델링”을 검색하여 사람들이 모델링 레이어의 최선의 경우를 보여주기 위해 사용합니다. 그것은 복잡합니다. 수백 개의 테이블이 서로 의존합니다.

위워크에서, 나는 많은 유니콘과 같은 상황에 직면했습니다. 우리는 데이터 도구에 수백만 달러를 지출했습니다. 우리는 수백 개의 모델을 구축했습니다. 그러나 데이터는 여전히 신뢰를 잃고, 及时적으로 질문에 대답하지 못했습니다. 그런 다음 우리는 1-2년마다 시스템을 재구축했습니다. 그러나 같은 접근 방식을 사용했습니다.

모든 회사가 스타 스키마를 구현했음에도 불구하고, 시스템을 재구축해야 했다는 것은 프레임워크에 문제가 있음을 의미합니다.

당신은 데이터를 작업하는데 더好的 해결책을 어떻게 찾았나요?

最初, 나는 데이터 블로그에서 영감을 받았습니다. 블로그에서, 회사는 데이터 모델을 보여주지 않고도 고객과 분석에 대한 이야기를 рассказ을 수 있습니다. 그들은 고객이 행동을 취하는 시간에 대한 설명으로 분석과 알고리즘을 설명합니다. 효과적으로, 이것은 모두가 이해할 수 있는 개념입니다 (사용자가 웹사이트를 방문한 후 미팅을 예약했습니다). 나는 왜 이러한 구조가 데이터에 사용되지 않는지 궁금했습니다. 짧은答案은, 이러한 데이터 구조는 BI 도구에 의해 쿼리할 수 없기 때문입니다 (JOIN할 수 있는 것이 없습니다).

우리의 데이터 모델, 즉 활동 스키마는, 정말로 世界를 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 생각했습니다. 그것은 모든 회사가 하나의 데이터 모델을 가질 수 있도록 해주어, 모든 질문에 대한 답을 제공할 수 있습니다. 모든 회사가 같은 데이터 모델을 가질 수 있습니다. 따라서, 분석과 알고리즘은 회사 간에 공유될 수 있습니다. 그리고, 데이터 전문가들이 함께 일하고 데이터에 대해 이야기할 수 있는 공통의 방법을 만들 수 있습니다.

나는 이것이 데이터 산업을 혁신할 수 있다고 생각했습니다. 그래서, 2017년에 위워크를 떠나서 활동 스키마를 쿼리할 수 있도록 만들기 위해 나섰습니다.

나레이터의 출력 데이터는 우리가 기대하는 것과 다르게 형식화되어 있습니다. 나레이티브가 무엇인지, 그리고 어떻게 이야기 형식으로 형식화되는지 설명해 주세요.

나레이티브는 행동 가능한 분석을 이야기 형식으로 제공합니다.

우리는, 데이터 전문가로서, 대시보드를 너무나 익숙하게 사용합니다. 그러나, 대시보드는 수단에 불과합니다. 대시보드는 데이터를 보여주고, 우리는 그것을 해석해야 합니다:

1. 수백 개의 시각화를 읽는 방법을 알아야 합니다.
2. 데이터를 결합하여 실제로 일어나는 것을 파악해야 합니다.
3. 데이터 조각으로부터 의미 있는 이야기를 만들어야 합니다.
4. 행동을 결정해야 합니다.

이 과정의 도전은, 각人が 대시보드를 볼 때마다 다른 이야기를 만들고, 다른 추천을 하게 된다는 것입니다. 이것은 자연스러운 편향입니다.

나레이터의 목표는 데이터를 기반으로 행동을 유도하는 것이었습니다. 우리는 고객이 이야기를 필요로 한다는 것을 알았고, 그것을 제공했습니다.

나레이티브는 명확한 목표에서 시작합니다. 추천을 제공합니다. 주요 내용을 보여줍니다. 그리고, 분석을 통해 이야기를 전개합니다. 각 섹션은 우리가 배우는 것을 이야기하며, 데이터는 증거로 사용됩니다.

100명에게 같은 나레이티브를 보여주면, 모두 같은 추천과 해석을 반환합니다.

