कंपनियों को उनके डेटा को समझने में मदद करने के लिए Enso चुपके से निकलता है – VanityKippah

Written by Frank James

उद्यमों के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है उनके द्वारा एकत्र किए गए सभी डेटा को संसाधित करना और – विस्तार से – उस डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना। 2018 की गार्टनर की रिपोर्ट के अनुसार, 87 प्रतिशत संगठनों के पास कम व्यावसायिक बुद्धिमत्ता और विश्लेषण परिपक्वता है। हाल के वर्षों में स्थिति में ज्यादा बदलाव नहीं आया है, यहां तक ​​कि कंपनियां डेटा पहल में अधिक पूंजी निवेश कर रही हैं। एक 2021 डेटाब्रिक्स और एमआईटी अध्ययन में पाया गया कि केवल 13% संगठन अपनी डेटा रणनीति पर काम कर रहे हैं।

वोज्शिएक डैनिलो और सिल्विया ब्रोडका लड़ाई को अच्छी तरह से जानते हैं। Enso के सह-संस्थापकों ने दृश्य फिल्म प्रभाव उपकरण लिखे हैं जो कणों को अनुकरण करने में मदद करते हैं – एक डेटा-गहन प्रक्रिया।

“पहली नज़र में, ऐसा लगता है कि वित्तीय, विनिर्माण या तेल और गैस क्षेत्रों जैसी अधिकांश कंपनियों की डेटा प्रोसेसिंग ज़रूरतें दृश्य प्रभाव उद्योग की ज़रूरतों से पूरी तरह से अलग हैं। वास्तविकता बिल्कुल विपरीत है,” डैनिलो ने बताया Vanity Kippah को ईमेल के माध्यम से। “फिल्मों के लिए दृश्य प्रभाव बनाते समय, हम रेत कण अनुकरण के उदाहरण का उपयोग कर सकते हैं। [P]गर्म-यथार्थवादी रेत सिमुलेशन की आवश्यकता है … कण डेटा की एक तालिका (जैसे कि उनका रंग, गति या आकार) और गुरुत्वाकर्षण या अंतर-कण टकराव नियमों और गुरुत्वाकर्षण बलों जैसे भौतिक नियमों का अनुकरण करके एनीमेशन फ्रेम के बीच तालिका डेटा को बदलना … [T]तालिकाओं में प्रत्येक कण के लिए लाखों रिकॉर्ड हो सकते हैं, जिसके लिए एक बहुत ही कुशल कैलकुलेटर की आवश्यकता होती है।”

डैनिलो और ब्रोडका अपने दृश्य प्रभाव उपकरण, जो अनिवार्य रूप से डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क थे, को क्रेडिट जोखिम स्कोर मॉडलिंग सहित अन्य डोमेन पर लागू करने के विचार के साथ आए। बदले में, इसने उन्हें डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन स्टार्टअप Enso लॉन्च करने के लिए प्रेरित किया, जो आज सिग्नलफायर, खोसला वेंचर्स, डे वन वेंचर्स, डेकाकॉर्न कैपिटल, वाई कॉम्बिनेटर, सैमसंग नेक्स्ट, हार्वर्ड एंडॉमेंट, वेस्ट से $ 16.5 मिलियन के फंडिंग के साथ चुपके से उभरा। कोस्ट एंडेवर्स, इनोवेशन नेस्ट और अन्य।

डैनिलो का कहना है कि पूंजी का निवेश बेहतर प्रलेखन और ऑनबोर्डिंग के साथ एनसो के प्लेटफॉर्म को बेहतर बनाने, उक्त प्लेटफॉर्म पर डेटा प्रोसेसिंग मॉड्यूल की संख्या बढ़ाने और एनसो क्लाउड नामक एक सॉफ्टवेयर-ए-ए-सर्विस उत्पाद जारी करने के लिए किया जा रहा है, जो पूरी तरह से प्रबंधित पेशकश है। Q1 2023 में लॉन्च होने वाला है। “हमने बैंकों और बीमा कंपनियों के साथ कई सफल पायलट किए हैं”, डेनियलोस ने कहा। मैंयह… फंडिंग हमें अगले साल की शुरुआत में Enso Cloud को बाजार में लाने के लिए दोगुना करने की अनुमति देगी। ”

