Ahmed Elsamadisi, Narrator.ai’nin Kurucu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Ahmed Elsamadisi, karar vericilere kişiselleştirilmiş eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayan bir veri istihbarat şirketi olan Narrator.ai’nin kurucu ve CEO’sudur.

Ahmed, kariyerine Cornell Üniversitesi’nin Otonom Sistemler Laboratuvarı’nda, insan-robot etkileşimi ve Bayesçi veri birleştirme üzerine çalışarak ve otonom araçlar için algoritmalar geliştirerek başladı.

Veri bilimine ve yapay zekaya ilk olarak ne sizi çekti?

İnsanların karar alma süreçlerine olan merakımla başladım. Psikoloji, sosyal mühendislik ve belirsizlik hakkında akıl yürütme konularını inceledim. Bu, beni Bayesçi matematik ve dünya hakkında daha fazla anlamaya yöneltti. İnsanların karar alma süreçlerini taklit etmek için bir yolculuğa çıktım.

Cornell Üniversitesi’nin Otonom Sistemler Laboratuvarı’nda çalışırken yaşadığınız en önemli anı bizimle paylaşır mısınız?

Cornell Üniversitesi’nin ASL’si çok eğlenceliydi! Otonom bir arabadan mobil robot filosuna kadar, algoritmaları ve donanımı gerçek ortamlarda inşa etmek, programlamak ve test etmek için çok şey deneyimledim. En sevdiğim an, Cornell öğrencileriyle 20 Soru oyununu oynamak için bir robot geliştirdiğim projeydi. Oyun basitTI: bir robot, Cornell öğrencilerine evet/hayır soruları sorarak bir nesne arıyordu. İnsan oyuncuların yalan söyleyebileceği bir durumdu.

Bu durumda gerçek bilgi yoktu, her şey kesin değildi. İnsanlardan ve sensörlerden gelen bilgileri birleştiren bir algoritma geliştirdim. Bu proje daha sonra Business Insider tarafından “yalan söyleyebilen robot” olarak tanındı.

Bu tür projeler, veri ve algoritmaların kolayca hayal edilemeyen şeyleri yapabildiği anlardır ve bu, bu projelerin inanılmaz olmasını sağlar.

Narrator fikri, önceki işvereniniz WeWork’te (WE ) veri ile çalışırken yaşadığınız frustrasyonlardan kaynaklandı. Yıldız şema modelleme ile ilgili sorunlar nelerdi?

Her şirket, veri modelleri için yıldız şemasını kullanır. Mantıklı! Soruları cevaplamak istediğiniz tabloları oluşturur ve sonra bunları insanlara gösterirsiniz. Ancak sorun, soruların sürekli değişmesi ve büyümesidir. Bu nedenle, her zaman yeterli olmayan tablolar oluşturursunuz. Çözüm, daha fazla tabla oluşturmaktır, ancak bu, gerçekliğin kaynağından uzaklaşmaya neden olur.

Her zaman “hava akışı veri modelleme”yi ararım ve insanların görmesi için en iyi senaryoyu gösterir. En iyi durumda bile, birbirine bağlı yüzlerce tabla vardır.

WeWork’te, birçok unicorn şirketle konuştuğum için aynı durumu gördüm. Milyonlarca dolarlık veri araçlarına yatırım yaptık. Yüzlerce model oluşturduk. Veri hala güvenilemez ve zamanında cevap veremezdi. Sonra her 1-2 yılda, aynı yaklaşımı kullanarak en yeni araçlarla sistemi yeniden inşa ederdik.

Eğer her şirket yıldız şemasını uyguladıktan sonra sistemi yeniden inşa etmek zorunda kalıyorsa, o zaman çerçeveyle bir problem vardır.

Veri ile çalışmak için daha iyi bir çözüm nasıl buldunuz?

İlk olarak, veri bloglarından ilham aldım. Bir blogda, bir şirket, müşterileriyle ve analizlerle ilgili bir hikaye anlatabilir ve veri modelini göstermek zorunda kalmaz. Müşterilerin, zaman içinde eylemlerini ve algoritmalarını açıklamak için kullandıkları kavramlar, herkesin anlayabileceği kavramlardır (bir kullanıcı web sitesini görüntüledi, sonra bir toplantı ayarladı). Veri bloglarında kullanılan bu yapıyı neden veri için kullanmadığımızı merak ettim.

Veri modelimiz, yani faaliyet şeması, gerçekten dünyayı değiştirebilecek bir potansiyele sahip gibi görünüyordu. Her şirketin, herhangi bir soruyu cevaplayabilecek tek bir veri modeline sahip olabileceğini sağlayabilirdi. Ayrıca, analizler ve algoritmaların şirketler arasında paylaşılabileceği bir ortak dil oluşturabilirdi.

Bu, veri endüstrisini devrimizebilecek bir şey gibi görünüyordu, bu nedenle 2017’de WeWork’ten ayrıldım ve faaliyet şemasını sorgulanabilir hale getirmek için çalışmaya başladım.

Narrator’ın çıktısı, çoğu insanın alışkın olduğu şekilde değil. Narratifler nelerdir ve nasıl bir hikaye formatında düzenleniyorlar?

Narratifler, eyleme geçirilebilir analizlerdir ve hikaye formatında sunulurlar.

