Rohit Choudhary, Fundador e CEO da Acceldata – Série de Entrevistas

Rohit Choudhary é o fundador e CEO da Acceldata, líder de mercado em observabilidade de dados empresariais. Ele fundou a Acceldata em 2018, quando percebeu que a indústria precisava reimaginar como monitorar, investigar, remediar e gerenciar a confiabilidade de pipelines e infraestrutura de dados em um mundo primeiro na nuvem e enriquecido com IA.

O que o inspirou a se concentrar em observabilidade de dados quando fundou a Acceldata em 2018, e quais lacunas na indústria de gerenciamento de dados você visou preencher?

Minha jornada para fundar a Acceldata em 2018 começou quase 20 anos atrás como engenheiro de software, onde eu estava motivado a identificar e resolver problemas de software. Minha experiência como Diretor de Engenharia da Hortonworks me expôs a um tema recorrente: empresas com estratégias de dados ambiciosas estavam lutando para encontrar estabilidade em suas plataformas de dados, apesar de investimentos significativos em análise de dados. Elas não podiam entregar dados de forma confiável quando a empresa mais precisava.

Esse desafio ressoou comigo e com minha equipe, e reconhecemos a necessidade de uma solução que pudesse monitorar, investigar, remediar e gerenciar a confiabilidade de pipelines e infraestrutura de dados. As empresas estavam tentando construir e gerenciar produtos de dados com ferramentas que não foram projetadas para atender às suas necessidades em evolução – levando as equipes de dados a falta de visibilidade em aplicativos de análise e IA críticos.

Essa lacuna no mercado nos inspirou a iniciar a Acceldata, com o objetivo de desenvolver uma plataforma de observabilidade de dados abrangente e escalável. Desde então, transformamos a forma como as organizações desenvolvem e operam produtos de dados. Nossa plataforma correlaciona eventos em dados, processamento e pipelines, fornecendo insights incomparáveis. O impacto da observabilidade de dados foi imenso, e estamos ansiosos para continuar impulsionando a indústria para frente.

Tendo cunhado o termo “Observabilidade de Dados”, como você vê esse conceito evoluindo nos próximos anos, especialmente com o aumento da complexidade dos ambientes de multi-nuvem?

A observabilidade de dados evoluiu de um conceito de nicho para uma capacidade crítica para as empresas. À medida que os ambientes de multi-nuvem se tornam mais complexos, a observabilidade deve adaptar-se para lidar com fontes de dados e infraestruturas diversificadas. Nos próximos anos, antecipamos que a IA e o aprendizado de máquina desempenharão um papel fundamental no avanço das capacidades de observabilidade, particularmente por meio de análise preditiva e detecção de anomalias automatizada.

Além disso, a observabilidade se estenderá além do monitoramento para aspectos mais amplos de governança de dados, segurança e conformidade. As empresas exigirão mais controle e visibilidade em tempo real sobre suas operações de dados, tornando a observabilidade uma parte vital do gerenciamento de dados em ambientes cada vez mais intricados.

Sua formação inclui experiência significativa em engenharia e desenvolvimento de produtos. Como essa experiência moldou sua abordagem para construir e escalar a Acceldata?

Minha formação em engenharia e desenvolvimento de produtos foi fundamental para moldar como construímos a Acceldata. Entender os desafios técnicos de sistemas de dados escaláveis permitiu que projetássemos uma plataforma que atende às necessidades reais das empresas. Essa experiência também instilou a importância da agilidade e do feedback do cliente em nosso processo de desenvolvimento. Na Acceldata, priorizamos a inovação, mas sempre garantimos que nossas soluções sejam práticas e alinhadas com as necessidades dos clientes em ambientes de dados complexos e dinâmicos. Essa abordagem foi essencial para escalar a empresa e expandir nossa presença no mercado global.

Com a recente rodada de financiamento da Série C de $60 milhões, quais são as principais áreas de inovação e desenvolvimento que você planeja priorizar na Acceldata?

Com o financiamento da Série C de $60 milhões, estamos dobrando nossos esforços em inovações impulsionadas por IA que diferenciarão significativamente nossa plataforma. Construindo sobre o sucesso de nosso AI Copilot, estamos aprimorando nossos modelos de aprendizado de máquina para fornecer detecção de anomalias mais precisa, remediação automatizada e previsão de custos. Também estamos avançando em análise preditiva, onde a IA não apenas alerta os usuários sobre problemas potenciais, mas também sugere configurações ótimas e soluções proativas, específicas para seus ambientes.

Outro foco importante é a automação sensível ao contexto – onde nossa plataforma aprende com o comportamento do usuário e alinha recomendações com metas de negócios. A expansão de nossas Interfaces de Linguagem Natural (NLI) permitirá que os usuários interajam com fluxos de trabalho de observabilidade complexos por meio de comandos conversacionais simples.

