Fundador y CEO de CData Software, Amit Sharma define la plataforma técnica y la estrategia empresarial de CData. Su liderazgo ha guiado el ascenso de CData Software desde una startup, hasta un proveedor líder de soluciones de acceso y conectividad de datos. Amit tiene una Maestría en Ciencias en Redes de Computadoras de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y un MBA de la Escuela de Negocios Duke Fuqua.

La revolución de la IA está creando una demanda masiva de lo que Gartner llama "Datos Preparados para IA", y eso juega directamente con nuestras fortalezas.

¿Puedes llevarnos a través de tu viaje antes de fundar CData?

Comencé mi carrera en Infosys Technologies en India, lo que me dio exposición a desafíos tecnológicos a gran escala en empresas. Esa experiencia me enseñó cómo las organizaciones establecidas abordan problemas técnicos complejos, pero me sentí atraído por la innovación que ocurre en entornos más pequeños y ágiles.

Más tarde me uní a una startup de seguridad de redes en los EE. UU. El contraste entre trabajar en una gran empresa de servicios de TI versus una startup de alta energía fue revelador. Me di cuenta de que prosperaba en entornos donde podías moverte rápidamente, tomar decisiones con recursos limitados e impactar directamente en la dirección del producto.

Mi camino eventualmente me llevó a /n software, donde trabajé junto a mis futuros cofundadores desarrollando soluciones de conectividad de datos. Pasamos años construyendo tecnología y buscando el ajuste correcto entre producto y mercado. Habíamos desarrollado tecnología sólida, pero conseguir tracción en el mercado durante la incertidumbre económica fue un desafío.

El avance llegó cuando nos dimos cuenta de que nuestros componentes de conectividad de datos eran la parte más fuerte de nuestra oferta. Las organizaciones estaban luchando por conectar sus sistemas – ya sean bases de datos, aplicaciones o servicios en la nube – y no había una solución elegante basada en estándares. En lugar de intentar ser todo para todos, decidimos separar CData de /n software y centrarnos en resolver un problema realmente bien: hacer que sea simple para las organizaciones conectar sus fuentes de datos usando estándares familiares como SQL.

Ese enfoque centrado se convirtió en la base de lo que CData es hoy – ayudando a miles de organizaciones a acceder a sus datos en cualquier lugar, sin la complejidad que tradicionalmente venía con los proyectos de integración de datos.

¿Cuál fue la "chispa" que te motivó a construir la plataforma de conectividad de datos de CData?

Durante mi tiempo en /n software, seguimos viendo el mismo patrón en diferentes clientes. Las empresas tenían datos valiosos en sistemas como CRM, ERP, bases de datos y aplicaciones en la nube, pero integrarlos era a menudo complejo y consumía mucho tiempo. Los equipos de TI pasaban semanas o meses construyendo integraciones personalizadas para lo que deberían ser solicitudes simples de acceso a datos.

La parte frustrante era que la mayoría de estos sistemas tenían APIs y los datos eran técnicamente accesibles, pero no había una manera estandarizada de conectarlos. Cada integración era un proyecto personalizado que requería conocimiento especializado de la interfaz única de cada sistema. Los usuarios de negocios que solo querían analizar sus datos de ventas junto con sus métricas de marketing estaban atascados esperando recursos técnicos que siempre estaban sobrecargados.

Nos dimos cuenta de que si podíamos crear un enfoque universal – usando SQL como el lenguaje común que la mayoría ya entendía – podríamos eliminar esta fricción por completo. En lugar de aprender docenas de APIs diferentes, los usuarios podrían simplemente escribir una consulta SQL para acceder a cualquier fuente de datos, ya fuera Salesforce, Oracle o una API REST.

Ese "momento de claridad" fue reconocer que el problema no era la complejidad de los sistemas individuales, sino la falta de un enfoque unificado y basado en estándares para la conectividad de datos. Una vez que nos centramos en construir ese puente – haciendo que cualquier fuente de datos parezca y se comporte como una base de datos familiar – todo encajó. Las organizaciones finalmente podían acceder a sus datos en sus términos, sin los dolores de cabeza tradicionales de integración.

La conectividad de datos es un desafío complejo. ¿Cómo se distingue CData?

Nos destacamos de otros proveedores de conectividad de datos a través de una combinación única de simplicidad, amplia cobertura de fuentes de datos y un fuerte enfoque en la integración en tiempo real y sin problemas. Nuestros conectores son el resultado de años de desarrollo y uso en el mundo real tanto por clientes directos como por socios OEM, ofreciendo profundidad y confiabilidad que es difícil de igualar.

