নিমরোড ভ্যাক্স : এআই-বর্ধিত ডেটা নিরাপত্তা, সম্মতি এবং গোপনীয়তা।
NV: যখন দিমিত্রি সিরোটা এবং আমি 2016 সালে BigID সহ-প্রতিষ্ঠা করি, আমরা বছরের পর বছর ধরে বড় কোম্পানিগুলিতে উল্লেখযোগ্য ডেটা লঙ্ঘন প্রত্যক্ষ করেছি। আমরা ব্যক্তি ও প্রতিষ্ঠানের উপর তাদের বিধ্বংসী প্রভাব দেখেছি। সংস্থাগুলিকে তাদের কাছে থাকা ডেটা বুঝতে সাহায্য করার মতো কেউ ছিল না এবং তারা লঙ্ঘন প্রতিরোধে সহায়তা করার জন্য এটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়েছিল। সেই ব্যথার বিন্দু থেকে বিগআইডির জন্ম হয়েছিল এবং আট বছরেরও বেশি সময় পরে, সংস্থাগুলিতে সমস্যাটি আগের চেয়ে বেশি প্রচলিত। আইটি অবকাঠামো প্রসারিত হচ্ছে এবং নতুন হুমকি ভেক্টরের উদ্ভব হচ্ছে এই কারণেই এটি বড় অংশে, যার সবগুলিই তখন নিয়ন্ত্রক বিবেচনার বিকাশের মাধ্যমে জটিল হয়ে উঠেছে। এই নিখুঁত ঝড় বিগআইডি-এর প্ল্যাটফর্মের মিশনকে সংগঠনগুলিকে সফল করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে। শুরু থেকেই দৃঢ় পদক্ষেপ নিয়ে তৈরি, BigID-এর প্ল্যাটফর্ম যে কোনও আকারের সংস্থাগুলির জন্য কঠোর নিরাপত্তা প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে তাদের ডেটা বুঝতে এবং কোনও অভ্যন্তরীণ ঝুঁকি বা লঙ্ঘন ঘটার আগে কীভাবে এটি রক্ষা করতে হয় তা বোঝা সহজ করে তোলে।
NV : বিগআইডি-এর প্রত্যেকেই আমরা যে কাজটি করি সে সম্পর্কে উত্সাহী। আমাদের টিম আমরা যে পণ্যগুলি বাজারে নিয়ে আসি এবং আমরা যে গ্রাহকদের পরিবেশন করি সে সম্পর্কে গভীরভাবে যত্নশীল। আমরা সমস্ত আকারের সংস্থাগুলি তাদের ডেটা পরিচালনা করার উপায় পরিবর্তন করছি - উদ্ভাবনী AI দিয়ে যা অন্য কারও কাছে নেই, প্রথমে ডেটা দিয়ে শুরু করে (প্রথাগত নিরাপত্তা সমাধানগুলির মতো নয়)। শুধু প্রযুক্তিতেই নয়, মানুষের শেখার, বেড়ে ওঠার জন্য এবং আরও বৈচিত্র্যময় এবং অন্তর্ভুক্তিমূলক পরিবেশ তৈরি করার জন্য সম্মান এবং উদ্ভাবনের উপর ভিত্তি করে একটি কোম্পানি তৈরি করার সময় আমরা আধুনিক প্রযুক্তির স্ট্যাককে সমৃদ্ধ ও প্রসারিত করার জন্য একটি উন্মুক্ত ইকোসিস্টেম তৈরি করছি। স্থিতাবস্থাকে চ্যালেঞ্জ করুন।
NV : আমি একটি ভিন্ন স্টার্টআপ তৈরি করব। যখন আমি CA-তে আমার শেষ চাকরি ছেড়েছিলাম, তখন আমি আমার নিজের কোম্পানি তৈরি করতে দৃঢ়প্রতিজ্ঞ ছিলাম। আমি আমার পেশাগত কর্মজীবনের শুরু থেকে উদ্ভাবনে আবির্ভূত হয়েছিলাম এবং অনুভব করেছি যে আমার নিজের থেকে এটি করার সময় এসেছে। আমি একজন পণ্য ব্যক্তি এবং নির্মাণ সামগ্রী থেকে আমার সন্তুষ্টি অর্জন করি।
NV : পণ্য এবং প্রকৌশলের জন্য আমাদের সাফল্যের পরিমাপগুলি একটি উত্তর স্টার মেট্রিকের চারপাশে ঘোরা হয়: সত্যিকারের পণ্য গ্রহণ, যা টেলিমেট্রির মাধ্যমে পণ্যে মূল্য তৈরির কার্যকলাপ পরিমাপ করে। আমাদের কাছে পণ্যের গুণমান এবং মূল্যের সময় (দত্তক নেওয়ার সময়) জন্য সমর্থন KPIs আছে।
NV : BigID-এর লক্ষ্য হল এন্টারপ্রাইজগুলিকে তাদের ডেটার নিয়ন্ত্রণ নিতে ক্ষমতা দেওয়া। আমরাই একমাত্র ডেটা প্ল্যাটফর্ম যা এন্টারপ্রাইজগুলিকে নিরাপত্তা, গোপনীয়তা, সম্মতি এবং এআই ডেটা ম্যানেজমেন্ট জুড়ে পদক্ষেপ নিতে দেয়। প্রতিটি ধরনের সংস্থা-খুচরা বিক্রেতা থেকে আর্থিক পরিষেবা থেকে উত্পাদন থেকে প্রযুক্তি-বিগআইডি থেকে উপকৃত হতে পারে।
