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

Rohit Choudhary Acceldata’nın kurucu ortağı ve CEO’sudur, Acceldata, kurumsal veri gözlemleri alanında lider bir şirkettir. 2018 yılında Acceldata’yı kurdu, çünkü endüstrinin veri boru hatları ve altyapısının güvenilirliğini izleme, araştırma, düzeltme ve yönetme şeklini yeniden düşünmesi gerektiğini fark etti.

Sizi 2018’de Acceldata’yı kurarken veri gözlemlerine odaklanmaya iten şey neydi ve veri yönetim endüstrisindeki hangi boşlukları doldurmayı amaçladınız?

Acceldata’yı kurma yolculuğum yaklaşık 20 yıl önce bir yazılım mühendisi olarak başladı ve sorunları tanımlamak ve çözmek için motive oldum. Hortonworks’te Mühendislik Direktörü olarak edindiğim deneyim, şirketlerin veri analitiğine önemli yatırımlar yapmasına rağmen, veri platformlarında istikrarı bulmakta zorlandıkları tekrarlanan bir tema ile karşılaştım. İşletmeler, işin en çok ihtiyaç duyduğu anda verileri güvenilir bir şekilde sunamadılar.

Bu zorluk, benim ve ekibimin dikkatini çekti ve veri boru hatları ve altyapının güvenilirliğini izleme, araştırma, düzeltme ve yönetme çözümüne ihtiyacımız olduğunu fark ettik. Şirketler, değişen ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde tasarlanmayan araçlarla veri ürünleri oluşturmaya ve yönetmeye çalışıyordu – bu da veri ekiplerinin kritik analitik ve AI uygulamalarına ilişkin görünürlüğü olmamasına neden oluyordu.

Acceldata’yı kurma amacımız, kapsamlı ve ölçeklenebilir bir veri gözlemleri platformu geliştirmekti. O zamandan beri, şirketlerin veri ürünleri geliştirme ve işletme şeklini değiştirdik. Platformumuz, verileri, işleme ve boru hatlarını kapsayan olayları ilişkilendirir ve eşsiz içgörüler sağlar. Veri gözlemlerinin etkisi muazzam oldu ve endüstrinin ilerlemesine devam etmekten heyecan duyuyoruz.

Veri Gözlemleri terimini coin eden jemand olarak, bu kavramın gelecek birkaç yıl içinde, özellikle çoklu bulut ortamlarının artan karmaşıklığıyla nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

Veri gözlemleri, bir niş kavramdan kritik bir yetenek haline geldi. Çoklu bulut ortamları daha karmaşık hale geldikçe, gözlemler de çeşitli veri kaynaklarını ve altyapıyı ele alabilecek şekilde uyum sağlamalıdır. Gelecek birkaç yıl içinde, AI ve makine öğreniminin gözlemlilik yeteneklerini geliştirmede kilit bir rol oynayacağını öngörüyoruz, özellikle öngörülü analitik ve otomatik anomali tespiti yoluyla.

Ek olarak, gözlemlilik, izleme ötesinde veri yönetimi, güvenlik ve uyumluluk konularına genişleyecektir. Şirketler, veri operasyonlarına daha gerçek zamanlı kontrol ve içgörüler talep edecek, bu da gözlemliliğin karmaşık ortamlarda veri yönetiminin önemli bir parçası haline gelmesini sağlayacaktır.

Mühendislik ve ürün geliştirme deneyiminiz, Acceldata’yı inşa etme ve ölçekleme yaklaşımınızı nasıl şekillendirdi?

Mühendislik ve ürün geliştirme deneyimi, Acceldata’yı inşa etme şeklimizi belirlemede kilit bir rol oynadı. Büyük ölçekli veri sistemlerini ölçeklendirme konusundaki teknik zorlukları anlamak, şirketlerin gerçek dünya ihtiyaçlarını karşılayan bir platform tasarlamamızı sağladı. Bu deneyim, geliştirme sürecimizde esneklik ve müşteri geri bildirimi öneminin altını çizdi. Acceldata’da, inovasyona öncelik veriyoruz, ancak çözümlerimizin pratik ve dinamik, karmaşık veri ortamlarında müşterilerin ihtiyaç duyduğu şekilde hizalanmasını sağlıyoruz. Bu yaklaşım, şirketin ölçeklenmesinde ve küresel pazar varlığımızın genişletilmesinde hayati önem taşıyor.

Son 60 milyon dolarlık Serie C finansman turuyla, Acceldata’da hangi yenilikçi alanlara ve geliştirmelere öncelik vereceksiniz?

60 milyon dolarlık Serie C finansmanıyla, AI sürücülü yeniliklere odaklanıyoruz ve platformumuzu önemli ölçüde farklılaştıracak geliştirmeleri önceliklendireceğiz. AI Copilot’un başarısına dayanarak, makine öğrenimi modellerimizi daha doğru anomali tespiti, otomatik düzeltme ve maliyet öngörüsü için geliştiriyoruz. Ayrıca, öngörülü analitikte AI’nın yalnızca potansiyel sorunlara dikkat çekmekle kalmayıp, aynı zamanda kullanıcıların ortamına özgü optimal yapılandırmalar ve proaktif çözümler önermesini sağlıyoruz.

Diğer bir önemli odak noktamız, bağlam bilinci olan otomasyon – platformumuz, kullanıcı davranışından öğrenir ve önerileri iş hedefleriyle hizalar. Doğal Dil Arayüzleri (NLI) genişletmemiz, kullanıcıların karmaşık gözlemlilik iş akışlarını basit, konuşma komutlarıyla etkileşime girmelerini sağlayacaktır.

