MindsDB veut donner un cerveau aux bases de données d'entreprise

novembre 7, 2021 Par admin 0
MindsDB veut donner un cerveau aux bases de données d'entreprise

Cofondateurs de MindsDB: Jorge Torres (à gauche) avec COO Adam Carrigan

Crédit d'image: MindsDB

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Les bases de données sont la pierre angulaire de la plupart des applications commerciales modernes, que ce soit pour gérer la paie, suivre les commandes des clients ou stocker et récupérer à peu près n'importe quelle information critique pour l'entreprise . Avec les bons outils de business intelligence (BI) supplémentaires, les entreprises peuvent tirer toutes sortes d'informations de leurs vastes étendues de données, telles que l'établissement de tendances de vente pour éclairer les décisions futures. Mais lorsqu'il s'agit de faire des prévisions précises à partir de données historiques, c'est un tout nouveau jeu de balle, nécessitant des compétences et des technologies différentes.

C'est quelque chose que MindsDB s'efforce de résoudre , avec une plate-forme qui aide tout le monde à tirer parti de l'apprentissage automatique (ML) pour envisager l'avenir avec des informations sur les mégadonnées. Selon les propres mots de l'entreprise, elle veut «démocratiser l'apprentissage automatique en donnant un cerveau aux bases de données d'entreprise».

Fondée en 2017, MindsDB, basée à Berkeley, en Californie, permet aux entreprises de prédictions directement à partir de leur base de données à l'aide de commandes SQL standard et les visualiser dans l'application ou la plate-forme d'analyse de leur choix.

Pour développer et commercialiser davantage son produit, MindsDB a annoncé cette semaine que il a levé 3,75 millions de dollars, portant son financement total à 7,6 millions de dollars. La société a également dévoilé des partenariats avec certaines des marques de bases de données les plus reconnues, notamment Snowflake, SingleStore et DataStax, qui apporteront la plate-forme ML de MindsDB directement à ces magasins de données.

Utiliser le passé pour prédire l'avenir

Il existe une myriade de cas d'utilisation pour MindsDB, tels que la prédiction du comportement des clients, la réduction du taux de désabonnement, l'amélioration de la rétention des employés, la détection d'anomalies dans les processus industriels, la notation du risque de crédit et la prévision de la demande d'inventaire – il s'agit d'utiliser les données existantes pour comprendre à quoi ces données pourraient ressembler à une date ultérieure.

Un analyste d'une grande chaîne de vente au détail, par exemple, pourrait vouloir savoir combien d'inventaire ils auront besoin de répondre à la demande à l'avenir en fonction d'un certain nombre de variables. En connectant leur base de données (par exemple, MySQL, MariaDB, Snowflake ou PostgreSQL) à MindsDB, puis en connectant MindsDB à l'outil de BI de leur choix (par exemple, Tableau ou Looker), ils peuvent poser des questions et voir ce qui les attend.

« Votre base de données peut vous donner une bonne image de l'historique de votre inventaire car les bases de données sont conçues pour cela », a déclaré le PDG de MindsDB, Jorge Torres, à VentureBeat. «En utilisant l'apprentissage automatique, MindsDB permet à votre base de données de devenir plus intelligente pour vous donner également des prévisions sur ce à quoi ressembleront ces données à l'avenir. Avec MindsDB, vous pouvez résoudre vos problèmes de prévision d'inventaire avec quelques commandes SQL standard.

Ci-dessus: Visualisation des prédictions générée par la plateforme MindsDB

Torres a déclaré que MindsDB permet à ce que l'on appelle In-Database ML (I-DBML) de créer, d'entraîner et d'utiliser ML modèles en SQL, comme s'il s'agissait de tables dans une base de données.

«Nous pensons que I-DBML est le meilleur moyen d'appliquer le ML, et nous pensons que toutes les bases de données devraient avons cette capacité, c'est pourquoi nous nous sommes associés aux meilleurs fabricants de bases de données au monde », a expliqué Torres. «Il rapproche le ML des données autant que possible, intègre les modèles de ML en tant que tables de base de données virtuelles et peut être interrogé avec de simples instructions SQL.»

