Explorium.ai एक इज़राइली सॉफ्टवेयर कंपनी है जिसका मुख्यालय तेल अवीव-याफो में स्थित है। कंपनी एनालिटिक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग वर्कफ्लो में उपयोग होने वाले बाहरी बिजनेस-टू-बिजनेस डेटा को एकीकृत और सामंजस्यपूर्ण बनाने के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करती है। इसका प्लेटफ़ॉर्म तीसरे पक्ष के स्रोतों से डेटा समेकित करता है और इसे एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस और डेटा-एकीकरण टूल के माध्यम से उजागर करता है, जिससे उद्यमों को भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग और निर्णय लेने के लिए बाहरी जानकारी के साथ आंतरिक डेटासेट को समृद्ध करने में सक्षम बनाता है।
इतिहास
Explorium की स्थापना 2017 में तेल अवीव में मोर श्लोमो, ओमेर हर और ओर तमीर द्वारा की गई थी। तीनों संस्थापकों ने पहले ironSource, Natural Intelligence और इज़राइल रक्षा बलों की यूनिट 8200 में बड़े पैमाने पर डेटा माइनिंग और अनुकूलन प्रणालियों पर काम किया था। सितंबर 2019 में, कंपनी गुप्तता से बाहर आई और लगभग US$19.1 मिलियन का संयुक्त वित्तपोषण घोषित किया, जिसमें Emerge के नेतृत्व में F2 Capital की भागीदारी के साथ US$3.6 मिलियन का सीड राउंड, और Zeev Ventures के नेतृत्व में US$15.5 मिलियन का सीरीज़ A राउंड शामिल था।
जुलाई 2020 में, Explorium ने Zeev Ventures के नेतृत्व में US$31 मिलियन का सीरीज़ B राउंड जुटाया, जिसमें Dynamic Loop Capital, Emerge, 01 Advisors और F2 Capital की भागीदारी थी, जिससे कुल वित्तपोषण US$50 मिलियन हो गया। मई 2021 में, कंपनी ने Insight Partners के नेतृत्व में US$75 मिलियन का सीरीज़ C राउंड जुटाया, जिसमें Zeev Ventures, Emerge, F2 Venture Capital, 01 Advisors, Dynamic Loop Capital, Fort Ross Ventures और Vintage Investment Partners की भागीदारी थी, जिससे कुल वित्तपोषण लगभग US$127 मिलियन हो गया।
सह-संस्थापक मोर श्लोमो ने 2023 में Explorium छोड़ दिया, और सह-संस्थापक ओमेर हर मुख्य कार्यकारी अधिकारी बन गए।
उत्पाद और प्रौद्योगिकी
Explorium एनालिटिक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन-लर्निंग वर्कफ्लो में उपयोग किए जाने वाले बाहरी व्यावसायिक डेटा को एकीकृत और समृद्ध करने के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करता है। प्लेटफ़ॉर्म तीसरे पक्ष के स्रोतों से डेटा समेकित करता है और इसे एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस और डेटा-एकीकरण टूल के माध्यम से उजागर करता है। ISG सॉफ्टवेयर रिसर्च के अनुसार, प्लेटफ़ॉर्म खोजने योग्य बाहरी-डेटा कैटलॉग, आंतरिक उद्यम डेटा सिस्टम के साथ एकीकरण, और एनालिटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए डेटा-संवर्धन कार्य प्रदान करता है।
प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग में फीचर इंजीनियरिंग की चुनौती को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो स्वचालित रूप से प्रासंगिक बाहरी डेटासेट की खोज और कनेक्ट करता है। यह दृष्टिकोण जनरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल अनुप्रयोगों का समर्थन करता है जिन्हें प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग के लिए विविध, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। कंपनी की तकनीक गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क विकास में व्यापक रुझानों के साथ संरेखित है, जहां डेटा गुणवत्ता और चौड़ाई महत्वपूर्ण कारक हैं।
दिसंबर 2021 में, Explorium की बाहरी-डेटा पेशकश को Snowflake डेटा मार्केटप्लेस में जोड़ा गया, जिससे Snowflake क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म के उपयोगकर्ताओं तक इसकी पहुंच का विस्तार हुआ। रिपोर्ट किए गए उद्यम ग्राहकों में PepsiCo, BlueVine, Melio और GlassesUSA शामिल रहे हैं।
मान्यता
Explorium को 2021 के फोर्ब्स इज़राइल फीचर में शामिल किया गया था, जिसमें संभावित भविष्य के यूनिकॉर्न मानी जाने वाली इज़राइली कंपनियों पर ध्यान केंद्रित किया गया था। 2022 में, कंपनी को बाहरी डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों से संबंधित कई Gartner हाइप साइकिल और उभरती प्रौद्योगिकी प्रभाव रडार रिपोर्टों में एक नमूना विक्रेता के रूप में सूचीबद्ध किया गया था। इन मान्यताओं ने बाहरी डेटा प्लेटफार्मों के उभरते क्षेत्र और एआई वर्कफ्लो के साथ उनके एकीकरण में कंपनी की स्थिति पर प्रकाश डाला।
संचालन
Explorium का मुख्यालय तेल अवीव-याफो में है और संयुक्त राज्य अमेरिका और यूक्रेन में इसका संचालन बताया गया है। 2021 में रिपोर्ट किए गए कर्मचारियों की संख्या लगभग 130 तक पहुंच गई थी। कंपनी का संचालन इन क्षेत्रों में अनुसंधान और विकास, बिक्री और ग्राहक सहायता तक फैला हुआ है। 2024 तक, कंपनी क्लाउड कंप्यूटिंग और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पारिस्थितिक तंत्र के अन्य खिलाड़ियों के साथ, डेटा एकीकरण और एआई बुनियादी ढांचे के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में काम करना जारी रखती है।
बाजार संदर्भ
बाहरी डेटा प्लेटफ़ॉर्म बाजार, जिसमें Explorium संचालित होता है, उद्यम सेटिंग्स में एआई और मशीन लर्निंग के व्यापक अपनाने के साथ बढ़ा है। कंपनियों को मॉडल सटीकता और व्यावसायिक परिणामों में सुधार के लिए विविध बाहरी डेटासेट - जैसे जनसांख्यिकीय, आर्थिक, मौसम और बाजार डेटा - तक पहुंच की आवश्यकता होती है। डेटा खोज और एकीकरण को स्वचालित करने का Explorium का दृष्टिकोण इसे पारंपरिक डेटा प्रबंधन टूल से अलग करता है, जो मशीन लर्निंग पाइपलाइनों में डेटा संवर्धन और फीचर इंजीनियरिंग स्वचालन के बड़े रुझान के भीतर स्थित है।