A diferencia de muchos competidores, nuestras soluciones admiten conectividad a más de 250+ fuentes de datos, incluyendo SaaS, NoSQL y plataformas de Big Data, con una configuración mínima y sin necesidad de codificación. Esto empodera tanto a usuarios técnicos como no técnicos para integrar y acceder a datos en tiempo real sin configuraciones complejas.

Un diferenciador clave es nuestro soporte tanto para el movimiento de datos como para el acceso a datos en vivo. Con CData Sync, los usuarios pueden replicar datos en cualquier base de datos o almacén, mientras que CData Connect Cloud y Virtuality permiten el acceso a datos en vivo a través de las aplicaciones y plataformas en las que las empresas confían diariamente. Nuestra plataforma también está construida con escalabilidad y seguridad de grado empresarial. Características como auditoría centralizada, encriptación y cumplimiento con regulaciones de privacidad de datos aseguran que las empresas puedan confiar en nosotros con sus datos más sensibles. Esta poderosa combinación de flexibilidad, acceso en tiempo real y seguridad robusta nos posiciona como líderes en el espacio de integración de datos.

¿Cómo equilibran la construcción de nuevos conectores versus la optimización de la funcionalidad central de la plataforma?

Hemos aprendido que el equilibrio no es estático – cambia según las necesidades del mercado y donde vemos los mayores puntos de dolor. Al principio, la amplitud de conectores era crítica porque las organizaciones necesitaban conectarse a sus sistemas existentes antes de poder darse cuenta de cualquier valor de la plataforma. No puedes optimizar el rendimiento en un conector que aún no existe. Pero a medida que hemos madurado, nos hemos vuelto mucho más estratégicos sobre este equilibrio. Ahora tenemos datos sobre qué conectores son los más utilizados, qué sistemas están priorizando nuestros clientes y dónde los cuellos de botella de rendimiento realmente impactan sus flujos de trabajo diarios. Eso guía nuestras decisiones de hoja de ruta. Para nuevos conectores, nos enfocamos en plataformas emergentes y sistemas donde nuestros clientes están pidiendo soporte – ya sea una nueva aplicación SaaS que está ganando tracción o servicios en la nube que se están convirtiendo en estándar en ciertas industrias. Pero no estamos construyendo conectores solo para marcar casillas. Cada nuevo conector necesita resolver un desafío real de conectividad para un segmento significativo de nuestra base de usuarios.

El trabajo de optimización se ha vuelto aún más crítico a medida que hemos construido soluciones de mayor valor sobre nuestra base de conectores – como CData Sync para la replicación automatizada de datos y nuestras ofertas de plataforma en la nube. Estos productos dependen de que nuestros conectores funcionen de manera confiable a escala, así que cuando vemos patrones como ciertos tipos de consultas golpeando paredes de rendimiento o conectores específicos luchando con grandes conjuntos de datos, eso se convierte en una prioridad inmediata. Lo emocionante es que nuestras mejoras de conectores ahora tienen un efecto multiplicador. Cuando optimizamos un conector de Salesforce, no solo beneficia a los usuarios directos – mejora el rendimiento en CData Sync, nuestros servicios en la nube y cualquier plataforma integrada que dependa de esa conexión.

La idea clave que hemos tenido es que un conector mediocre a un sistema crítico es a menudo más valioso que un conector perfecto a una plataforma de nicho, pero a medida que construimos soluciones más sofisticadas sobre nuestra capa de conectividad, la barra de calidad sigue subiendo. Preferimos tener acceso confiable y de alto rendimiento a los sistemas de los que nuestros clientes dependen todos los días que un catálogo exhaustivo de conexiones raramente utilizadas. Se trata de construir lo que más importa, y luego hacer que funcione excepcionalmente bien en toda nuestra plataforma.

CData impulsa una amplia gama de aplicaciones detrás de escena. ¿Puedes contarnos más sobre tu negocio de conectividad integrada y cómo ha evolucionado?

Lo que comenzó como desarrolladores individuales descargando nuestros conectores ha evolucionado en asociaciones profundas con algunas de las compañías de tecnología líderes en el mundo. Estas organizaciones reconocen que construir y mantener cientos de conectores de datos no es su competencia central – prefieren enfocarse en el valor único de su plataforma mientras aprovechan nuestra experiencia en conectividad.

