OORT wprowadza zdecentralizowane dane AI na platformy korporacyjne

Tym, co do niedawna stanowiło wyzwanie w przestrzeni zdecentralizowanych danych, jest ich dostępność i integracja z tradycyjnymi, scentralizowanymi ekosystemami korporacyjnymi. OORT, platforma specjalizująca się w danych AI, ogłosiła istotny krok w kierunku zniwelowania tej luki, wprowadzając swój zestaw danych „Tools Dataset” na wiodące rynki danych, takie jak Google Cloud Analytics Hub, Databricks Marketplace, Snowflake Marketplace i Datarade. Wkrótce ma do nich dołączyć również SAP Datasphere Marketplace.

Kluczowy dla tej strategii jest zestaw danych składający się ze 100 000 punktów, wygenerowanych przez użytkowników aplikacji OORT. Jego cena, wahająca się od 2 000 do 10 000 dolarów, uzależniona jest od wielkości i warunków licencyjnych. Warto podkreślić, że jest to pierwsza sytuacja, w której natywny zestaw danych Web3 trafia do tak szerokiego grona odbiorców poprzez główne platformy używane przez zespoły AI w przedsiębiorstwach.

Ruch OORT to nie tylko ekspansja rynkowa, ale przede wszystkim próba włączenia zdecentralizowanego podejścia do danych bezpośrednio w istniejące procesy biznesowe. Dotychczas pozyskiwanie wysokiej jakości, gotowych do użycia danych było często czasochłonne i skomplikowane. OORT ma ambicje uprościć ten proces, jednocześnie proponując nowy model dystrybucji danych. Nieliczna dostępność zestawu danych ma zwiększyć jego zasięg i przyciągnąć szersze grono nabywców.

Prognozowane roczne przychody z tytułu tych działań to około 1 milion dolarów. Zgodnie z zapowiedziami projektu, część tej kwoty ma zostać przeznaczona na wykup i „spalenie” (ang. burning) natywnego tokena OORT, co ma bezpośrednio przełożyć się na korzyści dla jego posiadaczy. Jest to mechanizm mający na celu wspieranie wartości tokena poprzez zmniejszenie jego podaży.

Zainteresowanie i potencjał zestawów danych OORT wykraczają poza dotychczasową przestrzeń Web3. Ich obecność w czołówce publicznych rankingów na platformie Kaggle Google’a, która jest de facto globalnym centrum dla naukowców danych i specjalistów od uczenia maszynowego, świadczy o ich użyteczności i jakości. To ważny sygnał, wskazujący, że dane pochodzące ze zdecentralizowanych źródeł mogą konkurować z tymi generowanymi w bardziej konwencjonalnych ekosystemach, otwierając nowe perspektywy dla rozwoju sztucznej inteligencji opartej na różnorodnych i transparentnych źródłach danych.