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IoT ONE, Erik Walenza: CEO, IoT ONE | Chair, IIC Smart Factory Task Group | Director, and Startup Grind द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री IoT ONE, Erik Walenza: CEO, IoT ONE | Chair, IIC Smart Factory Task Group | Director, and Startup Grind या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal
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EP 198 - Rethink Database Design for the AI Era

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Today, we have Eric Daimler, the CEO and co-founder of Conexus AI. Conexus AI serves as a hybrid generative AI platform, facilitating reliable and rapid digital modernization, empowering enterprises to seamlessly migrate, integrate, and transform their IT systems.

In this episode, we delve into the utilization of category algebra to implement a domain-driven approach to interoperability. This approach focuses on computing the optimal data model rather than relying on manual design. Additionally, we explore the common issue of architects misunderstanding the practical structure of databases, leading to the failure of IT programs, as opposed to adhering to their originally intended structures.

Key Discussion Points:

  • What key concepts, such as data mesh and strategies, should companies consider when building the right architecture to effectively leverage their data assets?
  • How does Conexus AI help companies facing decentralized data challenges?
  • What does the before-and-after scenario look like in terms of data usage and outcomes?

To learn more about our guest, you can find him at:

Website: https://conexus.com/

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ericdaimler/

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Key Discussion Points:

  • What key concepts, such as data mesh and strategies, should companies consider when building the right architecture to effectively leverage their data assets?
  • How does Conexus AI help companies facing decentralized data challenges?
  • What does the before-and-after scenario look like in terms of data usage and outcomes?

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