Veri insanları olarak, panellere çok alışkınız. Ancak paneller, bir amaç için araçlardır. Paneller size verileri gösterir, ancak siz bunları kendiniz yorumlamanız gerekir:

1. Yüzlerce farklı görselleştirmeyi okumayı öğrenin.
2. Verileri kafanızda birleştirmek için bir hikaye oluşturun.
3. Verilerin anlamlarını çıkarmak için bir hikaye oluşturun.
4. Bir eylem kararı verin.

Bu sürecin zorluğu, her kişinin panelleri görüntülediğinde farklı bir hikaye ve farklı bir öneri ile çıkmasıdır. Bu, doğal bir önyargıdır.

Narrator’un amacı, verileri temel alarak eyleme geçmektir. Müşterilerimizle birlikte çalıştıkça, onların hikayelere ve yorumlara ihtiyacı olduğunu gördük ve onlara bunları sunduk.

Narratifler, net bir hedefle başlarlar. Bir öneri sunarlar, sonra size neler öğreneceğinizi gösterirler ve sonra analizi sunarlar. Her bölüm, öğrendiğimiz şeylerin hikayesini anlatır ve veriler, destekleyici kanıtlar olarak kullanılır.

100 kişiye aynı Narratif’i gösterin, hepsi aynı öneri ve yorumla geri dönecektir.

Narratifler, işinizin değiştiğini anlar ve önerilerin ve yorumların hala geçerli olup olmadığını görmek için her hafta çalışır ve kendilerini günceller.

McKinsey gibi büyük danışmanlık şirketleri de benzer bir yaklaşım kullanıyor. Biz de, benzer bir kaliteyi daha düşük bir fiyata sunmaya çalışıyoruz.

Veri mühendisleri için Narrator kullanmanın avantajları nelerdir?

Veri mühendisleri, bizim en büyük savunucularımız! Narrator, veri mühendislerinin ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlandı.

Narrator’da veri modelleme çok kolaydır, sadece kaynak doğruluğundan veri modelimize kavramları eşleyin. Bir dizi test çalıştırırız ve sonra üretim aşamasına geçersiniz. Narrator, göçü, senkronizasyonu ve her şeyin hızlı ve kolay olmasını sağlar.

Narrator’da, istediğiniz herhangi bir veri setini dakikalar içinde oluşturabilir ve talep eden herkese verebilirsiniz.

Ayrıca, küçük şeyleri düşünerek, veri mühendislerine yardımcı olmak için gerekli araçları sağladık:

• İşlem ve kontrol için tam şeffaflık.
• Veri dönüştürme öncesi ve sonrası için uyarılar ekleyin.
• Sorgu değişikliklerinin tam günlüğü.
• Tablo güncellemelerinin tam görünürlüğü.
• Herhangi bir veri setini veya Google sayfasına göndermek için 1 tıklama.
• Verileri herhangi bir sisteme göndermek için hızlı web kancaları kurun.
• Destek ekibine ulaşın ve bir veri mühendisi size yardımcı olacaktır.
• Narrator tarafından oluşturulan her sorgu OKUNABİLİR ve şeffaftır.
• Herhangi bir veriyi hızlı zaman çizelgesi ile hatalı şekilde debuglayın.
• 1 veri seti oluşturun ve üzerine birçok agregasyon oluşturun (CTE’de aynı sorguyu kopyalamaya gerek yok).
• Herhangi bir yapı taşı değiştirirseniz, tüm verilerinizi sizin için uzlaştırırız.

Veri mühendislerinin seveceği çok daha fazla şey var!

Geleneksel modelleme ile karşılaştırıldığında Narrator ile raporlama yapmak ne kadar zaman kazandırıyor?

Şimdi, Narrator ile geleneksel modelleme arasında bir karşılaştırma yapmak adil değil. Narrator’da, tüm verileriniz sadece 1 günde modellenir, yıldız şemasında aylarca süren planlama gerekir. Narrator’da değişiklikler düşük riskli ve kolaydır. Herhangi bir tablo oluşturmak anlık olarak gerçekleşir, çünkü birbirine bağlı yabancı anahtarlarla uğraşmak zorunda kalmazsınız.

Analizler açısından, Narrator’da uzmanlar tarafından yazılmış ve test edilmiş analizler kütüphanesi bulunur. Bu analizler, şirketlerin değişen işlerine göre güncellenir, algoritmalarla yorumlanır ve güzel bir hikaye formatında sunulur. Bu seviyedeki çalışma, genellikle veri ekipleri tarafından haftalarca süren bir çalışmadır (biz de bunu yapıyoruz, ancak bir kez yapıyoruz ve sonra herkesin kullanımına sunuyoruz).

Narrator hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Narrator farklı.

Çalışma şekli ve nedenleri hakkında kafanızı karıştırmak biraz zor olabilir, ancak başladığınızda, geri dönmek mümkün olmayacak.

Narrator’un mümkün kıldığı dünya beni heyecanlandırıyor ve herkesi daha fazla bilgi öğrenmek için bize ulaşmaya davet ediyorum!

Birlikte, daha iyi kararlar alabilir ve daha iyi bir dünya yaratabiliriz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Narrator.ai’yi ziyaret edebilir.