Mit dem Anstieg der Nachfrage nach generativen KI-Assistenten integrieren Anbieter im Datenökosystem diese Technologien zunehmend in ihre Produkte. Frühe Anwender wie Snowflake und Informatica haben den Weg geebnet, und jetzt hat Acceldata, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenobservabilität, seinen eigenen KI-Co-Piloten vorgestellt.
Der KI-Co-Pilot ist sofort einsatzbereit und arbeitet nahtlos auf der Acceldata-Plattform, um verschiedene Datenobservabilitäts-Workflows zu verbessern – von der Überwachung von Datenpipelines auf Anomalien bis zur Festlegung von Richtlinien.
„Unser innovativer Ansatz ermöglicht es Unternehmen, die KI-gestützte Datenobservabilität an ihre spezifischen Betriebs- und Geschäftsbedürfnisse anzupassen, wodurch wir uns in der Branche differenzieren. Diese KI-Technologie vereinfacht manuelle Konfigurationen, verkürzt die Einrichtungszeiten, ermöglicht automatisches Anomalie-Monitoring und fördert die Zusammenarbeit zwischen nicht-technischen Nutzern“, erklärte Rohit Choudhary, CEO und Mitgründer von Acceldata.
Wie verbessert der KI-Co-Pilot die Datenobservabilität?
Laut Medieneinführungen ist der KI-Co-Pilot über einen speziellen Button auf der Acceldata-Plattform zugänglich, sodass Nutzer zuvor manuelle Aufgaben mithilfe einfacher natürlicher Sprachbefehle automatisieren und beschleunigen können.
Wesentliche Vorteile sind Anomalieerkennung und Kostenkontrolle. Nutzer können die KI nutzen, um Probleme im Zusammenhang mit Datenfrische, -profilierung und -qualität zu untersuchen und zu lösen sowie Verbrauchsmuster zu analysieren, um übermäßige Nutzung zu vermeiden.
„Wir haben Modelle optimiert, um die Daten-Taxonomie von Unternehmen zu verstehen, Datenanomalien zu erkennen, Richtlinieneempfehlungen auszusprechen und Kostenprognosen zu erstellen. Darüber hinaus integriert unser Co-Pilot RAG-Technologie mit branchenüblichen LLMs wie GPT, um Nutzeranfragen zur Datenobservabilität zu beantworten“, teilte Choudhary mit. Diese umfangreiche Funktionalität umfasst alle in Anwendungen verwendeten Daten, einschließlich generativer KI-Modelle.
Abgesehen von den grundlegenden Observabilitätsfunktionen vereinfacht der Co-Pilot fehleranfällige Aufgaben wie die Massenproduktion von Datenqualitätsregeln und -richtlinien. Nutzer können natürliche Sprachbefehle verwenden, um SQL-Regeln zu erstellen und verständliche Beschreibungen für Datenassets und -richtlinien zu generieren. Diese Funktion ist entscheidend für die nahtlose Kommunikation zwischen technischen und geschäftlichen Stakeholdern.
Allgemeine Verfügbarkeit im Q2
Obwohl der Co-Pilot gerade erst vorgestellt wurde, berichtet Acceldata, dass einige große Kunden ihn bereits im Vorschau-Modus testen. Während spezifische Kundennamen nicht bekannt gegeben wurden, bestätigte das Unternehmen, dass die allgemeine Verfügbarkeit in den ersten Wochen des Q2 erwartet wird.
Acceldata hat über 100 Millionen USD von verschiedenen Investoren eingesammelt und bedient zahlreiche Kunden, darunter führende Banken, Telekommunikationsunternehmen, Konsumgüterhersteller und Datenanbieter.
„Dieses Produkt wurde in hochkomplexen und skalierbaren Umgebungen validiert“, bemerkte Choudhary und verwies auf zukünftige Pläne zur Verbesserung der Möglichkeiten zur Überwachung der Leistung von großen Sprachmodellen, wobei ein Zeitrahmen dafür noch aussteht.
Die KI-Initiativen von Acceldata gewannen im September 2023 mit der Übernahme des NLP-Unternehmens Bewgle für einen nicht genannten Betrag an Schwung. Das Unternehmen steht im Wettbewerb mit gut finanzierten Mitbewerbern im Bereich Datenobservabilität, darunter Cribl, Monte Carlo und BigEye, die ebenfalls Lösungen für ähnliche Herausforderungen anbieten.
Monte Carlo hat kürzlich Schritte im Bereich generative KI unternommen und im Juni 2023 zwei KI-Funktionen in Zusammenarbeit mit OpenAI eingeführt – eine zur Generierung von SQL-Code über natürliche Sprache und eine weitere zur Vorschlag von Codekorrekturen. Beide Funktionen sind jetzt für die Nutzer verfügbar.