AI独角兽数据机器人获取数据准备老手Paxata

DataRobot是自动机器学习(ML)和人工智能(AI)领域的领导者，它收购了Paxata，Paxata是早期提供自助数据准备的纯游戏供应商之一。DataRobot表示，收购Paxata将有助于“增强其端到端人工智能能力”；事实上，它在关于这一主题的新闻稿中也使用了同样的措辞。交易条款没有披露。

就Paxata而言，它可能比人工智能更注重直接描述性分析的数据准备。然而，人工智能平台也需要准备数据，以帮助数据科学家精简和净化他们的数据集。数据准备在所谓的特征工程中也非常有用。其目的是在进行数据准备之前，将ML模型输入(“特征”)从列数据的特定子集提取到它们自己的数据列中。

我拥有菲尔古尔巴克数据机器人的高级产品开发和客户体验。他告诉我，每个数据机器人用户都需要为成功准备数据。通过这种方式，Gurbacki表示，尽管独立的Paxata产品仍将提供，但该公司最热衷的方式是为拍摄Paxata数据做准备，并整合每个DataRobot客户。

Gurbacki还解释说，AI和ML的数据准备工作量不同于BI和分析。首先，人工智能的准备通常集中在一组转换成模型特征的列上。此外，在生成预测时，不仅需要准备数据来训练ML模型，还需要准备这些模型获得的数据。数据需要以非常低的延迟出现，这本质上是一个频繁的生产过程。这与商业智能数据准备不同，商业智能数据准备在大数据量和多列情况下执行的频率较低。

虽然工作负载不同，但DataRobot认为Paxata技术已经准备就绪，可以适应这两种场景。

Paxata由一个团队在2012年创建，其中包括来自企业商业智能(BI)领域的经验丰富的老兵。创始人之一、首席产品官Nenshad Bardoliwalla是遗留CRM供应商Siebel分析团队的校友，也是BI先驱Hyperion和SAP(Siebel和Hyperion均被甲骨文收购)的校友。联合创始人兼首席执行官普拉卡什南杜里来自Tibco和SAP。

我在纽约的aTDWIchapter会议上遇到了Bardoliwalla，当时Paxata还处于隐身模式。他解释说，他和其他人坚信，在企业BI的世界里，准备数据太难，太依赖IT专家。这种情况反过来又剥夺了企业用户热情高效地进行分析的权利。

如果这是标准化测试中的类比问题，我们可能会说[Paxata]:[data prep]和[DataRobot]:[AI和ML]。两家公司都试图通过提供自助服务平台来民主化各自的技术领域，从而增强业务用户的能力，减少他们对专业人员的依赖。有鉴于此，此次收购意义重大。Gurbacki告诉我，“DataRobot的使命是构建一个企业AI平台，在原始数据和商业价值之间架起一座桥梁。”

此外，通过多元化和当前的整合，data prep作为纯游戏供应商类别也在减少。Alteryx通过收购Semanta和Yhat，大幅扩展了其在数据目录和人工智能领域的平台。Datameer还推出了自己的Neebo数据虚拟化平台。特里法塔在保持独立的同时，密切关注云数据仓库和数据湖场景，谷歌利用其技术开发其云Dataprep产品。与此同时，微软、Informatica、Talend、Tableau等公司在自己的栈和核心产品中加入了自研的自助数据准备系统。

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对于特定技术领域的创新(如大数据的自助数据准备)，这是一个自然的过程，会产生多个纯供应商，这些供应商会将创新产品化。这是自然的结果，随着一个创新领域的成熟，其供应商将被现有的和新的领域参与者所收购，比如人工智能。我们已经在商业智能中看到了这种情况，虽然一个数据点并不构成趋势，但也许现在我们会在数据准备中看到它。

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