Rohit Choudhary, Pendiri & CEO Acceldata – Wawancara Seri
Rohit Choudhary adalah pendiri dan CEO Acceldata, pemimpin pasar dalam observabilitas data perusahaan. Beliau mendirikan Acceldata pada tahun 2018, ketika menyadari bahwa industri perlu untuk memikir ulang bagaimana memantau, menyelidiki, memperbaiki, dan mengelola keandalan saluran data dan infrastruktur dalam dunia yang didominasi oleh cloud dan kecerdasan buatan.
Apa yang menginspirasi Anda untuk fokus pada observabilitas data ketika Anda mendirikan Acceldata pada tahun 2018, dan kesenjangan apa dalam industri manajemen data yang Anda tuju untuk diisi?
Perjalanan saya untuk mendirikan Acceldata pada tahun 2018 dimulai hampir 20 tahun yang lalu sebagai seorang insinyur perangkat lunak, di mana saya didorong untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah dengan perangkat lunak. Pengalaman saya sebagai Direktur Teknik di Hortonworks membuka mata saya terhadap tema yang berulang: perusahaan dengan strategi data yang ambisius kesulitan menemukan stabilitas di platform data mereka, meskipun investasi besar dalam analitika data. Mereka tidak dapat dengan dapatnya memberikan data ketika bisnis membutuhkannya.
Tantangan ini membuat saya dan tim saya termotivasi, dan kami menyadari perlunya solusi yang dapat memantau, menyelidiki, memperbaiki, dan mengelola keandalan saluran data dan infrastruktur. Perusahaan sedang mencoba membangun dan mengelola produk data dengan alat yang tidak dirancang untuk memenuhi kebutuhan yang berkembang—yang menyebabkan tim data kekurangan visibilitas ke dalam analitika dan aplikasi kecerdasan buatan yang krusial.
Kesenjangan ini dalam pasar menginspirasi kami untuk memulai Acceldata, dengan tujuan mengembangkan platform observabilitas data yang komprehensif dan dapat diskalakan. Sejak saat itu, kami telah mengubah bagaimana organisasi mengembangkan dan mengoperasikan produk data. Platform kami mengkorelasikan peristiwa di seluruh data, pemrosesan, dan saluran, memberikan wawasan yang luar biasa. Dampak dari observabilitas data telah sangat besar, dan kami sangat antusias untuk terus mendorong industri ke depan.
Dengan latar belakang Anda yang mencakup pengalaman signifikan dalam bidang rekayasa dan pengembangan produk, bagaimana pengalaman ini membentuk pendekatan Anda dalam membangun dan mengembangkan Acceldata?
Latar belakang saya dalam rekayasa dan pengembangan produk telah sangat penting dalam membentuk bagaimana kami membangun Acceldata. Memahami tantangan teknis dalam menskalakan sistem data telah memungkinkan kami merancang platform yang mengatasi kebutuhan nyata perusahaan. Pengalaman ini juga menanamkan pentingnya kecepatan dan umpan balik pelanggan dalam proses pengembangan kami. Di Acceldata, kami mengutamakan inovasi, namun selalu memastikan solusi kami praktis dan sejalan dengan apa yang pelanggan butuhkan dalam lingkungan data yang dinamis dan kompleks. Pendekatan ini sangat penting dalam menskalakan perusahaan dan memperluas kehadiran pasar kami secara global.
Dengan putaran pendanaan Seri C sebesar $60 juta, area inovasi dan pengembangan apa yang Anda prioritaskan di Acceldata?
Dengan pendanaan Seri C sebesar $60 juta, kami fokus pada inovasi berbasis kecerdasan buatan yang akan secara signifikan membedakan platform kami. Memanfaatkan kesuksesan AI Copilot kami, kami meningkatkan model pembelajaran mesin kami untuk memberikan deteksi anomali yang lebih tepat, remediasi otomatis, dan ramalan biaya. Kami juga meningkatkan analitika prediktif, di mana kecerdasan buatan tidak hanya memberi tahu pengguna tentang masalah potensial, tetapi juga menyarankan konfigurasi optimal dan solusi proaktif, khusus untuk lingkungan mereka.
Fokus utama lainnya adalah otomatisasi berbasis konteks—di mana platform kami belajar dari perilaku pengguna dan menyelaraskan rekomendasi dengan tujuan bisnis. Perluasan antarmuka Bahasa Alami (NLI) kami akan memungkinkan pengguna berinteraksi dengan alur kerja observabilitas yang kompleks melalui perintah sederhana dan percakapan.
Selain itu, inovasi kecerdasan buatan kami akan mendorong optimisasi biaya yang lebih besar, meramalkan konsumsi sumber daya dan mengelola biaya dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Kemajuan ini menempatkan Acceldata sebagai platform observabilitas yang paling proaktif dan berbasis kecerdasan buatan, membantu perusahaan mempercayai dan mengoptimalkan operasi data mereka seperti belum pernah terjadi sebelumnya.
Kecerdasan buatan dan LLMs menjadi pusat dalam manajemen data. Bagaimana Acceldata memposisikan diri untuk memimpin di ruang ini, dan kapabilitas unik apa yang ditawarkan platform Anda kepada pelanggan perusahaan?
Acceldata sudah memimpin dalam observabilitas data yang didukung kecerdasan buatan. Setelah integrasi yang sukses dengan teknologi kecerdasan buatan canggih Bewgle, platform kami sekarang menawarkan kemampuan yang didukung kecerdasan buatan yang secara signifikan meningkatkan observabilitas data. AI Copilot kami menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali, memprediksi pola konsumsi biaya, dan memberikan wawasan real-time, semuanya sambil membuat fungsi-fungsi ini dapat diakses melalui interaksi bahasa alami.