MindsDB est livré en trois de larges variations – une incarnation libre et open source qui peut être déployée n'importe où; une version d'entreprise qui inclut un support et des services supplémentaires; et un produit cloud hébergé récemment lancé en version bêta, facturé à l'utilisation. des dizaines de milliers d'installations de développeurs du monde entier, y compris des développeurs travaillant dans des sociétés telles que PayPal, Verizon, Samsung et American Express. Bien que cette approche organique continuera de constituer une grande partie de la stratégie de croissance de MindsDB, Torres a déclaré que son entreprise en était aux premiers stades de la commercialisation du produit avec des entreprises de nombreux secteurs, bien qu'il n'ait pas eu la liberté de révéler des noms.

«Nous sommes en phase de validation avec plusieurs clients Fortune 100, notamment des sociétés de services financiers, de vente au détail, de fabrication et de jeux, qui disposent de données hautement sensibles critiques pour l'entreprise – et empêche la divulgation », a déclaré Torres.

Le problème que MindsDB cherche à résoudre est un problème qui affecte à peu près toutes les entreprises verticales, couvrant des entreprises de toutes tailles, même les plus grandes entreprises ne voudront pas réinventer la roue en développant toutes les facettes de leur arsenal d'IA à partir de zéro.

« Si vous avez une base de données d'entreprise robuste et fonctionnelle, vous avez déjà tout ce dont besoin d'appliquer l'apprentissage automatique à partir de MindsDB », a expliqué Torres. « Les entreprises ont investi de vastes ressources dans leurs bases de données, et certaines d'entre elles ont même consacré des décennies d'efforts à perfectionner leurs magasins de données. Puis, au cours des dernières années, alors que les capacités de ML commençaient à émerger, les entreprises ont naturellement voulu les exploiter pour de meilleures prévisions et prises de décision. veulent faire de meilleures prédictions à partir de leurs données, les défis inhérents à l'extraction, la transformation et le chargement (ETL ) toutes ces données dans d'autres systèmes sont lourdes de complexité et ne produisent pas toujours d'excellents résultats. Avec MindsDB, les données sont laissées là où elles se trouvent dans la base de données d'origine.

«De cette façon, vous réduisez considérablement la durée du projet de plusieurs années ou mois à quelques heures , et de même, vous réduisez considérablement les points de défaillance et les coûts », a déclaré Torres.

La Suisse du machine learning

Le paysage concurrentiel est assez étendu, selon la manière dont on considère le portée du problème. Plusieurs grands acteurs ont émergé pour armer les développeurs et les analystes d'outils d'IA, tels que DataRobot et H2O fortement soutenus par VC, mais Torres considère ces types d'entreprises comme des partenaires potentiels plutôt que comme des concurrents directs. « Nous pensons avoir trouvé le meilleur moyen d'apporter des informations directement à la base de données, et c'est potentiellement quelque chose qu'ils pourraient exploiter », a déclaré Torres.

Et puis là sont les fournisseurs de plates-formes cloud eux-mêmes, tels qu'Amazon, Google et Microsoft, qui proposent à leurs clients l'apprentissage automatique en tant que modules complémentaires. Dans ces cas, cependant, ces services ne sont en réalité que des moyens de vendre davantage leur produit de base, à savoir le calcul et le stockage. — Torres voit également un potentiel de partenariat avec ces géants du cloud à l'avenir. «Nous sommes un acteur neutre – nous sommes la Suisse de l'apprentissage automatique», a ajouté Torres. , qui revendique le cofondateur de MariaDB, Patrik Backman, en tant que partenaire, YCombinator (MindsDB a obtenu le lot hiver 2020 de YC), Walden Catalyst Ventures, SpeedInvest et le fonds SkyDeck de Berkeley.

  • VentureBeat

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