Ayrıca, AI yeniliklerimiz maliyet optimizasyonunu daha da güçlendirerek, kaynak tüketimini ve maliyetleri önceden görerek yönetmeyi sağlayacaktır. Bu geliştirmeler, Acceldata’yı en proaktif, AI destekli gözlemlilik platformu haline getirerek, şirketlerin veri operasyonlarını güvenle ve optimize bir şekilde yönetmelerine yardımcı olacaktır.

AI ve LLM’ler veri yönetiminde merkezi bir role sahip oluyor. Acceldata, bu alanda liderlik etmek için nasıl konumlanıyor ve platformunuz, şirketlere hangi benzersiz yetenekler sunuyor?

Acceldata, AI destekli veri gözlemlerinde zaten liderlik ediyor. Bewgle’ın gelişmiş AI teknolojisini başarılı bir şekilde entegre ettikten sonra, platformumuz, makine öğrenimi kullanarak anomali tespiti, maliyet consumo desenleri öngörüsü ve gerçek zamanlı içgörüler sunmaya başladı. Ayrıca, doğal dil etkileşimleri yoluyla bu işlevlere erişimi kolaylaştırdık.

Ayrıca, gelişmiş anomali tespiti ve otomatik öneriler entegre ettik, bu da şirketlerin maliyetli hataları önleme, veri altyapısını optimize etme ve operasyonel verimliliği artırma konularında yardımcı oluyor. Ayrıca, AI çözümlerimiz, politika yönetimini basitleştiriyor ve teknik ve iş paydaşları arasında köprü oluşturmak için insan tarafından okunabilir açıklamalar otomatik olarak oluşturuyor. Bu yenilikler, şirketlerin verilerinin tam potansiyelini kullanmasını sağlarken riskleri ve maliyetleri en aza indiriyor.

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

Geçen yıl içinde, Bewgle’ın AI teknolojilerini Acceldata platformuna tam olarak entegre ettik ve sonuçlar dönüşümsel oldu. Bewgle’ın temel modeller ve doğal dil arayüzleri konusundaki deneyimi, AI yol haritamızı hızlandırdı. Bu yetenekler şimdi AI Copilot’ta sunuluyor ve plain text komutları aracılığıyla veri gözlemleri iş akışlarıyla etkileşime girmeyi sağlayan bir sonraki nesil kullanıcı deneyimini sunuyor.

Bu entegrasyon, makine öğrenimi modellerimizi de geliştirdi, anomali tespiti, otomatik maliyet öngörüsü ve proaktif içgörülerin doğruluğunu artırdı. Şirketlerin AI destekli operasyonları üzerinde daha granüler kontrol sağlamalarına olanak tanıdık, bu da müşterilerimizin veri güvenilirliğini ve performansını ekosistemleri boyunca güvence altına almalarına yardımcı oluyor. Bu entegrasyonun başarısı, Acceldata’nın AI destekli veri gözlemleri platformu olarak konumunu güçlendirdi ve şirketlere daha da fazla değer sunuyor.

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

Önümüzdeki yıllarda, AI ve veri gözlemleri pazarını şekillendirecek birkaç ana trendi öngörüyorum. Gerçek zamanlı veri gözlemleri, şirketlerin daha hızlı ve daha bilgili kararlar alması gerektiği için daha kritik hale gelecektir. AI ve makine öğrenimi, öngörülü analitik ve otomatik anomali tespitinde ilerlemelere yol açmaya devam edecektir, böylece şirketler potansiyel sorunlardan önce haberdar olabilir.

Ayrıca, gözlemlilik ve veri yönetimi, güvenlik ve uyumluluk çerçevelerinin daha sıkı bir şekilde entegre edilmesini göreceğiz, özellikle düzenleyici gereksinimlerin artmasıyla. Yönetilen gözlemlilik hizmetleri, şirketlerin optimal performansı ve uyumu korumak için uzmanlık ve araçlara sahip olmalarını sağlayarak yükselişe geçecektir. Bu trendler, veri gözlemlerinin AI girişimlerini ölçeklendirirken yüksek veri kalitesi ve yönetim standartlarını güvence altına alma konusundaki rolünü yükseltecektir.

İleriki yıllarda, özellikle veri kalitesi ve yönetimi gereksinimlerinin sıkı olduğu endüstrilerde, AI ve büyük dil modellerinin geniş ölçekte dağıtımı konusunda veri gözlemlerinin rolünü nasıl öngörüyorsunuz?

Veri gözlemleri, özellikle finans, sağlık ve hükümet gibi sektörlerde, AI ve büyük dil modellerinin geniş ölçekte dağıtımı için kritik bir rol oynayacaktır. Şirketler, iş kararlarını sürmek için AI’ye giderek daha fazla güvendiğinde, güvenilir ve yüksek kaliteli verilere duyulan ihtiyaç daha da artacaktır.

Veri gözlemleri, veri bütünlüğünün sürekli izlenmesini ve doğrulanmasını sağlar, bu da AI modellerini zayıflatabilecek hataları ve önyargıları önler. Ayrıca, veri kökeni, kullanımı ve yönetişimi konusunda görünürlük sağlayarak, sıkı düzenleyici gereksinimlerle uyumlu olacaktır. Son olarak, veri gözlemleri, şirketlerin AI girişimlerini güvenilir, yüksek kaliteli veri temelinde inşa etmelerini sağlayarak AI’nin tam potansiyelinden yararlanmalarını mümkün kılacaktır.

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