나레이티브는 또한 비즈니스가 변경됨에 따라, 매주 실행되어 추천과 해석이 여전히 유효한지 확인하고, 필요에 따라 업데이트합니다.

이 모든 것을 통해, 우리는 주요 컨설팅 회사들이 비슷한 접근 방식을 사용하고 있다는 것을 알았습니다. 맥킨지는 대시보드 대신 비슷한 프레젠테이션과 접근 방식을 제공합니다. 우리는 이 수준의 품질을 더 낮은 가격으로 제공하려고 합니다.

데이터 엔지니어를 위한 나레이터의ประโยชน은 무엇입니까?

데이터 엔지니어는 우리의 가장 큰 지지자입니다! 나는 데이터 엔지니어로 시작했기 때문에, 나레이터는 데이터 엔지니어를 위해 구축되었습니다.

나레이터에서 데이터 모델링은 정말 쉽습니다. 원본 진실에서 개념을 우리의 데이터 모델에 매핑하기만 하면 됩니다. 우리는 작동하는지 확인하기 위해 많은 테스트를 실행하고, 생산에 푸시합니다. 나레이터는 마이그레이션, 데이터 동기화, 속도 및 쉬움을 다루는 것을 책임집니다.

나레이터 내에서, 요청한 대로 어떤 데이터셋이든 빠르게 조립하여 제공할 수 있습니다.

우리는 또한 작은 것들을 생각했습니다. 그리고 데이터 엔지니어가 필요한 모든 것을 제공했습니다:

• 전체 처리 및 제어에 대한 투명성, 일시 중지, 취소, 실행 등.
• 변환 전후의 원시 데이터에 경고를 설정하는 기능.
• 쿼리 변경에 대한 전체 로그.
• 테이블에 대한 모든 업데이트에 대한 전체 가시성.
• 데이터셋을 물리화하거나 Google 시트에 보내기 위한 1클릭.
• 데이터를 시스템으로 보내기 위한 빠른 웹훅 설정.
• 지원에 연락하면 데이터 엔지니어가 도와줍니다.
• 나레이터가 생성하는 모든 쿼리는 읽을 수 있고 투명합니다.
• 특정 고객에게 발생한 모든 것을 시간순으로 디버깅하는 기능.
• 데이터셋을 구축하고, 그 위에 많은 집계를 생성하는 기능 (CTE에 쿼리를 복사할 필요 없음).
• 구성 요소를 교체하면, 모든 데이터를 조정합니다.

데이터 엔지니어를 위한 더 많은 기능이 있습니다!

전통적인 모델링과 비교하여 나레이터를 사용하여 보고서를 생성할 때 얼마나 시간을 절약할 수 있나요?

정말로, 나레이터와 전통적인 모델링을 비교하는 것은 불공평합니다. 나레이터에서, 모든 데이터는 단 1일 만에 모델링되며, 스타 스키마에서는 수 개월의 계획이 필요합니다. 나레이터의 변경은 저위험이고 쉽습니다. 테이블을 생성하는 것은 즉시이며, 외래 키로 연결할 필요가 없습니다.

분석에 관하여, 나레이터는 전문가가 작성한 분석 라이브러리를 제공합니다. 이 분석은 즉시 실행할 수 있으며, 잘 생각된 것, 여러 회사에서 테스트된 것, 비즈니스 변경에 따라 업데이트된 것, 알고리즘을 사용하여 데이터를 해석하며, 아름답게 이야기 형식으로 제공됩니다. 이러한 수준의 작업은 일반적으로 데이터 전문가 팀이 주간 동안 수행하는 것입니다 (우리는 한 번만 수행하고, 모든 사람에게 즉시 사용할 수 있도록 제공합니다).

나레이터에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

나레이터는 다릅니다.

작동 원리와 이유를 이해하기는有点 어렵지만, 한 번 시작하면, 돌아갈 수 없습니다.

나는 나레이터가 가능하게 하는 세계에 대해 매우 흥奮합니다. 그리고, 더 많이 배우고 싶은 사람들을 환영합니다!

함께 더好的 결정을 내리면, 더好的 세계를 만들 수 있습니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 나레이터.ai를 방문하십시오.