Ambee's AI Environmental Data Revolution: Powered by MongoDB Atlas

MongoDB
July 26, 2023
#Atlas

Ambee, a fast-growing climate tech start-up based in India, is making waves in the world of environmental data with its mission to create a sustainable future. With over 1 million daily active users, Ambee provides proprietary climate and environmental data-as-a-service to empower governments, healthcare organizations, and private companies to make informed decisions about their policies and business strategies. Their comprehensive data encompasses emissions, pollen levels, air quality, soil conditions, and more, all crucial for driving climate action while positively impacting businesses’ bottom lines.

Screenshot of Ambee's pollen and air quality map
Ambee's pollen and air quality map

From the outset, MongoDB Atlas has been at the core of Ambee's database architecture, supporting their AI and ML models. Ambee needed something that could manage a vast and diverse data set. MongoDB's flexible document model proved to be a perfect fit, enabling them to store all their data in one centralized location and operationalize it for various use cases. On average, Ambee adds around 10 to 15GB of data every hour.

A significant advantage of MongoDB for Ambee lies in its ability to handle geospatial data, a critical element for their work. With data sourced from satellites, paid data providers, soil readings, airplanes, proprietary IoT devices, and much more, Ambee relies on MongoDB's geospatial capabilities to provide accurate and granular geographical insights. This precision is one of Ambee's key differentiators, setting them apart in the industry.

Ambee's use of artificial intelligence adds another layer of value to their data services. By running AI models on MongoDB Atlas, they not only deliver data-as-a-service to their clients but also provide intelligent recommendations. Ambee's AI-driven platform, Ambee AutoML, serves as a central repository, enabling developers with limited machine learning expertise to train high-quality models. This democratization of machine learning empowers a broader audience to harness its potential, crucial in Ambee’s aim to fight climate change with data.

The practical application of Ambee's AI and data services is amazing. Ambee's data powers many companies across the Fortune 500, including Boots, Kimberly Clark, and many more, to support a variety of use cases. Be it personalized marketing or digital healthcare, Ambee's datasets have helped businesses worldwide achieve remarkable results.

For instance, Boots, a leading British health and beauty retailer, uses Ambee's data to identify regions where pollen and environmental factors trigger allergies. AI recommendations help allocate resources efficiently, enabling Boots to mitigate the impact of allergies and enhance their bottom line while aiding more individuals in need. Ambee has also made a US pollen and air quality map publicly available for anyone to check.

In another use case, Ambee employs AI models to forecast forest fires and their potential outcomes in the U.S. and Canada, providing organizations with critical warnings to protect lives and property in wildfire-prone areas.

Screenshot of Ambee's forest fire dashboard
Ambee's forest fire dashboard

Ambee's future looks promising as they continue to grow covering more regions and incorporating more data, all of which makes its AI-powered services more powerful. The company's APIs are designed for ease of use, and to be as simple as possible for developers to get started with. This ease of use and extensive documentation is helping drive the popularity of the service. The MongoDB-powered APIs are getting more than 10 million calls every day.

Madhusudhan Anand, CTO Ambee said: "Our work with MongoDB Atlas showcases how we can create a sustainable future by providing easily accessible environmental data. MongoDB's unique capabilities in handling diverse data and geospatial information have been instrumental in our success. Together, we are shaping a greener world."

Screenshot of Ambee's extensive API documentation
Extensive API Documentation

As Ambee's popularity and impact continue to grow, its suite of data-driven products is expanding substantially. The company will soon be launching a number of sophisticated tools and platforms to help businesses take their operations to the next level. The next big piece will be C6—a carbon management and accounting platform. Ambee aims to help companies measure, report, and reduce their digital emissions. This will be followed by a programmatic advertising tool that can run campaigns based on environment triggers.

All of which will be powered by MongoDB Atlas. And to unlock these innovative AI solutions, Ambee's team is looking to take advantage of the full developer data platform. For example, using MongoDB Atlas Federated Queries and Atlas search to make 70TB of exclusive environmental data operational.

