Rohit Choudhary, Oprichter & CEO van Acceldata – Interviewreeks

Rohit Choudhary is de oprichter en CEO van Acceldata, de marktleider in ondernemingsbrede data-observabiliteit. Hij richtte Acceldata op in 2018, toen hij besefte dat de industrie opnieuw moest nadenken over hoe ze de betrouwbaarheid van datapipelines en -infrastructuur moesten controleren, onderzoeken, herstellen en beheren in een cloud-first, AI-rijke wereld.

Wat inspireerde u om u te richten op data-observabiliteit toen u Acceldata in 2018 oprichtte, en welke lacunes in de datamanagementindustrie probeerde u te vullen?

Mijn reis naar de oprichting van Acceldata in 2018 begon bijna 20 jaar geleden als software-ingenieur, waar ik werd gedreven om problemen met software te identificeren en op te lossen. Mijn ervaring als directeur van Engineering bij Hortonworks stelde me bloot aan een terugkerend thema: bedrijven met ambitieuze datastrategieën worstelden om stabiliteit te vinden in hun dataplatforms, ondanks aanzienlijke investeringen in data-analyse. Ze konden geen betrouwbare gegevens leveren wanneer het bedrijf ze het meest nodig had.

Deze uitdaging resoneerde met mijn team en mij, en we erkenden de noodzaak van een oplossing die datapipelines en -infrastructuur kon controleren, onderzoeken, herstellen en beheren. Ondernemingen probeerden dataproducten te bouwen en te beheren met tools die niet waren ontworpen om aan hun evoluerende behoeften te voldoen, waardoor datateams geen zicht hadden op kritieke analytics- en AI-toepassingen.

Deze lacune in de markt inspireerde ons om Acceldata op te richten, met als doel een uitgebreide en schaalbare data-observabiliteitsplatform te ontwikkelen. Sindsdien hebben we de manier waarop ondernemingen dataproducten ontwikkelen en exploiteren getransformeerd. Ons platform correleert gebeurtenissen over data, verwerking en pipelines, en biedt ongeëvenaarde inzichten. De impact van data-observabiliteit is enorm, en we zijn enthousiast om de industrie verder te helpen.

U heeft de term “Data Observability” bedacht. Hoe ziet u deze concept evolueren in de komende jaren, vooral met de toenemende complexiteit van multi-cloud-omgevingen?

Data-observabiliteit is geëvolueerd van een niche-concept tot een kritieke capaciteit voor ondernemingen. Naarmate multi-cloud-omgevingen complexer worden, moet observabiliteit zich aanpassen om diverse gegevensbronnen en -infrastructuur te hanteren. In de komende jaren verwachten we dat AI en machine learning een sleutelrol zullen spelen bij het verbeteren van observabiliteitscapaciteiten, met name via predictieve analytics en geautomatiseerde anomaliedetectie.

Daarnaast zal observabiliteit zich uitbreiden tot bredere aspecten van datagovernance, -beveiliging en -compliance. Ondernemingen zullen meer real-timecontrole en inzicht in hun datagebruik eisen, waardoor observabiliteit een vitaal onderdeel wordt van het beheren van data over steeds complexere omgevingen.

Uw achtergrond omvat aanzienlijke ervaring in engineering en productontwikkeling. Hoe heeft deze ervaring uw aanpak beïnvloed bij het opbouwen en schalen van Acceldata?

Mijn achtergrond in engineering en productontwikkeling is doorslaggevend geweest bij het vormgeven van hoe we Acceldata hebben opgebouwd. Het begrijpen van de technische uitdagingen van het schalen van datasystemen heeft ons in staat gesteld om een platform te ontwerpen dat aansluit bij de werkelijke behoeften van ondernemingen. Deze ervaring heeft ons ook het belang van flexibiliteit en klantfeedback in ons ontwikkelingsproces bijgebracht. Bij Acceldata geven we prioriteit aan innovatie, maar we zorgen er altijd voor dat onze oplossingen praktisch en afgestemd zijn op wat klanten nodig hebben in dynamische, complexe datamilieus. Deze aanpak is essentieel geweest voor het schalen van het bedrijf en het uitbreiden van onze marktaanwezigheid wereldwijd.

Met de recente $60 miljoen Series C-financieringsronde, welke sleutelgebieden van innovatie en ontwikkeling plant u prioriteit te geven bij Acceldata?

Met de $60 miljoen Series C-financiering gaan we ons verdubbelen op AI-gedreven innovaties die ons platform aanzienlijk zullen onderscheiden. We bouwen voort op het succes van onze AI Copilot, en we verbeteren onze machine learning-modellen om meer precieze anomaliedetectie, geautomatiseerde herstel en kostenprognoses te bieden. We zijn ook bezig met het verbeteren van predictieve analytics, waarbij AI niet alleen gebruikers waarschuwt voor potentiële problemen, maar ook optimale configuraties en proactieve oplossingen suggereert, specifiek voor hun omgeving.

Een andere belangrijke focus is context-gevoelige automatisering – waar ons platform leert van gebruikersgedrag en aanbevelingen afstemt op bedrijfsdoelen. De uitbreiding van onze Natural Language Interfaces (NLI) zal gebruikers in staat stellen om complexe observabiliteitsworkflows te interactiveren met eenvoudige, conversational commands.

Daarnaast zullen onze AI-innovaties nog grotere kostenoptimalisatie aandrijven, door bronnenconsumptie en kosten te voorspellen en te beheren met ongekende nauwkeurigheid. Deze vooruitgang positioneert Acceldata als het meest proactieve, AI-gedreven observabiliteitsplatform, waardoor ondernemingen hun datagebruik kunnen vertrouwen en optimaliseren zoals nooit tevoren.

