Günlük ve haftalık bültenlerimize katılarak, sektördeki en son güncellemeleri ve özel içerikleri takip edin. Daha fazla bilgi edinin.
Brooklyn merkezli bir girişim, yapay zeka ve veri analitiği dünyasındaki en zorlu sorunlardan birine odaklanıyor: veri hazırlama süreci. Structify, gizli döneminden çıkarak, 4.1 milyon dolarlık tohum yatırımı ile birlikte kamuya açıldığını duyurdu. Yatırımın lideri Bain Capital Ventures, 8VC, Integral Ventures ve stratejik melek yatırımcıların katılımıyla gerçekleşti.
Veri Hazırlama Sorununun Çözümü: DoRa Modeli
Şirketin platformu, veri toplama, temizleme ve yapılandırma işlemlerini otomatikleştiren kendine özgü bir görsel dil modeli olan DoRa kullanıyor. Bu süreç, endüstri anketlerine göre veri bilimcilerin zamanının %80’ine kadarını alıyor.
Structify’nin kurucu ortağı Ronak Gandhi, VentureBeat ile yaptığı özel röportajda, “Bugün mevcut bilgi hacmi inanılmaz şekilde arttı,” dedi. “Veri erişiminde büyük bir dönüm noktasına ulaştık, ancak bu hem bir nimet hem de bir lanet. Bilgiye erişimimiz her zamankinden daha fazla, ancak uygun biçime dönüştürmesi zor olduğu için çoğu zaman erişilemez durumda.”
Demokratik Veri Erişimi İçin Ücretsiz Seviye
Structify, kullanıcıların veri şemasını belirleyip kaynakları seçerek özelleştirilmiş veri setleri oluşturmalarına imkan tanıyor. Şirketin sunduğu bir başka önemli özellik ise, kullanıcıların ücretsiz bir seviyeden yararlanarak yapılandırılmış veriye erişimini demokratikleştirmesi.
Structify’nin amacı, veriyi “şeyleştirerek” kolayca yeniden oluşturulabilen bir hale getirmek. Gandhi, “Veri düşünme şekliniz şimdi çok değerli bir nesne haline geldi,” şeklinde bir değerlendirmede bulundu.
İnsan Uzmanlığı ile Güçlendirilmiş Veri Doğrulama Süreci
Structify’nin en önemli farklılıklarından biri, “dörtlü doğrulama” sistemidir. Bu sistem, yapay zekayı insan gözetimiyle birleştiriyor ve bu da veri doğruluğunu sağlamak için kritik bir çözüm sunuyor. Gandhi, “Şüpheli bir veriyle karşılaştığımızda, onu o alanda uzman birine gönderiyoruz” dedi.
Bu süreç, sadece veriyi düzeltmekle kalmıyor, aynı zamanda modelin gelecekteki performansını artırması için eğitim örnekleri oluşturuyor.
Etik Standartlarla Güçlü Veri Çekimi
Güçlü veri çekim araçlarının gelişimiyle birlikte, gizlilik endişeleri de artıyor. Structify, bu konudaki hassasiyetini koruyarak, login gerektiren işlemlerden uzak duruyor ve gizlilik endişelerini önlüyor. Gandhi, “Kullanıcılara, bilgiye daha doğrudan ulaşım imkanı sunuyoruz,” diye ekledi.
Structify, verinin doğru ve erişilebilir olmasını sağlar. Şirket, sağladığı verilerin kaynağını doğrudan göstererek şeffaflığı da ön planda tutuyor.
Fundamental Challenges and Future Goals
Structify, elde ettiği 4.1 milyon dolarlık yatırımla teknik ekibini büyütmeyi ve kendisini farklı sektörler için “tercih edilen veri aracı” haline getirmeyi planlıyor. Veri hazırlama süreçlerinolağan blokajları ortadan kaldırmak, daha çok şirketin AI girişimlerine olan yatırımlarını artırmasıyla daha da önem kazanacak.
Gandhi, “Artık verilerin birer nesneymiş gibi düşünülmemesi gerektiğine inanıyoruz; kullanıcıların daha hızlı ve verimli bir şekilde veri setleri oluşturabilmesi için kriterlerimiz var,” diyerek detaylandırdı.
