فاونديشنال تجمع 8 ملايين دولار لتحسين بنية البيانات التحتية
أعلنت شركة فاونديشنال، وهي شركة ناشئة تركز على تحسين بنية البيانات التحتية الحديثة، عن إتمام جولة تمويل أولية بقيمة 8 ملايين دولار بقيادة فيولا فينتشرز وجرادينت فينتشرز، صندوق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة جوجل، بالإضافة إلى مشاركات من مستثمرين ملائكيين وشركات استثمارية أخرى. تقوم منصة الشركة بشكل تلقائي برسم خريطة وتحليل وتعزيز كود فرق البيانات لتحديد المشكلات المحتملة، واقتراح الحلول، وتجهيز البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
بعد عملها في وضع التخفي لمدة 18 شهرًا، باتت فاونديشنال الآن جاهزة للكشف عن تقنيتها للجمهور. وقد اعتمدت شركات بارزة مثل رامب وليمنيد منصتها بالفعل. وفي مقابلة حصرية، أكد المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لفاونديشنال، ألون نافتاش، على أهمية مشاركة قصتهم في هذه المرحلة.
قال نافتاش: "في العام ونصف الماضيين، طورنا القدرة على رسم خريطة وفهم الكود الذي تكتبه فرق البيانات، وربطه بنظام الذكاء الاصطناعي اليوم". وأضاف: "نسعى للاستفادة من هذه التقنية لأدوات الذكاء الاصطناعي وتحسين البيانات للاستخدام من قبل الذكاء الاصطناعي".
معالجة أزمة جودة البيانات
أسس نافتاش، الذي يمتلك خبرة في الأمن السيبراني وبنية البيانات التحتية، فاونديشنال لمواجهة التحديات التي تواجهها المؤسسات مع توسّع عمليات البيانات لديها. بالرغم من أن أدوات مثل سنوفليك ودATABRICKS وDBT جعلت البيانات أكثر سهولة، إلا أنها أدت أيضًا إلى إنشاء خطوط بيانات معقدة يصعب صيانتها.
وأوضح نافتاش قائلًا: "في المؤسسة، غالبًا ما تتناقل البيانات بين عدة أطراف. يقوم المهندسون باستيعابها، ويمسح مهندسو البيانات البيانات، ويقوم مهندسو التحليلات بنمذجتها - مما يؤدي إلى تبادل كبير".
نتيجة لذلك، غالبًا ما تفقد فرق البيانات الوعي بالاعتماد المتبادل داخل أنظمة بياناتهم، مما يؤدي إلى الارتباك، ومشكلات في الجودة، ووجود لوحات تحكم معطلة. تُظهر استطلاعات غارتنر أن سوء جودة البيانات يكلف المؤسسات متوسط 12.8 مليون دولار سنويًا، مع تجاوز الأثر الإجمالي 510 مليون دولار عبر 40 شركة.
أتمتة حوكمة البيانات من خلال تحليل الكود
تسعى فاونديشنال لمواجهة هذه التحديات من خلال تحليل تلقائي لكود فرق البيانات لرسم خريطة تدفق البيانات وتحديد المشكلات قبل النشر. تتكامل المنصة مع أدوات مثل GitHub، مما يوفر رؤى وإشارات قابلة للتنفيذ مباشرة ضمن سير عمل المطورين.
وأشار نافتاش إلى أنه "سيتمكنون من رؤية رؤانا وتحذيراتنا أو اقتراحاتنا في الأدوات التي يستخدمونها بالفعل". تعتمد فاونديشنال فقط على الوصول إلى البيانات الوصفية في الكود، مما يقلل من مخاوف الخصوصية والأمان.
تستخدم المنصة تحليل الكود الثابت، وتحليل وقت التشغيل الديناميكي، وتقنيات الذكاء الاصطناعي لإنشاء خريطة شاملة لخطوط بيانات المنظمة. يمكنها اكتشاف مشكلات مثل الإشارات الدائرية، والاستفسارات غير الفعالة التي تزيد من تكاليف السحابة، والحقول غير المستخدمة التي يمكن إزالتها.
وأوضح نافتاش: "بمجرد أن نحصل على خريطة كاملة لنظام بياناتك، يمكننا تنفيذ عمليات أتمتة قوية. يمكننا تنبيهك بالتغييرات التي قد تعيق الاعتمادات السفلية، واقتراح تحسينات في الأداء، وحتى توليد الوثائق وفهارس البيانات تلقائيًا من الكود".
تحضير البيانات لمستقبل مدفوع بالذكاء الاصطناعي
مع سعي الشركات لأن تصبح مدفوعة بالبيانات واحتضان الذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى الحفاظ على جودة البيانات والاتساق. تتوقع غارتنر أنه بحلول عام 2024، ستتبنى 50% من المؤسسات حلول جودة بيانات حديثة لدعم مبادراتها الرقمية.
ومع ذلك، فإن جودة البيانات وحدها ليست كافية. عندما تنفذ الشركات نماذج التعلم الآلي، غالبًا ما تجد أن بياناتها غير مستعدة بشكل كافٍ. يمضي علماء البيانات حتى 80% من وقتهم في تنظيف البيانات ووضع العلامات عليها وهيكلتها قبل بناء النماذج.
تسعى فاونديشنال لتبسيط هذه العملية من خلال نهج تحليل الكود الخاص بها. من خلال فهم سياق البيانات وتدفقها، يمكن أن تقوم المنصة بأتمتة العديد من مهام إعداد البيانات وتقديم اقتراحات حول هيكلة البيانات لأداء مثالي للنموذج.
قال نافتاش: "جوانب البيانات أساسية لتعزيز مبادرات الذكاء الاصطناعي. لكن الأمر يتعلق أيضًا باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين البيانات. إنها دائرة مستمرة تحمل إمكانات تكنولوجية كبيرة".
التوسع وآفاق المستقبل
مع التمويل الجديد البالغ 8 ملايين دولار، تخطط فاونديشنال لتوسيع فريقها الهندسي وتعزيز استراتيجيتها للتسويق. حاليًا، توظف الشركة 16 موظفًا، معظمهم في سان فرانسيسكو وإسرائيل. مع تزايد اعتماد المؤسسات على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يعتقد نافتاش أن فاونديشنال ستكون لها دور رئيسي في مساعدتهم على تحسين إدارة بياناتهم.
أُدرجت جولة التمويل الأولية بقيادة فيولا فينتشرز وجرادينت فينتشرز، مع مساهمات إضافية من شراكة أسيمتريك للمغامرات ومن التنفيذيين المتواجدين في داتادوك، وإنويت، وميتا، ووز وغيرها.
مع زيادة كميات البيانات وتحول الذكاء الاصطناعي إلى معيار في العمليات التجارية، ستصبح القدرة على إدارة خطوط البيانات بشكل فعال وضمان الجودة أمرًا ضروريًا. من خلال تحليل الكود الشامل، تسعى فاونديشنال لتأسيس نفسها كطبقة أساسية لحقبة جديدة من الابتكار المدفوع بالبيانات.
وختم نافتاش قائلاً: "نهدف إلى تمكين كل منظمة من الحصول على بيانات عالية الجودة وجيدة السمعة للبناء عليها. هذه مجرد بداية لنا".
قائمة الترتيب
