企業は、効率を制限する断片化されたデータ エコシステムに関する課題に頻繁に遭遇します。 コネクティAIは、Market One Capital が主導するプレシード資金で 160 万ユーロを超える資金を得て立ち上げられ、データ管理を合理化するように設計されたプラットフォームを提供し、手動分析を最大 80% 削減することを目指しています。
同社のコンテキスト エンジンは、エンタープライズ データの 3 つの主要な側面をナビゲートするように設計されています。
- さまざまなデータ パイプライン: マルチソースの取り込みとデータのカタログ化が含まれます。
- 多様なデータ使用パターン: CRM システム、BI ダッシュボード、機械学習アプリケーションにまたがります。
- 知識： データ エンジニア、アナリスト、マネージャーなどのさまざまなチームに分散されています。
このアプローチは、データ ワークフローの自動化を試みたものの、複雑な現実世界のエンタープライズ環境を処理する際に制限に直面していた以前の AI ソリューションとは異なります。
Connecty AI の CEO、アイシュ・アガルワル氏は次のように述べています。 「私たちの経験から、効果的なデータ管理とは単なるテクノロジーではなく、データ ソース、ビジネス目標、データを使用する人々の間の点と点を結びつけることが重要であることがわかりました。」 続けて： 「LLM データ エージェントを使用したアドホックな「ゲリラ スタイルの実験」は、パイロット アプリケーションにつながる可能性がありますが、信頼できる運用レベルのアプリケーションを構築することは非常に困難です。」
Connecty AI のプラットフォームは、リアルタイムの人的フィードバックと自動化されたプロセスを組み合わせて、企業固有のコンテキスト グラフを作成します。このエンジンはバックグラウンドで継続的に動作することで、データ パイプライン、文書化、洞察を強化し、データ チームがより効率的に作業できるようにすることを目指しています。
このプロトタイプは、ARR で 500 万ドルから 20 億ドルまでのさまざまな規模の企業でテストされており、Snowflake や BigQuery などのデータ ウェアハウスと簡単に統合できます。最初のユーザー フィードバックは、データ処理時間の短縮とより実用的な洞察を強調します。 「データの複雑さは急速に増大しており、データの準備と指標の分析に時間がかかっています。製品使用データから実用的な洞察を抽出し、トランザクション データやマーケティング データと統合するためのデータを準備するには、平均して 2 ～ 3 週間かかります。 Connecty AI を使用すると、数分で完了します。」 キトルCEOのニコラス・ヘイマン氏はこう語った。
Aditya Upadhyay 氏、Mindtickle アナリティクス ディレクター追加した： 「私たちは初日から回答の正確さに感銘を受けました。さらに、Connecty AI は、スキーマ記述を改善し、セマンティック レイヤーを強化するための優れた提案を生成しました。準備からクエリまでの統一されたフローを提供しており、他では見たことのないものです。」
この資金調達は、さらなる統合のための API の提供など、Connecty AI の機能拡張を支援することを目的としています。 「Connecty AI がディープ コンテキスト学習でエンタープライズ データ管理を再定義することを支援できることに興奮しています。」 Market One Capital のパートナー、Jacek Łubiński 氏は次のように述べています。 「断片化したシステム全体でデータを統合し、コンテキスト化するプラットフォームの機能は、データ ワークフローの自動化に LLM の使用を検討している企業に大きなチャンスをもたらします。アイシュとピーターのビジョンは私たちに共鳴しており、彼らの旅をサポートできることに興奮しています。」
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