Në botën financiare hiper-konkurruese të sotme, milisekondat mund të përcaktojnë suksesin.Nëse është miratimi i një kredie ose përditësimi i disponueshmërisë së automjeteve, një vonesë edhe disa orë mund të thotë një mundësi e humbur.Për industrinë globale të financimit të makinave, ku pritshmëritë e konsumatorëve janë në rritje dhe dinamika e tregut ndryshon në kohë reale, sistemet tradicionale të përpunimit të batch – duke u përditësuar çdo orë ose më shumë – janë duke u bërë të vjetëruara. Duke udhëhequr këtë transformim është Sai Kalyani Rachapalli, një inxhinier inovativ i të dhënave, puna e të cilit është ri-definimi i mënyrës se si huadhënësit automatikë veprojnë në mbarë botën. Duke përdorur tubacione të të dhënave në kohë reale, të fuqishme nga Apache Kafka dhe AI, ekipi i Rachapalli ka zëvendësuar sistemet e vjetëruara me rrymat e të dhënave ultra të shpejta, vetë-shëruese të afta për të përpunuar miliona ngjarje çdo ditë. “Nuk bëhet fjalë vetëm për shpejtësinë; bëhet fjalë për inteligjencën, rezistencën dhe krijimin e një eksperience të qetë dhe të personalizuar të klientit”, thotë Rachapalli. Në thelbin e kësaj transformimi qëndron puna e saj pionierike, kontributet e saj në akademinë që e kanë forcuar udhëheqjen e saj globale. Publikimet e saj me ndikim janë bërë një lexim thelbësor për inxhinierët dhe udhëheqësit e të dhënave në mbarë botën. Puna e saj në sistemet e bazave të të dhënave të vetë-shërimit, e detajuar në letrën e saj kërkimore, “Bazat e të dhënave të vetë-shërimit: automatizimi i mirëmbajtjes së DB me AI.” Këto sisteme përdorin teknika të avancuara të mësimit të makinës – duke përfshirë zbulimin e anomalitë, modelimin parashikues dhe mësimin e përforcimit – për të zbuluar proaktivisht dhe për të rregulluar problemet para se të ndër Për më tepër, puna e saj në Adaptive Snapshot Frequency Optimization (ASFO) – kapur në artikullin e saj, “Adaptive Snapshot Frequency Optimization Using AI” – revolucionarizon mënyrën se si të dhënat janë ruajtur dhe të mbrojtur. Ndryshe nga intervalet rigide, statike snapshot, ASFO rregullon dinamikisht në kohë reale, duke optimizuar ruajtjen dhe përmirësuar performancën e rimëkëmbjes. Këto inovacione shkojnë shumë përtej përmirësimeve teknike.Për klientët, kjo do të thotë oferta më të shpejta, të hiper-personalizuara të kredisë që pasqyrojnë sjelljen dhe preferencat në kohë reale, duke çuar në normat më të larta të kënaqësisë dhe konvertimit.Për huadhënësit, kjo do të thotë agility më të fortë të tregut, pajtueshmëri të përmirësuar dhe kursime të konsiderueshme operative. Megjithatë, udhëtimi nuk ka qenë pa sfida.Rachapalli thekson pengesat e shpërbërjes së sistemeve të trashëguara, ri-trajnimit të ekipeve dhe sigurimit të transparencës dhe besimit në vendimet e drejtuara nga AI - sidomos në mjediset e rregulluara rëndë. Duke parë në të ardhmen, profesionistët parashikojnë një botë të udhëhequr nga përpunimi i bazuar në krah, mësimi i federuar i AI-së dhe sistemet plotësisht autonome të vetë-optimizimit – ku rrjedhat e të dhënave inteligjente në kohë reale nuk janë vetëm një avantazh, por një pritshmëri bazë. “Ne po ndërtojmë më shumë se vetëm sisteme më të shpejta”, përfundon ajo. “Ne po krijojmë shtyllën kurrizore inteligjente, adaptive dhe vetë-shëruese të ekosistemit financiar të së ardhmes – të lidhur në nivel global dhe gjithmonë të gatshëm”. Së fundi, ajo që është e qartë është se kalimi nga batch në të dhënat në kohë reale është për të punuar më inteligjent. Duke bërë sistemet më të shpejta, më të besueshme dhe më të përgjegjshme, kompanitë në hapësirën e huamarrjes së makinave po vendosin veten për të përmbushur nevojat e konsumatorëve me më shumë saktësi dhe besim. Kjo histori është shpërndarë si një lëshim nga Kashvi Pandey nën HackerNoon's Business Blogging Program. Kjo histori është shpërndarë si një lëshim nga Kashvi Pandey nën HackerNoon's Business Blogging Program.
