DataStaxの会長兼CEOであるチェット・カプーア（Chet Kapoor）は、声明の中で「Kaskadaのテクノロジーと、Cassandraを基盤としたAstra DBが組み合わさることで、AIを用いたアプリケーションの構築における障壁を取り除くことが可能だ」と述べている。
ネクスト・ベスト・アクションの推奨
調査会社ガートナーは、企業が膨大な量のデータを活用するようになることで、新しい企業向けソフトウェアアプリケーションの90％以上にMLモデル（またはサービス）が含まれると予測している。これらのモデルは、顧客や従業員とのやり取りにおけるネクスト・ベスト・アクションの推奨や予測、スコアリング、リスク評価などを提供し、アプリケーションにデータドリブンなインテリジェンスが追加されることになる。Kaskadaのテクノロジーは、大量のイベントデータをストリームとして、もしくはデータベースに保存して処理するように設計されており、時間ベースの機能によってイベントを順序、もしくは時間経過に基づいてアプリケーション機能を作成したり、更新する。また、進化するコンテンツに適応して非同期的に機能を作成することで、人間が介入することなく、個々の文脈に基づいて数百万もの予測を利用することができる。
DataStaxは、企業イメージを刷新するマーケティング活動の一環として、ブランド全体で新たな「ルック・アンド・フィール」を立ち上げた。これには、新しいロゴやカラーウェイ・スタイル（ウェブページの配色で、特定のアプローチを伝えることを意味するウェブデザインの用語）だけでは不十分であり、DataStaxは、プラットフォームレベルにおける本格的な再設計も行ったという。
リアルタイムAIの競争は、まさにリアルタイムで起きている。総合的なテクノロジープラットフォームの分野は急速に進化しており、この話題もすでに時代遅れになっているかもしれない。我々もデータ不足に陥らないよう気をつけなければならない。
（forbes.com 原文）
