Рохит Чаудхари, основатель и генеральный директор Acceldata – серия интервью

Рохит Чоудхари является основателем и генеральным директором Аксельдата, лидер рынка в области наблюдения за корпоративными данными. Он основал Acceldata в 2018 году, когда понял, что отрасли необходимо переосмыслить, как контролировать, исследовать, исправлять и управлять надежностью конвейеров данных и инфраструктуры в мире, ориентированном на облачные технологии и обогащенном искусственным интеллектом.

Что вдохновило вас сосредоточиться на наблюдаемости данных, когда вы основали Acceldata в 2018 году, и какие пробелы в отрасли управления данными вы стремились заполнить?

Мой путь к основанию Acceldata в 2018 году начался почти 20 лет назад в качестве инженера-программиста, где я занимался выявлением и решением проблем с программным обеспечением. Работая директором по инжинирингу в Hortonworks, я столкнулся с повторяющейся темой: компании с амбициозными стратегиями в области данных испытывали трудности с обеспечением стабильности своих платформ, несмотря на значительные инвестиции в аналитику данных. Они не могли надёжно предоставлять данные, когда бизнес в них больше всего нуждался.

Эта задача нашла отклик у моей команды и меня, и мы осознали необходимость решения, которое могло бы контролировать, исследовать, восстанавливать и управлять надежностью конвейеров данных и инфраструктуры. Предприятия пытались создавать и управлять продуктами данных с помощью инструментов, которые не были предназначены для удовлетворения их меняющихся потребностей, что приводило к тому, что команды по работе с данными не имели представления о критически важной аналитике и приложениях ИИ.

Этот пробел на рынке вдохновил нас на создание Acceldata с целью разработки всеобъемлющей и масштабируемой платформы для наблюдения за данными. С тех пор мы изменили то, как организации разрабатывают и используют продукты данных. Наша платформа сопоставляет события в данных, обработке и конвейерах, предоставляя непревзойденные идеи. Влияние наблюдения за данными было огромным, и мы рады продолжать продвигать отрасль вперед.

Придумав термин «наблюдаемость данных», как, по вашему мнению, будет развиваться эта концепция в ближайшие несколько лет, особенно с учетом растущей сложности многооблачных сред?

Наблюдаемость данных превратилась из узкоспециализированной концепции в критически важную возможность для предприятий. Поскольку многооблачные среды становятся все более сложными, наблюдаемость должна адаптироваться для обработки разнообразных источников данных и инфраструктур. В течение следующих нескольких лет мы ожидаем, что ИИ и машинное обучение будут играть ключевую роль в расширении возможностей наблюдаемости, особенно посредством предиктивной аналитики и автоматического обнаружения аномалий.

Кроме того, наблюдаемость выйдет за рамки мониторинга и войдет в более широкие аспекты управления данными, безопасности и соответствия. Предприятиям потребуется больше контроля в реальном времени и понимания своих операций с данными, что сделает наблюдаемость жизненно важной частью управления данными во все более сложных средах.

Ваш бэкграунд включает значительный опыт в области инжиниринга и разработки продуктов. Как этот опыт сформировал ваш подход к построению и масштабированию Acceldata?

Мой опыт в области инжиниринга и разработки продуктов сыграл решающую роль в формировании того, как мы создали Acceldata. Понимание технических проблем масштабирования систем данных позволило нам разработать платформу, которая отвечает реальным потребностям предприятий. Этот опыт также привил важность гибкости и обратной связи с клиентами в нашем процессе разработки. В Acceldata мы отдаем приоритет инновациям, но всегда обеспечиваем практичность наших решений и их соответствие потребностям клиентов в динамичных, сложных средах данных. Этот подход сыграл решающую роль в масштабировании компании и расширении нашего присутствия на мировом рынке.

С недавним Раунд финансирования серии C на 60 миллионов долларовКаким ключевым направлениям инноваций и развития вы планируете уделять первостепенное внимание в Acceldata?

Благодаря финансированию серии C в размере 60 миллионов долларов мы удваиваем ставку на инновации на основе искусственного интеллекта, которые значительно отличат нашу платформу. Опираясь на успех нашей Второй пилот с искусственным интеллектомМы совершенствуем наши модели машинного обучения, чтобы обеспечить более точное обнаружение аномалий, автоматическое устранение неполадок и прогнозирование затрат. Мы также развиваем предиктивную аналитику, где ИИ не только предупреждает пользователей о потенциальных проблемах, но и предлагает оптимальные конфигурации и упреждающие решения, соответствующие их среде.

Еще одним ключевым направлением является контекстно-зависимая автоматизация, где наша платформа учится на поведении пользователя и согласовывает рекомендации с бизнес-целями. Расширение наших интерфейсов естественного языка (NLI) позволит пользователям взаимодействовать со сложными рабочими процессами наблюдения с помощью простых, разговорных команд.

