Rohit Choudhary, Acceldata’nın Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Rohit Choudhary Acceldata’nın kurucusu ve CEO’sudur, ki bu şirket, girişimdeki veri gözlemlenebilirliği lideridir. O, 2018 yılında Acceldata’yı kurdu, endüstrinin veri boru hatları ve altyapının güvenilirliğini izleme, araştırma, giderme ve yönetme şeklini bir bulut önce, AI zenginleştirilmiş dünyada yeniden hayal etmesi gerektiğini fark ettiğinde.

Siz Acceldata’yı 2018 yılında kurarken veri gözlemlenebilirliğine odaklanmanızı ne ilhamlandırdı ve veri yönetimi endüstrisinde hangi boşlukları doldurmayı hedeflediniz?

Acceldata’yı kurma yolculuğum yaklaşık 20 yıl önce bir yazılım mühendisi olarak başladı, burada yazılım sorunlarını tanımlamak ve çözmek için motive oldum. Hortonworks’te Mühendislik Direktörü olarak deneyimim, şirketlerin iddialı veri stratejilerine rağmen veri platformlarında istikrar bulmakta zorlandıkları tekrarlanan bir tema ile beni karşı karşıya getirdi. İşletmeler, en çok ihtiyaç duyduklarında verileri güvenilir bir şekilde teslim edemiyorlardı.

Bu zorluk benim ve ekibim için bir rezonans oluşturdu ve veri boru hatları ve altyapının güvenilirliğini izleme, araştırma, giderme ve yönetme çözümü ihtiyacını tanıdık. Şirketler, değişen ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmayan araçlarla veri ürünleri oluşturup yönetmeye çalışıyordu – bu da veri ekiplerinin kritik misyon analitik ve AI uygulamalarına görüş açısını kaybetmesine neden oluyordu.

Pazardaki bu boşluk bizi Acceldata’yı başlatmaya ve kapsamlı ve ölçeklenebilir bir veri gözlemlenebilirliği platformu geliştirmeye ilham verdi. O zamandan beri, veri ürünleri geliştirme ve işletme şeklini dönüştürdük. Platformumuz, verileri, işleme ve boru hatlarını karşılaştırarak eşsiz içgörüler sağlar. Veri gözlemlenebilirliğinin etkisi muazzam oldu ve endüstrinin ilerlemesine devam etmek için heyecan duyuyoruz.

“Veri Gözlemlenebilirliği” terimini coin ettikten sonra, bu kavramın özellikle çoklu bulut ortamlarının artan karmaşıklığı ile birlikte önümüzdeki birkaç yıl içinde nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

Veri gözlemlenebilirliği, bir niş kavramdan girişimlerde kritik bir yetenek haline geldi. Çoklu bulut ortamları daha karmaşık hale geldikçe, gözlemlenebilirlik de çeşitli veri kaynakları ve altyapılara uyum sağlamak için adapte olmalıdır. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, AI ve makine öğreniminin gözlemlenebilirlik yeteneklerini geliştirmede, özellikle de öngörülü analitik ve otomatik anormallik tespitinde kilit bir rol oynayacağını öngörüyoruz.

Ayrıca, gözlemlenebilirlik izleme ötesine, daha geniş veri yönetimi, güvenlik ve uyumluluk yönlerine doğru genişleyecektir. Şirketler, veri operasyonları üzerinde gerçek zamanlı kontrol ve içgörü talep edecek, bu da gözlemlenebilirliği giderek daha karmaşık ortamlarda veri yönetiminin bir parçası haline getirecektir.

Arka planınız önemli mühendislik ve ürün geliştirme deneyimini içeriyor. Bu deneyim, Acceldata’yı inşa etme ve ölçekleme yaklaşımınızı nasıl şekillendirdi?

Mühendislik ve ürün geliştirme arka planım, Acceldata’yı nasıl inşa ettiğimize şekil vermede çok önemli oldu. Veri sistemlerini ölçekleme teknik zorluklarını anlamak, şirketlere gerçek dünya ihtiyaçlarını karşılayan bir platform tasarlamamızı sağladı. Bu deneyim ayrıca, geliştirme sürecimizde esneklik ve müşteri geri bildiriminin önemini vurguladı. Acceldata’da, inovasyona öncelik veriyoruz, ancak çözümlerimizin pratik ve dinamik, karmaşık veri ortamlarında müşterilerin ihtiyaç duyduğuyla uyumlu olduğundan emin oluyoruz. Bu yaklaşım, şirketin ölçeklenmesinde ve küresel pazar varlığımızın genişlemesinde çok önemli oldu.