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Amplificando las Operaciones de Retail con IA Generativa y Búsqueda Vectorial: El Potencial Inexplorado

En el mundo hipercompetitivo del comercio minorista, los líderes de la industria buscan constantemente nuevas formas de revolucionar la experiencia del cliente y optimizar las operaciones. Ahí es donde entran en juego la IA generativa y la búsqueda vectorial. Ambos ofrecen un potencial transformador en múltiples casos de uso minorista, desde campañas de marketing personalizadas hasta una gestión eficiente del inventario, convirtiéndolos en indispensables para aquellos que buscan mantenerse a la vanguardia de la industria. En este blog, exploremos juntos cómo la IA Generativa y la Búsqueda Vectorial ayudan a los minoristas a abordar ineficiencias y contratiempos en sus operaciones para romper nuevos límites y cómo la plataforma de desarrollo MongoDB Atlas es perfecta para lograrlo. La obsolescencia tradicional Tradicionalmente, los minoristas han confiado en sistemas manuales basados en reglas y modelos predictivos básicos para navegar por sus complejos paisajes. Sin embargo, estos sistemas a menudo no son suficientes para manejar el enorme volumen y diversidad de datos generados en entornos minoristas. Como resultado, la focalización personalizada del cliente, la previsión del inventario y otras operaciones cruciales no solo son complejas sino ineficientes. Las implicaciones directas de sistemas tan complejos e ineficientes resultan en pérdida de ventas, pérdida de ingresos, inventarios con exceso o falta de stock y, lo más importante, oportunidades perdidas para establecer relaciones más profundas con los clientes. Como reacción, algunos minoristas han comenzado a explorar soluciones avanzadas de IA y Machine Learning (ML). Pero integrar estas tecnologías en los sistemas existentes suele ser una tarea titánica. Implica lidiar con silos de datos, entender modelos complejos de IA y invertir significativamente en infraestructura y experiencia. Además, estas soluciones a menudo no ofrecen el retorno de inversión deseado debido a la complejidad de implementarlas, gestionarlas y escalarlas para adaptarse a las necesidades cambiantes. Con el document model y la API unificada, aumentas la resiliencia al futuro de tus aplicaciones Las operaciones de inventario, la experiencia del cliente y el desarrollo de productos son algunas de las áreas en las que los minoristas pueden aprovechar la IA Generativa y la Búsqueda Vectorial, así que profundicemos en ellas para comprender completamente los desafíos y oportunidades. La búsqueda de la excelencia operacional Todo comienza con la evolución de tu Gestión de Inventario, de modo que constituya la capa nuclear sobre la cual construir los modelos de IA Generativa para analizar y categorizar grandes cantidades de datos de productos en tiempo real, facilitando la previsión eficiente del inventario. Esto puede ayudar a los minoristas a predecir con precisión la demanda y evitar escenarios de sobreabastecimiento o desabastecimiento. Permitiría una eficiencia operativa en todos los niveles de la cadena de suministro. Imagina tus operaciones de Back of House (BHO) y Front of House (FHO) funcionando en tiempo real, con datos mejorados por IA fluyendo a través de la cadena con aplicaciones Offline First. Te permitiría entender cómo fluyen tus clientes a través de cada canal (ofreciendo verdaderaomnicanalidad), cómo interactúan con tus productos y usar esos datos para crear nuevos flujos de ingresos utilizando modelos LLM para entender cosas como los artículos que se compran comúnmente juntos para mejorar la mercadotecnia visual en tienda y digital, activando la reposición automática inteligente en la cadena de suministro y ofreciendo nuevas formas de añadir contexto a la búsqueda del usuario. Interacciones cliente-marca reimaginadas Abordar los desafíos de gestionar tu catálogo de productos de manera eficiente significa que más adelante será más fácil optimizar experiencias basadas en recomendaciones de productos en tiempo real, campañas de marketing personalizadas y soporte al cliente inteligente. Los modelos de IA Generativa requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento de alta calidad para generar salidas significativas y precisas. Si los datos de entrenamiento están sesgados, incompletos o son de baja calidad, los