Além disso, nossas inovações em IA impulsionarão uma otimização de custos ainda maior, prevendo o consumo de recursos e gerenciando custos com precisão sem precedentes. Esses avanços posicionam a Acceldata como a plataforma de observabilidade mais proativa e impulsionada por IA, ajudando as empresas a confiar e otimizar suas operações de dados como nunca antes.

A IA e os LLMs estão se tornando centrais no gerenciamento de dados. Como a Acceldata está se posicionando para liderar nesse espaço, e quais capacidades únicas sua plataforma oferece aos clientes empresariais?

A Acceldata já está liderando o caminho na observabilidade de dados impulsionada por IA. Após a integração bem-sucedida da tecnologia de IA avançada da Bewgle, nossa plataforma agora oferece capacidades impulsionadas por IA que melhoram significativamente a observabilidade de dados. Nosso AI Copilot usa aprendizado de máquina para detectar anomalias, prever padrões de consumo de custos e fornecer insights em tempo real, tudo isso acessível por meio de interações de linguagem natural.

Também integramos detecção de anomalias avançada e recomendações automatizadas que ajudam as empresas a prevenir erros caros, otimizar a infraestrutura de dados e melhorar a eficiência operacional. Além disso, nossas soluções de IA simplificam a gestão de políticas e geram automaticamente descrições legíveis por humanos para ativos de dados e políticas, ponteando a lacuna entre stakeholders técnicos e de negócios. Essas inovações permitem que as organizações desbloqueiem todo o potencial de seus dados, minimizando riscos e custos.

A aquisição da Bewgle adicionou capacidades de IA avançadas à plataforma da Acceldata. Agora que um ano se passou desde a aquisição, como a tecnologia da Bewgle foi incorporada às soluções da Acceldata, e qual impacto teve essa integração no desenvolvimento de recursos de observabilidade de dados impulsionados por IA?

Ao longo do último ano, integramos completamente as tecnologias de IA da Bewgle na plataforma da Acceldata, e os resultados foram transformadores. A experiência da Bewgle com modelos fundamentais e interfaces de linguagem natural acelerou nossa estratégia de IA. Essas capacidades agora estão incorporadas em nosso AI Copilot, fornecendo uma experiência de usuário de próxima geração que permite aos usuários interagir com fluxos de trabalho de observabilidade de dados por meio de comandos de texto simples.

Essa integração também melhorou nossos modelos de aprendizado de máquina, aprimorando a detecção de anomalias, a previsão de custos automatizada e os insights proativos. Conseguimos entregar um controle mais granular sobre operações impulsionadas por IA, o que empodera nossos clientes a garantir a confiabilidade e o desempenho dos dados em seus ecossistemas. O sucesso dessa integração fortaleceu a posição da Acceldata como a plataforma líder de observabilidade de dados impulsionada por IA, fornecendo ainda mais valor aos nossos clientes empresariais.

Como alguém profundamente envolvido na indústria de gerenciamento de dados, quais tendências você prevê no mercado de IA e observabilidade de dados nos próximos anos?

Nos próximos anos, espero que algumas tendências-chave moldem o mercado de IA e observabilidade de dados. A observabilidade de dados em tempo real se tornará mais crítica à medida que as empresas buscam tomar decisões mais rápidas e informadas. A IA e o aprendizado de máquina continuarão a impulsionar avanços em análise preditiva e detecção de anomalias automatizada, ajudando os negócios a antecipar problemas potenciais.

Além disso, veremos uma integração mais estreita da observabilidade com estruturas de governança e segurança de dados, especialmente à medida que os requisitos regulatórios se tornam mais rigorosos. Serviços de observabilidade gerenciados provavelmente crescerão à medida que os ambientes de dados se tornam mais complexos, fornecendo às empresas a expertise e as ferramentas necessárias para manter o desempenho ótimo e a conformidade. Essas tendências elevarão o papel da observabilidade de dados na garantia de que as organizações possam dimensionar suas iniciativas de IA enquanto mantêm altos padrões de qualidade e governança de dados.

Olhando para o futuro, como você vê o papel da observabilidade de dados no suporte à implantação de IA e grandes modelos de linguagem em escala, especialmente em setores com requisitos rigorosos de qualidade e governança de dados?

A observabilidade de dados será fundamental para implantar IA e grandes modelos de linguagem em escala, especialmente em setores como finanças, saúde e governo, onde a qualidade e a governança de dados são primordiais. À medida que as organizações cada vez mais confiam na IA para impulsionar decisões de negócios, a necessidade de dados confiáveis e de alta qualidade se torna ainda mais crítica.

A observabilidade de dados garante o monitoramento e a validação contínuos da integridade dos dados, ajudando a prevenir erros e vieses que poderiam comprometer os modelos de IA. Além disso, a observabilidade desempenhará um papel vital na conformidade, fornecendo visibilidade sobre a linhagem de dados, uso e governança, alinhando-se com requisitos regulatórios rigorosos. Em última análise, a observabilidade de dados permite que as organizações aproveitem todo o potencial de suas iniciativas de IA, garantindo que essas iniciativas sejam construídas sobre uma base de dados confiáveis e de alta qualidade.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar Acceldata.