Estamos viendo esto desarrollarse en diferentes tipos de asociaciones. Con Palantir, por ejemplo, están integrando nuestra conectividad para ayudar a sus clientes empresariales a traer datos de varias fuentes a su plataforma de análisis sin la sobrecarga tradicional de integración. Es la misma historia con Google Cloud – quieren enfocarse en su infraestructura en la nube y capacidades de IA, no en construir conectores personalizados para cada aplicación SaaS que sus clientes usan.

Nuestra relación con Salesforce ha sido particularmente transformadora. Están aprovechando los conectores de CData en múltiples productos insignia – Tableau, Tableau CRM, y ahora Salesforce Data Cloud. Con Data Cloud específicamente, estamos permitiendo a los usuarios de Salesforce ingerir datos de prácticamente cualquier sistema en su plataforma de cliente unificada, creando esa visión integral del viaje del cliente que es tan crítica para las empresas modernas.

La asociación con SAP muestra cómo incluso las empresas de software empresarial establecidas están reconociendo el valor de la conectividad estandarizada. En lugar de construir sus propias soluciones de integración de datos desde cero, están aprovechando nuestra biblioteca de conectores para dar a sus clientes acceso inmediato a cientos de fuentes de datos.

Lo que ha evolucionado significativamente es la sofisticación de estas integraciones. Al principio, los socios podrían integrar un puñado de nuestros conectores más populares. Ahora estamos viendo integraciones más profundas donde toda nuestra plataforma de conectividad se convierte en un componente central de su estrategia de datos. Los socios pueden ofrecer a sus usuarios acceso a prácticamente cualquier fuente de datos mientras nosotros manejamos la complejidad de mantener esas conexiones a medida que las APIs cambian y emergen nuevas plataformas.

El modelo integrado también crea un efecto de rueda de molino – a medida que más plataformas integran nuestra conectividad, obtenemos mejores insights sobre patrones de uso en el mundo real, lo que nos ayuda a priorizar tanto nuevos conectores como optimizaciones de rendimiento que benefician a todo el ecosistema.

Es una validación de que la conectividad se ha convertido en infraestructura – algo que quieres que sea confiable y completo, pero no algo que quieras construir tú mismo.

CData lanzó recientemente MCP – ¿cuál fue la fuerza impulsora para construirlo?

La IA generativa ha revolucionado nuestras vidas aplicando sus capacidades a datos públicos. Pero ha sido lenta en llevar esa revolución al lugar de trabajo debido a la dificultad de conectar LLMs con datos empresariales. Los servidores MCP de CData son una nueva manera de conectar de manera segura cualquier LLM con soporte para el Protocolo de Contexto de Modelo a más de 350 fuentes de datos empresariales instantáneamente, sin envoltorios personalizados o soluciones arriesgadas. Con acceso directo, estandarizado y basado en SQL, las herramientas de IA finalmente pueden hablar fluidamente con datos empresariales.

Hay mucho entusiasmo alrededor de MCP. Mientras que otras ofertas de MCP se centran en consultar datos o impulsar acciones en un único sistema fuente, los servidores MCP de CData son ideales para el análisis de datos impulsado por LLM a través de múltiples fuentes de datos.

Con el aumento del análisis impulsado por IA, ¿cómo se está adaptando CData?

El desafío es que los modelos de IA solo son tan efectivos como los datos a los que pueden acceder, sin embargo, la mayoría de los datos empresariales permanecen encerrados en silos. Las organizaciones podrían tener datos de clientes en Salesforce, datos financieros en NetSuite, datos operativos en varias bases de datos y datos de marketing en múltiples plataformas. Para construir aplicaciones de IA significativas, necesitan que todos esos datos sean accesibles y combinables – lo que Gartner y la industria en general están llamando "Datos Preparados para IA".

Lo emocionante es que nuestra plataforma de conectividad está perfectamente posicionada para este cambio. Los Datos Preparados para IA no son solo sobre tener acceso a la información – es sobre tener acceso estandarizado y en tiempo real que las aplicaciones de IA pueden consumir y analizar realmente. En lugar de que las organizaciones tengan que construir complejas tuberías de datos para alimentar modelos de IA, pueden usar nuestros conectores para dar a las aplicaciones de IA acceso directo a cualquier fuente de datos en un formato que sea inmediatamente utilizable.

Ya sea un modelo de aprendizaje automático que necesita analizar patrones de comportamiento del cliente a través de múltiples puntos de contacto o un panel de control impulsado por IA que combina datos de ventas, marketing y soporte, nuestra capa de conectividad asegura que los datos se conviertan en Datos Preparados para IA desde el momento en que se accede.