Son $60 milyon Seri C finansman turu ile, Acceldata’da hangi inovasyon ve geliştirme alanlarına öncelik vereceksiniz?

$60 milyon Seri C finansman ile, AI sürüklenen inovasyonlara odaklanıyoruz, bu da platformumuzu önemli ölçüde farklılaştırarak, müşterilerimize daha da fazla değer katacak. $60 milyon Seri C finansman turu, AI sürüklenen inovasyonlara odaklanmamızı sağladı, bu da platformumuzu önemli ölçüde farklılaştırarak, müşterilerimize daha da fazla değer katacak. AI Copilot’un başarısına dayanarak, makine öğrenimi modellerimizi daha doğru anormallik tespiti, otomatik düzeltme ve maliyet tahmini için geliştiriyoruz. Ayrıca, öngörülü analitik alanında ilerlemeye devam edeceğiz, burada AI yalnızca potansiyel sorunlara dikkat çekmekle kalmayacak, aynı zamanda müşterilerin kendi ortamlarına özgü optimal yapılandırmalar ve proaktif çözümler önerisinde bulunacak.

Ayrıca, bağlam bilinci olan otomasyonu da geliştiriyoruz – burada platformumuz kullanıcı davranışından öğrenir ve önerileri iş hedefleri ile hizalar. Doğal Dil Arayüzleri (NLI) genişletmemiz, kullanıcıların karmaşık gözlemlenebilirlik iş akışlarını basit, konuşma komutları ile etkileşime girmesini sağlayacak. AI inovasyonlarımız, maliyet optimizasyonunu daha da fazla sürükleyecek, kaynak tüketimini öngörerek ve maliyetleri önceden görülenden daha yüksek bir doğrulukla yönetecek. Bu gelişmeler, Acceldata’yı en proaktif, AI güdümlü gözlemlenebilirlik platformu olarak konumlandırıyor, böylece şirketlerin veri operasyonlarını daha önce hiç olmadığı kadar güvende ve optimize halde tutmasına yardımcı oluyor.

AI ve LLM’ler veri yönetiminde merkezi bir rol oynamaya başlıyor. Acceldata, bu alanda liderlik etmek için nasıl konumlanıyor ve platformunuz, girişimlere hangi benzersiz yetenekler sunuyor?

Acceldata, AI güdümlü veri gözlemlenebilirliği alanında zaten liderlik ediyor. Bewgle’ın gelişmiş AI teknolojisini başarılı bir şekilde entegre ettikten sonra, platformumuz şimdi AI sürüklenen yetenekleri sunuyor, bu da veri gözlemlenebilirliğini önemli ölçüde geliştiriyor. AI Copilot, makine öğrenimi kullanarak anormallikleri tespit ediyor, maliyet tüketim kalıplarını öngörüyor ve gerçek zamanlı içgörüler sunuyor, tüm bunları doğal dil etkileşimleri ile erişilebilir kılıyor.

Ayrıca, anormallik tespiti ve otomatik öneriler entegre ettik, bu da şirketlerin maliyetli hataları önleyerek, veri altyapısını optimize ederek ve operasyonel verimliliği artırmasına yardımcı oluyor. Ayrıca, AI çözümlerimiz politika yönetimini basitleştiriyor ve teknik ve iş paydaşları arasındaki boşluğu kapatmak için insan tarafından okunabilir açıklamalar oluşturuyor. Bu inovasyonlar, organizasyonların veri potansiyelini tam olarak kullanmalarını sağlarken riskleri ve maliyetleri en aza indiriyor.

Bewgle’ın edinilmesi, Acceldata platformuna gelişmiş AI yetenekleri ekledi. Edinmeden bu yana bir yıl geçti, Bewgle’ın teknolojisi Acceldata’nın çözümlerine nasıl entegre edildi ve bu entegrasyon, AI sürüklenen veri gözlemlenebilirliği özelliklerinin gelişimini nasıl etkiledi?