पैमाने पर प्रक्रिया डेटा

डैनिलो एक सीरियल एंटरप्रेन्योर हैं और उन्होंने विजुअल इफेक्ट्स क्रिएशन प्लेटफॉर्म फ्लोबॉक्स और सिम्युलेटर ग्राफिक्स कंपनी कोडडी सहित स्टार्टअप लॉन्च किए हैं। उन्होंने के साथ काम किया फ्लोबॉक्स में ब्रोडका, जहां ब्रोडका प्रोसेसर और ग्राफिक्स कार्ड के लिए इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी को डिजाइन और विकसित करने के लिए जिम्मेदार था।

एनसो

Enso का प्लेटफॉर्म डेटा विश्लेषण को सक्षम बनाता है।

साथ में, डैनिलो और ब्रोडका बनाया Enso का पहला उत्पाद: इसी नाम का ओपन सोर्स प्रोजेक्ट Enso। Enso एक विज़ुअल प्रोग्रामिंग टूलकिट है जिसमें ऐसे घटक होते हैं जो डेटा को संसाधित करते हैं और परिणाम उत्पन्न करते हैं। यह डेटा वर्कफ़्लो बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, डैशबोर्ड और ऐप्स ऐतिहासिक और लाइव डेटा का विश्लेषण करके, संभावित अगले चरणों का सुझाव देना, संबंधित उदाहरण प्रदर्शित करना और यहां तक ​​कि अन्य अनुप्रयोगों को नियंत्रित करना।

जबकि अवधारणा मौजूदा विज़ुअलाइज़ेशन टूल जैसे कि झांकी प्रेप, एलटेरिक्स, नाइम या डेटाब्रिक्स से मिलती जुलती हो सकती है, डैनिलो का कहना है कि एनसो अलग है – न कि केवल “व्यावसायिक खुफिया” “खिलौना।”

मैं[I]वास्तव में, Enso डेटा प्रोसेसिंग की व्यापक श्रेणियों में क्रांति ला रहा है। अन्य विज़ुअल डेटा प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर के विपरीत, [There’s more to it than a] हार्ड-कोडेड, सीमित और बमुश्किल एक्स्टेंसिबल घटकों के सेट के साथ अच्छा इंटरफ़ेस। “व्यावसायिक उपयोगकर्ता और डेटा विश्लेषक स्वयं-सेवा डेटा विश्लेषण और प्रक्रिया स्वचालन करने के लिए Enso का उपयोग कर सकते हैं, जबकि डेटा वैज्ञानिक और डेवलपर्स इसे आसानी से बढ़ा सकते हैं अधिक समर्थन उपयोग के मामले जो उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप हैं। इस तरह की एक्स्टेंसिबिलिटी का एक बड़ा उदाहरण हमारा समुदाय है – ऐसे लोग हैं जिन्होंने इमारतों, ध्वनि और यहां तक ​​​​कि इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइस नेटवर्क के 3D मॉडल का विश्लेषण करने और इसे संसाधित करने की क्षमता के साथ Enso को बढ़ाया है। ।”

डैनिलो के अनुसार, एनसो की अन्य उल्लेखनीय विशेषताएं डेटा पाइपलाइनों का प्रसंस्करण हैं। Enso एक मानक कंप्यूटर विज्ञान टूलसेट का उपयोग करके पाइपलाइनों का आकलन, संस्करण और तैनाती करना संभव बनाता है। इसके अलावा, Enso होने वाली त्रुटियों की कल्पना करने में मदद कर सकता है और यहां तक ​​कि कुछ त्रुटियों को होने से भी रोक सकता है, उदाहरण के लिए उपयोगकर्ताओं को डेटाबेस में मानों को अधिलेखित करने से रोककर।

