Farklı türdeki verilerin patlamasıyla şirketler, depolanan verilerden anlamlı bir değer elde etmek için mücadele ediyor. Bu arada veri ekipleri aşırı çalışıyor – veri politikalarını tutarlı bir şekilde sürdürmeye çalışırken bir kuruluş içindeki farklı departmanların ihtiyaçlarını karşılamak zorunda kalıyor.

Bu, en azından Shirshanka Das ve Swaroop Jagadish’in ortak tezi. Akrilik Verileri, şirketlerin verilerini organize etmelerine ve görünüşte daha iyi yönetmelerine yardımcı olacak araçlar sağlayan bir girişim. Acryl bugün, Sherpalo Ventures ve Vercel’in kurucusu ve CEO’su Guillermo Rauch’un katılımıyla 8VC liderliğindeki A Serisi turda 21 milyon $ topladığını ve toplam kazancını 30 milyon $’a çıkardığını duyurdu.

Acryl Data’yı piyasaya sürmeden önce Das, LinkedIn’de baş personel yazılım mühendisiydi ve bundan önce önce PayPal’da ve ardından Yahoo!’da teknik ekiplerin bir üyesiydi. (tam açıklama: TechCrunch’ın sahibi). Jagadish, Acryl’e Airbnb’nin yanı sıra LinkedIn ve Yahoo!

CTO Jagadish, TechCrunch’a bir e-posta röportajında ​​”Acryl Data, merkezi olmayan veri yığını boyunca merkezi kontroller sağlayan topluluk odaklı bir meta veri platformudur” dedi. “Verilere netlik getirme misyonuyla Acryl, veri keşfi, yönetişim, soy ve gözlemlenebilirlik için çözümler içeren bir veri kataloğu sunuyor.”

Veri kataloğu tam olarak nedir? Bu, bir kuruluştaki veri varlıklarının bir envanteridir. Veri katalogları, temel tablolar, dizinler, kullanıcılar ve kullanıcı grupları gibi veritabanı nesnelerinin tanımlarının saklandığı meta verilerden oluşur.

Veri katalogları bir düzinedir – birkaç isim vermek gerekirse Castor, Stemma, Select Star ve Alation gibi girişimlerin onlara sunduğuna bakın. Ancak Jagadish, Acryl’in yaklaşımının rakiplerine göre birçok önemli avantaj sunduğunu savunuyor.

Bunların başında, açık kaynak çerçevesi DataHub üzerine kurulu olan Acryl’in platformu “olay güdümlü” meta veriler üzerinde çalışır. Jagadish’e göre Acryl, işlemleri yalnızca tetiklendiğinde gerçekleştirerek veri kataloğu bakım maliyetini düşürürken bir dizi tetikleyici tabanlı iş akışını etkinleştirebilir.

“Son on yıldaki veri patlaması, şirketlerin bir dizi yeni teknolojiyi benimsemesine yol açtı, ancak aynı zamanda parçalanmış bir veri manzarası da yarattı” diye ekledi. “Veri düzenleme, dönüştürme, depolama, taşıma ve görselleştirme gibi bazı sorunlar kolaylaştı, ancak veri keşfi, veri kalitesi ve veri yönetimi gibi diğer sorunlar zorluk olarak yeniden ortaya çıktı. Geleneksel yönetişim ve gözlemlenebilirlik araçları gibi sorunu çözme girişimleri gereksiz yere silo haline getirildi ve bu da daha fazla verimsizliğe ve tutarsız çözümlere yol açtı… Acryl, ekiplerin basit veri görünürlüğünden veri içgörüsüne, içgörüden eyleme ve eylemden otomasyona geçmesine yardımcı olmak için tasarlandı ”

Bunun ötesinde Acryl, veri kalitesini gerçek zamanlı olarak izlemek için tasarlanmış bir “gözlemlenebilirlik” modülü sunar. Uygun bir şekilde Observe olarak adlandırılan modül, veri kalitesi sorunlarını izler ve tespit etmeye çalışır – teoride veri bozulmalarının önlenmesine ve meydana geldikleri yerlerde daha hızlı çözümlerin sağlanmasına yardımcı olur.

Acryl kullanan müşteriler, pahalı veya yeterince kullanılmayan veri varlıkları gibi maliyet optimizasyonu için alanları ortaya çıkaran meta veri testleri de gerçekleştirebilir. Bu testleri yürüten yapılandırılabilir monitörler, kullanıcıların bir kuruluştaki veri varlıkları üzerinde bir dizi koşulu tanımlamasına ve sürekli olarak değerlendirmesine olanak tanır.

Jagadish, “Veri mühendisleri daha otomatik bir çözüm uygulamak yerine manuel süreçleri ve protokolleri kendi başlarına oluşturdukları için, en yaygın ‘rakibimiz’ özel geliştirmenin statükosudur” dedi.

Acryl, meta verileri “akıllı bir şekilde düzenleyecek” ve veri kataloglarını daha kapsamlı bir şekilde belgelemek için iş sözlük etiketleri ve terimleri önerecek AI özellikleri dahil olmak üzere gelecek için iddialı planlara sahiptir. Ayrıca şirket, belirli bir veri kataloğunun güvenilirliği ve kullanımı gibi temel özelliklerini açıklayan özetler oluşturmak için yapay zeka destekli bir araç başlatmayı hedefliyor.

25 kişilik bir işgücüne sahip olan Acryl, müşteri tabanı hakkında çok fazla bilgi vermiyor. Ancak girişim, müşterileri arasında Notion, Zendesk, Robinhood, OVO Energy, BetterUp ve Riskified’ı saydığını ortaya koydu.

Jagadish, LinkedIn’deyken kurduğu ve Acryl’in ekibinin sürdürdüğü DataHub’ın Pinterest, Stripe, Optum, Expedia, Saxo Bank ve Peloton gibi şirketler tarafından kullanıldığını sözlerine ekledi. Acryl’in DataHub üzerine inşa ettiği özelliklerin bunlardan en azından birkaçını dönüştürmeye ikna edeceği konusunda iyimser.

Jagadish, “Veri ekosistemindeki hızlı değişim oranı, hem işletmeler hem de satıcılar için zorluk teşkil ediyor” dedi. “Sorunlar kaçınılmaz olarak ortaya çıktıkça, Acryl veri ekipleri için üretkenliği artırıyor. Veri uzmanları, veri sorunlarının çözüm süresini önemli ölçüde azaltmak için Acryl’in köken ve etki analizi özelliklerini kullanabilirken, iş kullanıcıları her sorun için geçici süreçler yerine soru sormak ve yanıtlamak için merkezi bir kaynağa sahip olur.”



genel-24