NV : আমরা সম্প্রতি ARR-এ $100M অতিক্রম করে সেন্টোর মর্যাদা অর্জন করেছি, যা একটি অসাধারণ কৃতিত্ব। আমরা জেনারেটিভ এআই, এআই গ্রহণ এবং এআই-এর অন্যান্য সমস্ত দিক সহ AI পরিচালনা ও সুরক্ষিত করতে BigID ব্যবহার করার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য আকর্ষণ এবং আগ্রহ দেখতে পাচ্ছি। এটি শুধুমাত্র পণ্য-বাজারের উপযুক্ততাই নয়, ভবিষ্যতের উপযুক্ততাও প্রদর্শন করে।
NV : আমরা টানা চার বছর ধরে Inc. 5000 তালিকায় স্থান পেয়েছি এবং প্রায় একই সংখ্যক বার Deloitte 500 তালিকা তৈরি করেছি, এতে গতি কমার কোনো লক্ষণ দেখা যাচ্ছে না।
NV : আমাদের প্রথম গ্রাহকদের একজন ছিলেন (এবং এখনও আছেন) একজন সুপরিচিত বিশ্বব্যাপী খুচরা বিক্রেতা এবং প্রস্তুতকারক। আমরা তাদের প্রধান গোপনীয়তা অফিসারের সাথে একটি শক্তিশালী সম্পর্ক স্থাপন করেছি এবং তাদের গোপনীয়তা এবং ডেটা চ্যালেঞ্জগুলির গভীর অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করেছি। সিপিওই প্রথম গোপনীয়তা সেক্টরে প্রযুক্তির অনুপস্থিতি এবং গোপনীয়তার জন্য ডেটা ম্যাপিংয়ের প্রয়োজনীয়তার কথা তুলে ধরে। সেই সময়ে, গোপনীয়তা পুরো সংস্থা জুড়ে ডেটা-কেন্দ্রিক পদ্ধতির কাছাকাছি একটি বৃহত্তর কথোপকথনের জন্য একটি অনুঘটক হয়ে ওঠে। এটি আমাদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্ত ছিল, কারণ আমরা আমাদের অনন্য শক্তিগুলি উপলব্ধি করেছি এবং ডেটার উপরই ফোকাস করেছি, এবং এটি সক্ষম করে এমন ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যাপক পরিসরে।
NV : আমাদের সবচেয়ে বড় হুমকি হল অরক্ষিত ডেটার পরিমাণ এবং লঙ্ঘন থেকে তাদের কর্মচারী এবং গ্রাহকদের রক্ষা করার জন্য সংস্থাগুলির কী করা উচিত সে সম্পর্কে শিক্ষার অভাব। AI সরঞ্জামের প্রবাহের সাথে, AI সিস্টেমের জন্য ডেটা প্রোভেনেন্স এবং মডেল বংশের হুমকিকে হাইলাইট করাও গুরুত্বপূর্ণ। যেহেতু অনেক বেশি কোম্পানি genAI এবং LLM-গুলিকে বৃহৎ ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত করা হয়, সেহেতু ডেটা লার্নিং কোথা থেকে এসেছে তা বোঝা কঠিন হয়ে পড়ে। যদি সংবেদনশীল প্রশিক্ষণ ডেটা সম্মতি বা তদারকি ছাড়া ব্যবহার করা হয় তবে এটি পক্ষপাত, অন্যায় এবং গোপনীয়তার ঝুঁকির মতো সমস্যাগুলিকে আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে। এই হুমকি কমানোর জন্য, এন্টারপ্রাইজগুলির ডেটা এবং মডেল ইনপুটগুলি ট্রেস করার জন্য, সময়ের সাথে প্রবাহের নিরীক্ষণ এবং সিদ্ধান্তগুলি কীভাবে পৌঁছানো হয় তা নিরীক্ষণের জন্য শক্তিশালী প্রক্রিয়া প্রয়োজন। এমনকি সর্বোত্তম উদ্দেশ্যের সাথেও, AI সিস্টেমগুলি পরিচালনা করা কঠিন হবে যদি আমরা জ্ঞান এবং অনুমানগুলি কোথা থেকে আসছে সেদিকে দৃষ্টি হারিয়ে ফেলি।
এই স্টার্টআপ প্রতিষ্ঠাতা ইন্টারভিউ টেমপ্লেটটি হ্যাকারনুন ফাউন্ডার এবং সিইও ডেভিড স্মুকের স্টার্টআপ প্রতিষ্ঠাতাদের জন্য দশটি প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে তৈরি।
আপনি এই প্রশ্নের কিছু উত্তর একটি ছুরিকাঘাত নিতে চান? টেমপ্লেটের লিঙ্কটি এখানে।