Son bir yıl içinde, Bewgle’ın AI teknolojilerini tamamen Acceldata platformuna entegre ettik ve sonuçlar dönüştürücü oldu. Bewgle’ın temel modeller ve doğal dil arayüzleri ile deneyimi, AI yol haritamızı hızlandırdı. Bu yetenekler şimdi AI Copilot’ta sunuluyor, veri gözlemlenebilirliği iş akışları ile basit metin komutları kullanarak etkileşime girmeyi sağlayan bir sonraki nesil kullanıcı deneyimini sunuyor.

Bu entegrasyon ayrıca makine öğrenimi modellerimizi geliştirdi, anormallik tespiti, otomatik maliyet tahmini ve proaktif içgörüler dahil. Müşterilerimize AI sürüklenen operasyonlar üzerinde daha granüler kontrol sağlama yeteneği kazandırdık, bu da veri güvenilirliği ve performansı boyunca ekosistemlerinde güvence altına almalarına yardımcı oluyor. Bu entegrasyonun başarısı, Acceldata’nın AI güdümlü veri gözlemlenebilirliği platformu olarak konumunu güçlendirdi, böylece girişimlere daha da fazla değer katıyor.

Veri yönetimi endüstrisinde derinlemesine yer alan biri olarak, AI ve veri gözlemlenebilirliği pazarında önümüzdeki yıllarda hangi trendleri öngörüyorsunuz?

Önümüzdeki yıllarda, AI ve veri gözlemlenebilirliği pazarını şekillendirecek birkaç ana trend bekliyorum. Gerçek zamanlı veri gözlemlenebilirliği daha kritik hale gelecek, şirketlerin daha hızlı ve daha bilgili kararlar almasına yardımcı olacak. AI ve makine öğrenimi, öngörülü analitik ve otomatik anormallik tespitinde ilerlemeleri sürükleyecek, böylece işletmelerin potansiyel sorunların önünde kalmasına yardımcı olacak.

Ayrıca, gözlemlenebilirliğin veri yönetimi ve güvenlik çerçeveleri ile daha sıkı bir entegrasyonunu göreceğiz, özellikle de düzenleyici gereksinimlerin daha sıkı hale geldiği durumlarda. Yönetilen gözlemlenebilirlik hizmetleri muhtemelen yükselişe geçecek, çünkü veri ortamları daha karmaşık hale geliyor ve şirketlere optimal performans ve uyumluluk için gerekli uzmanlık ve araçları sağlayacak. Bu trendler, veri gözlemlenebilirliğinin AI girişimlerini ölçeklendirirken veri kalitesi ve yönetimi standartlarını koruma konusundaki rolünü yükseltecek.

İleriye bakıldığında, veri gözlemlenebilirliğinin, özellikle veri kalitesi ve yönetimi gereksinimlerinin sıkı olduğu endüstrilerde, AI ve büyük dil modellerinin geniş ölçekli dağıtımı için nasıl bir rol oynayacağını öngörüyorsunuz?

Veri gözlemlenebilirliği, AI ve büyük dil modellerinin geniş ölçekli dağıtımı için, özellikle finans, sağlık ve hükümet gibi sektörlerde, kritik bir rol oynayacak. Şirketler AI’yi iş kararlarını sürüklemek için giderek daha fazla kullanırken, güvenilir ve yüksek kaliteli verilere duyulan ihtiyaç daha da artıyor.

Veri gözlemlenebilirliği, veri bütünlüğünün sürekli olarak izlenmesini ve doğrulanmasını sağlıyor, bu da AI modellerinin altını oyan hataları ve önyargıları önleyerek, AI girişimlerinin güvenilir ve yüksek kaliteli verilere dayandığını garantiliyor. Ayrıca, gözlemlenebilirlik, veri kökenini, kullanımını ve yönetimini görünürlük sağlayarak, sıkı düzenleyici gereksinimlerle uyumlu hale geliyor. Son olarak, veri gözlemlenebilirliği, şirketlerin AI potansiyelini tam olarak kullanmasına olanak tanıyarak, AI girişimlerinin yüksek kaliteli ve güvenilir verilere dayandığından emin olarak, veri yönetimi standartlarını koruma konusunda kritik bir rol oynuyor.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Acceldata ziyaret edebilir.