resultados pueden ser poco fiables. La flexibilidad del modelo de documentos MongoDB Atlas combinado con Atlas Device Sync es la base perfecta para usar como solución principal para construir tus modelos de recomendación o tus aplicaciones de experiencia del cliente centralizadas. Usar MongoDB Atlas como tu capa de datos central garantiza que tus modelos de IA Generativa serán alimentados con los datos correctos en tiempo real, y además crear una capa de inteligencia para tus aplicaciones. Añade algo de Atlas Vector Search a la arquitectura de tu aplicación para que maneje grandes volúmenes de datos de manera eficiente, buscando rápidamente a través de espacios vectoriales de alta dimensión, lo que puede acelerar la recuperación de datos de entrenamiento y la generación de diferentes tipos de contenido con IA generativa, con una precisión mejorada que permite la búsqueda semántica encontrando los puntos de datos más similares en el conjunto de entrenamiento para cualquier prompt, que podría ser texto, imágenes o videos. Alimentar los LLM con tus propios datos dinámicos evita que "alucinen", mejorando tu experiencia de búsqueda y el soporte al cliente. Como resultado, puedes evolucionar las experiencias de marca de tus clientes mejorando los modelos de recomendación de productos y los esfuerzos de soporte al cliente, proporcionando soluciones precisas que resuenen con las búsquedas de los clientes, incluso con entradas vagas o parciales. Extendiendo la experiencia de compra mediante la personalización, ayudando a los clientes a navegar a través de catálogos de productos y hacer selecciones basadas en sus preferencias y necesidades, permitiendo a los clientes buscar productos usando imágenes, clave en sectores como la moda o la decoración del hogar. Otro caso de uso valioso sería utilizar modelos LLM para habilitar el análisis de sentimiento en opiniones de clientes, comentarios en redes sociales y otras formas de retroalimentación del cliente para determinar el sentimiento general hacia un producto, marca o servicio, proporcionando valiosos insights para los equipos de marketing y desarrollo de productos. Desarrollo y marketing de productos simplificados Sin una comprensión clara de lo que el cliente necesita o quiere, un producto puede no encontrar mercado. La investigación de mercado y el compromiso del cliente son cruciales para el desarrollo exitoso del producto. En mercados saturados, destacar entre los competidores puede ser un desafío. Las propuestas de valor únicas y las características innovadoras son esenciales para distinguir un producto. La velocidad es esencial en el paisaje de mercado de hoy en día. Los retrasos en el desarrollo de productos pueden llevar a oportunidades perdidas, especialmente al tratar con tendencias o avances tecnológicos. La IA Generativa puede analizar grandes cantidades de datos de clientes e identificar tendencias, preferencias y necesidades. Al generar ideas a partir de estos datos, puede ayudar a desarrollar productos que se adapten mejor a las necesidades de los clientes, creando oportunidades para la venta cruzada o la venta adicional mediante recomendaciones de productos. La IA Generativa también puede extender ciertos esfuerzos de marketing de productos mejorando su fase de diseño y marketing de contenido. Enriqueciendo la generación de contenidos para productos específicos con contexto generado desde tu Vista de Cliente 360 y datos de Front-of-house y Back-of-house, los minoristas podrían crear bucles de crecimiento automatizados para sus líneas de productos en diferentes canales maximizando los ingresos sin sacrificar grandes cantidades de recursos. Conectando los datos de sus canales de marketing con sus datos de contexto empresarial a través de la API unificada de MongoDB Atlas, un servicio de middleware totalmente gestionado, y emparejándolo con Atlas Vector Search, cualquier minorista puede maximizar el ROI de la fase de promoción de su estrategia de entrada al mercado, impulsando sus esfuerzos de marketing de una manera verdaderamente data-driven. El crecimiento automatizado por la IA sólo es posible reduciendo la fricción entre los diferentes silos de datos para facilitar su flujo Si quieres saber más sobre cómo construir búsqueda semántica usando MongoDB Atlas y OpenAI no te pierdas nuestra guía sobre Cómo hacer búsqueda semántica en MongoDB usando Atlas Vector Search .

