تعتمد المؤسسات الحديثة على البيانات، ولكن نقل هذه البيانات وإعطائها الشكل الصحيح بحيث يمكن استخدامها في تطبيقات محددة يظل مهمة معقدة. تريد شركة Definity، التي سيتم إطلاقها بشكل خفي يوم الأربعاء وتعلن عن جولة تمويل أولية بقيمة 4.5 مليون دولار، منح هذه الشركات الأدوات اللازمة لمراقبة خطوط أنابيب البيانات الخاصة بها وإصلاحها وتحسينها.
والتطور هنا هو أنه على عكس العديد من منافسيها، فهو لا ينظر فقط إلى البيانات بمجرد تحويلها وإيداعها في مكان ما – وعند هذه النقطة يصبح من الصعب استكشاف الأخطاء وإصلاحها عندما تسوء الأمور – ولكن بينما لا تزال البيانات في الحركة.
تدعم الشركة الناشئة مجموعة واسعة من البيئات ولكنها تركز على التطبيقات المستندة إلى Apache Spark (على سبيل المثال، الخدمات المحلية أو أعلى الخدمات المُدارة مثل Google’s Dataproc أو AWS EMR أو Databricks)، وهو ما قد لا يكون مفاجئًا نظرًا لأن جميع الشركات المشتركة يتمتع المؤسسون بخبرة كبيرة في استخدام محركات معالجة البيانات مفتوحة المصدر. CTO Ohad Raviv هو أحد المساهمين في Spark والقائد السابق لتكنولوجيا البيانات الضخمة في PayPal. عمل روي دانيال، الرئيس التنفيذي للشركة، سابقًا في FIS، بينما كان نائب الرئيس للبحث والتطوير توم بار ياكوف سابقًا مديرًا لهندسة البيانات في PayPal.
في إحدى المقابلات، أكد دانيال أن الشركة تركز على مستوى تحويل البيانات أعلى بحيرة البيانات أو المستودع، وليس على جزء استيعاب البيانات من خط الأنابيب. تتضمن بعض المشكلات التي واجهها الفريق أثناء عمله في هذه المؤسسات الكبيرة مشكلات جودة البيانات الناتجة عن البيانات غير المتسقة وتغييرات المخطط والبيانات القديمة. وقال: “هذه هي مشكلات جودة البيانات التي تنتشر في اتجاه مجرى النهر”. “إنها تؤثر على الأعمال، سواء كانت النماذج التي تعمل على رأس البيانات السيئة الآن، أو لوحات المعلومات أو ذكاء الأعمال المعطلة وفجأة، يتساءل المدير المالي، ما الذي يحدث؟”
هناك مشكلة أخرى وهي خطوط أنابيب البيانات التي تنقطع ببساطة وتفشل ثم يعاد تشغيلها، بالإضافة إلى خطوط الأنابيب التي لم يتم تحسينها وينتهي الأمر بمعالجتها بتكلفة أكبر بكثير من اللازم.
“لقد التقينا من خلال صديق مشترك”، أخبرني دانييل عندما سألته كيف التقى الفريق المؤسس لأول مرة وقرر معالجة هذه القضية بالتحديد. “نحن جميعًا نأتي من الخدمات المالية، ولكن في اجتماعنا الأول، أدركنا بالفعل أننا نكافح بالفعل ونواجه نفس المشكلة من وجهين للعملة. وكانت هذه هي الشرارة، وفكرنا: علينا أن نفعل شيئًا حيال ذلك.
ما يجعل Definity متميزًا هو أنه يراقب البيانات أثناء الحركة. وهذا يسمح لها باكتشاف المشكلات مباشرة من المصدر، مما يسهل استكشاف أخطاء هذه المسارات وإصلاحها وتحسينها. قد لا يكون من المستحيل تشخيص السبب الجذري للمشكلة إذا كان كل ما لديك هو النتيجة النهائية، ولكن من المؤكد أن الأمر أسهل كثيرًا عندما يمكنك إلقاء نظرة على جميع الخطوات المختلفة التي أدت إلى ذلك. وهذا يعني أيضًا أن Definity يمكن أن يوقف تشغيل خط الأنابيب في حالة تلف بيانات الإدخال، على سبيل المثال.
قال نيت مير، الشريك العام في StageOne Ventures، الذي قاد الجولة التأسيسية لشركة Definity: “يواجه قادة بيانات المؤسسات اليوم ضغوطًا خطيرة لضمان موثوقية البيانات التي تدعم الأعمال، مع زيادة الحجم وخفض التكاليف واعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي”. “ولكن بدون رؤية الأشعة السينية في كل تطبيق للبيانات، تُترك فرق البيانات عمياء ورجعية. تعمل شركة Definity على تلبية هذه الحاجة بشكل مباشر من خلال حل تغيير النموذج الذي يتميز بالقوة والسلاسة لفرق هندسة البيانات ومنصات البيانات.
نظرًا لأن الخدمة تستخدم نظامًا قائمًا على الوكيل، فإنها تظل أيضًا بعيدة عن طريق المطورين الذين يقومون ببناء هذه الأنظمة وصيانتها. ليست هناك حاجة إلى تغييرات في التعليمات البرمجية، ويعمل الوكلاء ببساطة بما يتماشى مع كل تطبيق Python أو تطبيق البيانات في المسار. ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أنه حتى بالنسبة للعملاء الذين يستخدمون خدمة Definity المستضافة، لا يتم نقل سوى البيانات الوصفية إلى خوادمها.
تمت قيادة جولة التمويل بواسطة StageOne، بمشاركة Hyde Park Venture Partners وعدد من المستثمرين الملائكيين الاستراتيجيين.
اكتشاف المزيد من موقع شعاع للمعلوماتية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