एक कंपनी जिसने एक पायलट प्रोजेक्ट के लिए Enso को शामिल किया था, उसने डुप्लिकेट लेनदेन की खोज करने और प्रभावित ग्राहकों को स्वचालित धनवापसी प्रदान करने के लिए मंच का उपयोग किया। इसमें एपीआई के बिना सरकारी वेबसाइटों सहित कई अलग-अलग स्रोतों से डेटा को स्क्रैप करना और टाइमस्टैम्प न होने पर भी डेटा का मिलान करना शामिल था।

एनसो

छवि क्रेडिट: एनसो

“व्यावसायिक उपयोगकर्ता तालिका में डोमेन विशेषज्ञता लाते हैं, लेकिन तकनीकी कौशल की कमी के कारण, उन्हें लगातार डेवलपर्स से मदद मांगनी पड़ती है और इस तरह प्रत्येक अनुरोध के कई दिनों बाद भी परिणामों की प्रतीक्षा करनी पड़ती है … हम चाहते हैं कि एनसो डिफ़ॉल्ट डेटा प्रोसेसिंग प्लेटफॉर्म बन जाए। भविष्य ”, डेनियलो ने कहा। “वर्तमान में, यदि आपके पास संख्याओं की एक श्रृंखला है और आप उन्हें क्रैक करना चाहते हैं, तो आपका डिफ़ॉल्ट समाधान एक स्प्रेडशीट है। हालाँकि, यदि आप अधिक उन्नत डेटा को संसाधित करना चाहते हैं, जैसे कि लॉगबुक, चिकित्सा चित्र, इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स डिवाइस से सिग्नल, या आपकी वेबसाइट ट्रैफ़िक डेटा, एक्सेल नहीं है हम चाहते हैं कि एनसो समाधान हो। ”

भविष्य के लिए निर्माण

डेटा विश्लेषकों और वैज्ञानिकों के दोहराव के काम में तेजी से फंसने के साथ, जैसे कि हर बार डेटा सेट में बदलाव के लिए स्प्रेडशीट को अपडेट करना, डैनिलो को उम्मीद है कि एनसो अंततः डेटा प्रोसेसिंग के अधिक बहुमुखी रूपों में बाधा को कम करेगा। उसके पास एक व्यावसायिक प्रेरणा है, निश्चित रूप से – आने वाले वर्ष में Enso का ध्यान Enso Cloud के साथ एक आवर्ती राजस्व स्ट्रीम स्थापित करना होगा। लेकिन किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में जिसने अपना अधिकांश करियर बड़े डेटा सेट और डेटा पाइपलाइनों के साथ काम करने में बिताया है, उनका कहना है कि उन्हें उम्मीद है कि यह क्षेत्र आम आदमी को कम डराएगा।

“हम मानते हैं कि इस डोमेन के लिए उपकरण प्रदान करना असंभव है जो एक शक्तिशाली और लचीले इंजन पर आधारित नहीं हैं। यही कारण है कि, इस स्पेस में हर दूसरे स्टार्टअप के विपरीत, एनसो ने डेटा प्रोसेसिंग घटकों के हार्ड-कोडेड सेट के साथ सिर्फ एक अच्छा इंटरफ़ेस नहीं बनाया है, “डेनिलो ने कहा। “इसके बजाय, हमने निर्माण शुरू किया [a] डेटा प्रोसेसिंग भाषा और फिलहाल हम इसके ऊपर उपयोग में आसान जीयूआई परत बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।”

कुल मिलाकर, सैन फ्रांसिस्को स्थित एनसो ने 20-व्यक्ति कार्यबल के साथ पूंजी में 17.5 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। कंपनी सक्रिय रूप से भर्ती कर रही है।

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