July 21, 2023
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MongoDB Database Observability: Integrating with Monitoring Tools

This post is the final in a three-part series on leveraging database observability. Welcome back to our series on Leveraging Database Observability! Our previous post showcased a real-world use case highlighting how MongoDB Atlas’s observability tools effectively tackle database performance challenges. Whether you’re a developer, DBA, or DevOps engineer, our mission is to empower you to harness the full potential of your data through our observability suite . Integrating Atlas metrics with your central enterprise observability tools can simplify your operations. By seamlessly working with popular observability tools, our approach helps teams streamline workflows and enhance visibility across systems. Integrating MongoDB Atlas with third-party monitoring tools MongoDB’s developer data platform combines all essential data services for building modern applications within a unified experience. Our purpose-built observability tools for Atlas environments offer automatic monitoring and optimization, guiding diagnostics tailored specifically for MongoDB. Additionally, we extend Atlas metrics into your existing enterprise observability stack, enabling seamless integration without replacing your current tools. This creates a consolidated, single-pane view that unifies Atlas telemetry with other tech and application metrics, ensuring comprehensive visibility into both database and full-stack performance. This integration empowers you to monitor, receive alerts, and make data-driven decisions within your existing workflows, driving greater efficiency. Below is a quick guide to modifying integration settings through the Atlas UI and the popular integrations we support: Navigate to the Project Integrations page in Atlas. Choose the organization and project you want to configure from the navigation bar. On the Project Integrations page, select the third-party services you’d like to integrate. Configure the chosen services with the required API keys and regions. Critical integrations for your observability platform With Atlas’s Datadog and Prometheus integrations, you can send critical MongoDB metrics to these platforms, empowering detailed, real-time monitoring. Through Datadog , you can track database operation counts, query efficiency, and resource usage, ideal for pinpointing bottlenecks and managing resources. Similarly, Prometheus enables you to monitor essential metrics like query times, connection rates, and memory usage, supporting flexible tracking of database health and performance. Both integrations facilitate proactive detection of issues, alert configuration for resource thresholds, and a cohesive view of Atlas data when visualized in Grafana. Atlas’s integration with PagerDuty streamlines incident management by sending metrics like performance alerts, billing anomalies, and security events directly to PagerDuty. This integration records incidents automatically, notifies teams upon alerts, and supports two-way syncing, ensuring resolved alerts in Atlas are reflected in PagerDuty. It enables efficient incident response and resource allocation to maintain system stability. With Atlas integrations for Microsoft Teams and Slack, you can route key metrics—such as query latency, disk usage, and throughput—to these channels for timely updates. Teams can use these insights for real-time performance monitoring, incident response, and collaboration. Notifications through these platforms ensure your team stays informed on database performance, storage health, and user activity changes as they occur. Use case: Centralized observability with MongoDB Atlas, Datadog, and Slack Let’s walk through a hypothetical scenario for ShopSmart, an e-commerce company that leverages MongoDB Atlas to manage its product catalog and customer data. As traffic surges, the DevOps team faces challenges in monitoring application performance and database health effectively. To tackle these challenges, the team leverages MongoDB Atlas’ integration with Datadog and Slack, creating a powerful observability ecosystem. Integrating MongoDB Atlas with Datadog: The team pushes key MongoDB Atlas metrics into Datadog, such as query performance, connection counts, and Atlas Vector Search metrics. With Datadog, they can visualize these metrics and correlate overall MongoDB performance with their other applications. Out-of-the-box monitors and dedicated dashboards allow the team to track metrics like throughput, average read/write latency, and current connections. This visibility helps pinpoint bottlenecks in real time, ensuring optimal database performance and improving overall application responsiveness. Setting up alerts in Datadog: The team configures alerts for critical metrics like high query latency and increased error rates. When thresholds are breached, Datadog instantly notifies the team. This proactive approach allows the team to address potential performance issues before they impact customers. Integrating Datadog with Slack: To ensure fast communication, alerts are sent directly to the dedicated Slack channel, “ShopSmart-Alerts.” This integration fosters seamless collaboration, enabling the team to discuss and resolve issues in real-time. With these integrations, ShopSmart’s engineering team can monitor performance quickly and address issues efficiently. The unified observability approach enhances operational efficiency, improves the customer experience, and supports ShopSmart’s competitive edge in the e-commerce industry. By leveraging MongoDB Atlas, Datadog, and Slack, the team ensures scalable performance and drives continuous innovation. Conclusion MongoDB Atlas empowers developers and organizations to achieve unparalleled observability and control over their database environments. By seamlessly integrating with central enterprise observability tools, Atlas enhances your ability to monitor performance metrics and ensures you can do so within your existing workflows. This means you can focus on building modern applications confidently, knowing you have the insights and alerts necessary to maintain optimal performance. Embrace the power of MongoDB Atlas and transform your approach to database management—because your applications can thrive when your data is observable. And that wraps up our Leveraging Database Observability series! We hope you learned something new and found value in these discussions. Sign up for MongoDB Atlas , our cloud database service, to see database observability in action. To dive deeper and expand your knowledge, check out this learning byte for more insights on the MongoDB observability suite and how it can enhance your database performance.

November 14, 2024