AI en LLM’s worden centraal in datamanagement. Hoe positioneert Acceldata zich om te leiden in deze ruimte, en welke unieke capaciteiten biedt uw platform aan ondernemingsklanten?

Acceldata leidt al de weg in AI-gedreven data-observabiliteit. Na de succesvolle integratie van Bewgle’s geavanceerde AI-technologie biedt ons platform nu AI-gedreven capaciteiten die data-observabiliteit aanzienlijk verbeteren. Onze AI Copilot gebruikt machine learning om anomalieën te detecteren, kostenconsumptiepatronen te voorspellen en real-time inzichten te bieden, allemaal toegankelijk via natuurlijke taalinteracties.

We hebben ook geavanceerde anomaliedetectie en geautomatiseerde aanbevelingen geïntegreerd die ondernemingen helpen om dure fouten te voorkomen, data-infrastructuur te optimaliseren en operationele efficiëntie te verbeteren. Bovendien stroomlijnen onze AI-oplossingen beleidsbeheer en genereren ze automatisch leesbare beschrijvingen voor data-activa en -beleid, waardoor de kloof tussen technische en zakelijke stakeholders wordt overbrugd. Deze innovaties stellen ondernemingen in staat om het volledige potentieel van hun data te benutten, terwijl ze risico’s en kosten minimaliseren.

De overname van Bewgle heeft geavanceerde AI-capaciteiten toegevoegd aan Acceldata’s platform. Nu een jaar is verstreken sinds de overname, hoe is Bewgle’s technologie geïntegreerd in Acceldata’s oplossingen, en welke impact heeft deze integratie gehad op de ontwikkeling van uw AI-gedreven data-observabiliteitsfuncties?

In het afgelopen jaar hebben we Bewgle’s AI-technologieën volledig geïntegreerd in het Acceldata-platform, en de resultaten zijn transformatief. Bewgle’s ervaring met fundamentele modellen en natuurlijke taalinterfaces heeft onze AI-roadmap versneld. Deze capaciteiten zijn nu ingebed in onze AI Copilot, waardoor een next-generation gebruikerservaring mogelijk wordt, waarbij gebruikers kunnen interactiveren met data-observabiliteitsworkflows via gewone tekstcommando’s.

Deze integratie heeft ook onze machine learning-modellen verbeterd, waardoor anomaliedetectie, geautomatiseerde kostenprognoses en proactieve inzichten zijn verbeterd. We zijn in staat gesteld om meer granulaire controle over AI-gedreven operaties te bieden, waardoor onze klanten kunnen garanderen dat hun data betrouwbaar en presteert over hun ecosystemen. Het succes van deze integratie heeft Acceldata’s positie als toonaangevend AI-gedreven data-observabiliteitsplatform versterkt, waardoor we nog meer waarde bieden aan onze ondernemingsklanten.

Als iemand die diep betrokken is bij de datamanagementindustrie, welke trends ziet u in de AI- en data-observabiliteitsmarkt in de komende jaren?

In de komende jaren verwacht ik een aantal sleuteltrends die de AI- en data-observabiliteitsmarkt zullen vormen. Real-time data-observabiliteit zal nog kritischer worden, aangezien ondernemingen sneller en meer geïnformeerde beslissingen willen nemen. AI en machine learning zullen voortdurend de vooruitgang in predictieve analytics en geautomatiseerde anomaliedetectie aandrijven, waardoor bedrijven vooruit kunnen blijven op potentiële problemen.

Daarnaast zullen we een nauwere integratie zien van observabiliteit met datagovernance- en -beveiligingskaders, vooral aangezien regelgevingsvereisten strenger worden. Beheerde observabiliteitsdiensten zullen waarschijnlijk in populariteit toenemen, aangezien datamilieus complexer worden, waardoor ondernemingen de expertise en tools krijgen die nodig zijn om optimale prestaties en compliance te behouden. Deze trends zullen de rol van data-observabiliteit verhogen bij het garanderen dat ondernemingen hun AI-initiatieven kunnen schalen terwijl ze hoge standaarden voor datakwaliteit en -governance handhaven.

Kijkend naar de toekomst, hoe ziet u de rol van data-observabiliteit in het ondersteunen van de implementatie van AI en grote taalmodellen op grote schaal, vooral in branches met strikte datakwaliteits- en -governance-eisen?

Data-observabiliteit zal van cruciaal belang zijn bij het implementeren van AI en grote taalmodellen op grote schaal, vooral in branches als financiën, gezondheidszorg en overheid, waar datakwaliteit en -governance van het grootste belang zijn. Naarmate ondernemingen steeds meer vertrouwen op AI om bedrijfsbeslissingen te nemen, wordt de behoefte aan betrouwbare, hoge kwaliteit data nog kritischer.

Data-observabiliteit garandeert de continue monitoring en validatie van data-integriteit, waardoor fouten en vooroordelen die AI-modellen kunnen ondermijnen, kunnen worden voorkomen. Bovendien zal observabiliteit een vitale rol spelen bij compliance door zichtbaarheid te bieden in data-afkomst, -gebruik en -governance, aansluitend bij strikte regelgevingsvereisten. Uiteindelijk stelt data-observabiliteit ondernemingen in staat om het volledige potentieel van hun data te benutten, terwijl ze risico’s en kosten minimaliseren.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen Acceldata bezoeken.