También estamos viendo cómo la IA cambia la forma en que las personas interactúan con los datos mismos. Los usuarios de negocios que nunca escribirían SQL ahora están haciendo preguntas en lenguaje natural que se traducen en consultas detrás de escena. Pero esas consultas todavía necesitan acceder a Datos Preparados para IA de docenas de sistemas diferentes, que es donde nuestro enfoque estandarizado de conectividad se vuelve esencial.

Las asociaciones que tenemos con compañías como Salesforce Data Cloud y Google Cloud son particularmente relevantes aquí. Estas plataformas están construyendo capacidades sofisticadas de IA, pero dependen de nuestra conectividad para asegurar que sus modelos de IA puedan acceder realmente a la amplitud de Datos Preparados para IA que necesitan para ser efectivos.

En lugar de ver la IA como algo separado de la conectividad, lo vemos como una validación de que hacer que los datos estén preparados para IA a través de un acceso sin problemas es más importante que nunca. Cuanto más sofisticadas se vuelvan estas aplicaciones de IA, más necesitarán acceso confiable y en tiempo real a conjuntos de datos completos e inmediatamente consumibles – y eso es exactamente lo que habilitamos.

¿Dónde ves a CData en los próximos 3–5 años?

Estamos en un punto de inflexión donde la conectividad de datos se está convirtiendo en infraestructura fundamental, y veo a CData evolucionando para satisfacer esa realidad.

En los próximos 3-5 años, espero que estemos impulsando el acceso a datos para miles más organizaciones a través de múltiples puntos de contacto. A veces seremos la solución directa – donde los equipos de datos eligen CData específicamente porque necesitan nuestras capacidades de conectividad. Otras veces estaremos integrados dentro de las plataformas que ya están usando, como Salesforce Data Cloud o Google Cloud, donde nuestra conectividad se convierte en parte de su estrategia de datos más amplia.

Nuestro negocio integrado seguirá siendo un motor importante de crecimiento. Ya estamos viendo esto con socios como Salesforce Data Cloud, Google Cloud, Palantir y SAP, pero creo que cada plataforma importante eventualmente necesitará capacidades de conectividad completas. En lugar de que cada compañía construya su propio ecosistema de conectores, aprovecharán el nuestro para que puedan enfocarse en sus diferenciadores centrales.

La revolución de la IA está creando una demanda masiva de lo que Gartner llama "Datos Preparados para IA", y eso juega directamente con nuestras fortalezas. Las organizaciones que construyen aplicaciones de IA necesitan acceso a todas sus fuentes de datos en tiempo real, y lo necesitan confiable y estandarizado. Veo a CData convirtiéndose en la capa de conectividad que hace que la IA empresarial sea realmente factible a escala.

También estamos expandiendo nuestras ofertas de plataforma en la nube más allá de solo conectores. CData Sync y nuestros otros servicios en la nube muestran cómo podemos entregar soluciones de mayor valor construidas sobre nuestra base de conectividad. Espero que continuemos moviéndonos hacia arriba en la pila mientras mantenemos nuestra fortaleza central en el acceso universal a datos.

Geográficamente, hay una gran oportunidad en mercados internacionales donde las organizaciones están lidiando con los mismos silos de datos que hemos resuelto en América del Norte. Los principios de conectividad estandarizada son universales.

En última instancia, veo a CData convirtiéndose en el estándar de conectividad que habilita la próxima generación de aplicaciones basadas en datos – ya sea IA, análisis o tecnologías que ni siquiera hemos imaginado todavía. Nuestro trabajo es asegurar que acceder a cualquier fuente de datos sea tan simple como escribir una consulta SQL, independientemente de lo que se construya sobre esa base.

El post Q&A with Amit Sharma, Founder & CEO at CData apareció primero en citybiz.

Descargo de responsabilidad: Esta traducción ha sido generada automáticamente por NewsRamp™ para citybiz (colectivamente referidos como "LAS EMPRESAS") utilizando plataformas de inteligencia artificial generativas de acceso público. LAS EMPRESAS no garantizan la exactitud ni la integridad de esta traducción y no serán responsables por ningún error, omisión o inexactitud. La confianza en esta traducción es bajo su propio riesgo. LAS EMPRESAS no son responsables por ningún daño o pérdida resultante de tal confianza. La versión oficial y autoritativa de este comunicado de prensa es la versión en inglés.