Tray.ai: Нове рішення для даних в AI, усуває 60% проблем

Нове рішення для подолання вузьких місць у даних

Tray.ai, лідер у сфері корпоративної оркестрації для даних та AI, оголосила про запуск Tray Data Engineering. Це нове рішення поєднує трансформацію даних, AI та розробку агентів, щоб усунути затримки, які призводять до провалу 60% корпоративних AI-проектів.

Проблема: роз'єднані інструменти та вузькі місця

Основною причиною невдач AI-проектів є вузькі місця в підготовці даних, спричинені роз'єднаними інструментами. Підприємства стикаються з тим, що стеки інтеграції даних та AI залишаються глибоко роз'єднаними, що призводить до «затору в ланцюжку поставок AI». Це означає, що AI- та агентні проекти не отримують достатньо даних, що перешкоджає їх успіху.

Застарілі інструменти інтеграції даних, розроблені до ери AI, є громіздкими та негнучкими для підтримки гнучких конвеєрів, необхідних для AI. Вони часто ізольовані від розробки агентів, змушуючи бізнес- та AI-команди чекати на дані. Команди змушені поєднувати окремі інструменти розробки агентів, скрипти та застарілі інструменти, що перешкоджає потокам даних, збільшує накладні витрати та створює технічний борг. Без своєчасного, контекстуального, структурованого та надійного доступу до даних агенти та інші AI-проекти зазнають невдачі.

Згідно з Gartner®, «до 2026 року організації, які не забезпечать та не підтримають свої сценарії використання AI за допомогою практики роботи з даними, готової до AI, побачать, що понад 60% AI-проектів не зможуть виконати бізнес-SLA та будуть занедбані».

Tray Data Engineering: єдина платформа для даних та AI

В основі Tray Data Engineering лежить новий Tray SQL Transformer. Команди можуть виконувати складні завдання з підготовки даних безпосередньо у своїх робочих процесах Tray, змінюючи форму, об'єднуючи та трансформуючи дані «на льоту» за допомогою вбудованої високопродуктивної бази даних та прямих SQL-трансформацій.

Оскільки Tray є єдиною платформою, яка включає як інтеграцію, так і розробку агентів, команди можуть керувати всім конвеєром від даних до інтелекту в одній системі. Це дозволяє підприємствам досягти значної ефективності шляхом консолідації застарілих інвестицій в інтеграцію.

Інженерні потоки даних можуть живити Tray Agents та MCP Tools або передаватися до основних платформ даних, таких як Snowflake, Databricks, BigQuery або Redshift, через нативні конектори Tray.

Річ Волдрон, співзасновник та генеральний директор Tray.ai, зазначив: «Дані є арбітром успіху AI, але підприємства застрягли у боротьбі з роз'єднаними, застарілими інструментами інтеграції, які знижують продуктивність та ставлять під загрозу результати. Tray Data Engineering підвищує ефективність перетворення даних на інтелект і є секретом досягнення результатів AI у масштабі».

Що це означає для розробників

Розробники та команди AI тепер можуть використовувати єдину платформу Tray для інтеграції даних та розробки агентів. Це дозволяє їм виконувати складні завдання з підготовки даних безпосередньо у робочих процесах Tray за допомогою SQL-трансформацій, усуваючи потребу в латанні окремих інструментів та зменшуючи технічний борг.

Ключові факти

Tray.ai запустила нове рішення Tray Data Engineering.
Tray Data Engineering поєднує трансформацію даних, AI та розробку агентів.
Рішення спрямоване на усунення вузьких місць у підготовці даних.
Вузькі місця в підготовці даних є основною причиною провалу AI-проектів.
60% корпоративних AI-проектів зазнають невдачі через затримки, спричинені цими вузькими місцями.