İnsan kaynakları yazılımı ile tanınan Rippling, işletmelerin veri analiz süreçlerini tek bir merkezde toplama hedefiyle geliştirdiği Rippling Data Cloud ürününü resmi olarak piyasaya sürdü. Şirketin kurucusu Parker Conrad, karmaşık veri yığınlarını tek bir sistemde birleştirerek işletmelerin verimliliğini artırmayı hedeflediklerini açıkladı.

Yapay Zeka ve Token Harcamalarında Şeffaflık

Yeni platformun sunduğu en dikkat çekici özelliklerden biri, çalışanların yapay zeka araçları için harcadıkları token masraflarının izlenebilmesi. Rippling, Anthropic kullanım günlükleri ve GitHub verilerini performans değerlendirmeleriyle eşleştirerek, hangi mühendislerin yapay zekadan gerçekten faydalandığını, hangilerinin ise düşük verimle yüksek maliyet yarattığını tespit edebiliyor.

Örneğin, kod incelemelerinde yüksek ret oranı alan ancak yüksek yapay zeka harcaması yapan çalışanlar sistem tarafından belirlenebiliyor. Şirket, bu veriler ışığında bazı çalışanların harcama limitlerini düşürdü. Sistem, belirlenen eşik değerler aşıldığında yöneticilere uyarı gönderme veya erişimi otomatik olarak kapatma yeteneğine sahip.

Veri Yığınlarını Tek Çatı Altına Toplayan Mimari

Rippling Data Cloud, şirketlerin Fivetran, Snowflake, dbt Labs ve Tableau gibi farklı tedarikçilerden kullandığı veri taşıma, depolama, temizleme ve görselleştirme araçlarının işlevlerini tek bir yapıda birleştirmeyi amaçlıyor. San Francisco merkezli şirket, bu sistemin organizasyonel yapıya ve raporlama düzenine yerleşik bir anlayış getirdiğini belirtiyor.

Platform üzerinden Salesforce destek talepleri ile çalışan programlama verileri karşılaştırılarak, hangi ekiplerin yetersiz kaldığı anlık olarak görülebiliyor. Mevcut durumda 560 şirket tarafından kullanılan ürün, ayda yaklaşık 5 milyon ile 7 milyon dolar arasında yeni gelir sağlıyor. Temel paket fiyatı aylık yaklaşık 20 dolar olarak belirlenirken, yüksek kullanım için ek ücretlendirme uygulanıyor.

Ne anlama geliyor?

Bulut tabanlı veri yönetimi sistemleri, farklı kaynaklardan gelen ham bilgilerin toplanıp işlenerek anlamlı raporlara dönüştürülmesini sağlar. Normalde bu süreç; verilerin bir yerden başka bir yere taşınması, temizlenmesi ve ardından grafiklere dökülmesi şeklinde ayrı ayrı aşamalardan oluşur. Bu sistemlerin tek bir merkezde birleşmesi, veri kaybını azaltırken analiz hızını artırır.

Hesaplama kaynaklarının kullanımıyla ilgili izleme mekanizmaları, dijital araçların maliyet yönetimini kolaylaştırır. Özellikle işlem başına ücretlendirilen sistemlerde, harcanan kaynağın üretilen işe oranı ölçülerek işletme maliyetleri optimize edilir. Bu durum, kullanıcıların dijital araçları ne kadar etkili kullandığının somut verilerle kanıtlanmasını sağlar.

İnsan kaynağı yönetimi ile operasyonel verilerin entegre çalışması, personel performansının sadece beyanlarla değil, gerçek zamanlı dijital izlerle takip edilmesine imkan tanır. Bu teknoloji, hangi departmanın ek kaynağa ihtiyaç duyduğunu veya hangi iş süreçlerinin aksadığını rakamlarla ortaya çıkararak karar verme süreçlerini hızlandırır.