Кроме того, наши инновации в области ИИ будут способствовать еще большей оптимизации затрат, прогнозированию потребления ресурсов и управлению затратами с беспрецедентной точностью. Эти достижения позиционируют Acceldata как самую проактивную платформу наблюдения на базе ИИ, помогая предприятиям доверять и оптимизировать свои операции с данными, как никогда раньше.

AI и LLM становятся центральными элементами управления данными. Как Acceldata позиционирует себя как лидера в этой области и какие уникальные возможности предлагает ваша платформа корпоративным клиентам?

Acceldata уже лидирует в области наблюдения данных с помощью ИИ. После успешной интеграции передовой технологии ИИ Bewgle наша платформа теперь предлагает возможности на основе ИИ, которые значительно повышают наблюдаемость данных. Наш AI Copilot использует машинное обучение для обнаружения аномалий, прогнозирования моделей потребления затрат и предоставления информации в режиме реального времени, делая эти функции доступными посредством взаимодействия на естественном языке.

Мы также интегрировали расширенное обнаружение аномалий и автоматизированные рекомендации, которые помогают предприятиям предотвращать дорогостоящие ошибки, оптимизировать инфраструктуру данных и повышать операционную эффективность. Кроме того, наши решения на основе ИИ оптимизируют управление политиками и автоматически генерируют понятные человеку описания для активов и политик данных, сокращая разрыв между техническими и деловыми заинтересованными сторонами. Эти инновации позволяют организациям раскрыть весь потенциал своих данных, минимизируя риски и затраты.

The приобретение Bewgle добавила передовые возможности ИИ на платформу Acceldata. Прошел год с момента приобретения, как технологии Bewgle были интегрированы в решения Acceldata и как эта интеграция повлияла на развитие ваших функций наблюдения за данными на основе ИИ?

За последний год мы полностью интегрировали технологии искусственного интеллекта Bewgle в платформу Acceldata, и результаты оказались преобразующими. Опыт Bewgle с базовыми моделями и интерфейсами естественного языка ускорил нашу дорожную карту искусственного интеллекта. Эти возможности теперь встроены в наш AI Copilot, предоставляя пользовательский интерфейс следующего поколения, который позволяет пользователям взаимодействовать с рабочими процессами наблюдения за данными с помощью простых текстовых команд.

Эта интеграция также улучшила наши модели машинного обучения, улучшив обнаружение аномалий, автоматическое прогнозирование затрат и проактивные идеи. Мы смогли обеспечить более детальный контроль над операциями, управляемыми ИИ, что позволяет нашим клиентам гарантировать надежность и производительность данных в своих экосистемах. Успех этой интеграции укрепил позицию Acceldata как ведущей платформы наблюдения за данными на основе ИИ, предоставив еще большую ценность нашим корпоративным клиентам.

Как человек, глубоко вовлеченный в сферу управления данными, какие тенденции вы предвидите на рынке ИИ и наблюдения за данными в ближайшие годы?

В ближайшие годы я ожидаю, что несколько ключевых тенденций сформируют рынок ИИ и наблюдаемости данных. Наблюдение данных в реальном времени станет более важным, поскольку предприятия стремятся принимать более быстрые и обоснованные решения. ИИ и машинное обучение продолжат стимулировать прогресс в области предиктивной аналитики и автоматического обнаружения аномалий, помогая компаниям опережать потенциальные проблемы.

Кроме того, мы увидим более тесную интеграцию наблюдаемости с системами управления данными и безопасности, особенно по мере ужесточения нормативных требований. Управляемые службы наблюдаемости, вероятно, будут расти по мере усложнения сред данных, предоставляя предприятиям экспертные знания и инструменты, необходимые для поддержания оптимальной производительности и соответствия. Эти тенденции повысят роль наблюдаемости данных в обеспечении того, чтобы организации могли масштабировать свои инициативы в области ИИ, поддерживая высокие стандарты качества данных и управления.

Заглядывая вперед, как вы видите роль наблюдаемости данных в поддержке масштабного развертывания ИИ и больших языковых моделей, особенно в отраслях со строгими требованиями к качеству данных и управлению?

Наблюдаемость данных будет иметь решающее значение при развертывании ИИ и больших языковых моделей в масштабе, особенно в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и государственное управление, где качество данных и управление имеют первостепенное значение. Поскольку организации все больше полагаются на ИИ для принятия бизнес-решений, потребность в надежных, высококачественных данных становится еще более критичной.

Наблюдаемость данных обеспечивает непрерывный мониторинг и проверку целостности данных, помогая предотвращать ошибки и предубеждения, которые могут подорвать модели ИИ. Кроме того, наблюдаемость будет играть важную роль в обеспечении соответствия, обеспечивая видимость происхождения данных, использования и управления, что соответствует строгим нормативным требованиям. В конечном счете, наблюдаемость данных позволяет организациям использовать весь потенциал ИИ, гарантируя, что их инициативы в области ИИ будут построены на основе надежных, высококачественных данных.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Аксельдата.