Kami juga telah mengintegrasikan deteksi anomali canggih dan rekomendasi otomatis yang membantu perusahaan mencegah kesalahan yang mahal, mengoptimalkan infrastruktur data, dan meningkatkan efisiensi operasional. Selain itu, solusi AI kami menyederhanakan manajemen kebijakan dan secara otomatis menghasilkan deskripsi yang dapat dibaca manusia untuk aset data dan kebijakan, menjembatani kesenjangan antara pemangku kepentingan teknis dan bisnis. Inovasi ini memungkinkan organisasi untuk membuka potensi penuh data mereka sambil meminimalkan risiko dan biaya.
Akuisisi Bewgle telah menambahkan kemampuan AI canggih ke platform Acceldata. Sekarang setelah setahun telah berlalu sejak akuisisi, bagaimana teknologi Bewgle telah diintegrasikan ke dalam solusi Acceldata, dan dampak apa yang integrasi ini miliki pada pengembangan fitur observabilitas data yang didukung kecerdasan buatan?
Selama setahun terakhir, kami telah sepenuhnya mengintegrasikan teknologi AI Bewgle ke dalam platform Acceldata, dan hasilnya telah mengubah. Pengalaman Bewgle dengan model-model dasar dan antarmuka bahasa alami telah mempercepat rencana AI kami. Kemampuan ini sekarang tertanam dalam AI Copilot kami, memberikan pengalaman pengguna generasi berikutnya yang memungkinkan pengguna berinteraksi dengan alur kerja observabilitas data melalui perintah teks biasa.
Integrasi ini juga telah memperbaiki model pembelajaran mesin kami, meningkatkan deteksi anomali, ramalan biaya otomatis, dan wawasan proaktif. Kami telah berhasil memberikan kontrol yang lebih detail terhadap operasi yang didukung kecerdasan buatan, yang memberdayakan pelanggan kami untuk memastikan keandalan dan kinerja data di seluruh ekosistem mereka. Kesuksesan integrasi ini telah memperkuat posisi Acceldata sebagai platform observabilitas data yang dipimpin kecerdasan buatan, memberikan nilai yang lebih besar bagi pelanggan perusahaan kami.
Sebagai seseorang yang terlibat dalam industri manajemen data, tren apa yang Anda prediksi dalam pasar kecerdasan buatan dan observabilitas data dalam beberapa tahun mendatang?
Dalam beberapa tahun mendatang, saya mengharapkan beberapa tren kunci akan membentuk pasar kecerdasan buatan dan observabilitas data. Observabilitas data real-time akan menjadi lebih kritis ketika perusahaan mencari untuk mengambil keputusan lebih cepat dan lebih informatif. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan terus mendorong kemajuan dalam analitika prediktif dan deteksi anomali otomatis, membantu bisnis tetap berada di depan masalah potensial.
Selain itu, kita akan melihat integrasi yang lebih erat dari observabilitas dengan kerangka kerja tata kelola data dan keamanan, terutama ketika persyaratan regulasi semakin ketat. Layanan observabilitas yang dikelola kemungkinan akan meningkat seiring lingkungan data menjadi semakin kompleks, memberikan perusahaan keahlian dan alat yang diperlukan untuk menjaga kinerja dan kepatuhan optimal. Tren ini akan meningkatkan peran observabilitas data dalam memastikan bahwa organisasi dapat menskalakan inisiatif kecerdasan buatan mereka sambil menjaga standar tinggi untuk kualitas data dan tata kelola.
Melihat ke depan, bagaimana Anda membayangkan peran observabilitas data dalam mendukung implementasi kecerdasan buatan dan model bahasa besar dalam skala besar, terutama dalam industri dengan persyaratan kualitas data dan tata kelola yang ketat?
Observabilitas data akan menjadi kunci dalam mengimplementasikan kecerdasan buatan dan model bahasa besar dalam skala besar, terutama dalam industri seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan pemerintahan, di mana kualitas data dan tata kelola sangat penting. Ketika organisasi semakin bergantung pada kecerdasan buatan untuk mengarahkan keputusan bisnis, kebutuhan akan data yang dapat dipercaya dan berkualitas tinggi menjadi lebih krusial.
Observabilitas data memastikan pemantauan dan validasi terus-menerus dari integritas data, membantu mencegah kesalahan dan bias yang dapat merusak model kecerdasan buatan. Selain itu, observabilitas akan memainkan peran penting dalam kepatuhan dengan memberikan visibilitas kepada garis keturunan data, penggunaan, dan tata kelola, sesuai dengan persyaratan regulasi yang ketat. Pada akhirnya, observabilitas data memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan potensi penuh kecerdasan buatan mereka, memastikan bahwa inisiatif kecerdasan buatan mereka dibangun di atas dasar data yang andal dan berkualitas tinggi.
Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin belajar lebih lanjut dapat mengunjungi Acceldata.
Dengan demikian, Acceldata terus memimpin dalam pengembangan dan inovasi dalam observabilitas data, menghadirkan solusi yang unik dan canggih untuk membantu perusahaan memahami, mengelola, dan mengoptimalkan operasi data mereka. Dengan fokus yang kuat pada kecerdasan buatan dan teknologi terdepan, Acceldata telah membuktikan diri sebagai pemimpin dalam industri manajemen data, membawa nilai tambah yang signifikan bagi pelanggan perusahaan mereka.