La transformación y optimización de datos, tareas que realizan muchas, si no la mayoría, de las grandes empresas, no son fáciles. Pero gracias al enorme crecimiento de la inteligencia artificial y las tecnologías de la nube, los desafíos parecen ir en aumento. En una encuesta reciente de Gartner, menos de la mitad (44%) de los líderes de datos y análisis dijeron que sus equipos son efectivos a la hora de aportar valor a su organización, no por falta de esfuerzo sino como resultado de recursos, financiación y personal cualificado insuficientes.
Armon Petrossian y Satish Jayanthi encontraron estos bloqueadores en WhereScape, la empresa de automatización de datos. Allí, la pareja fue responsable de resolver problemas de almacenamiento de datos para los clientes de WhereScape. (Petrossian era el gerente de ventas nacional y Jayanthi era el arquitecto senior de soluciones). Después de pasar alrededor de seis años en WhereScape, Petrossian y Jayanthi llegaron a creer que podían hacer una (o dos) cosas mejores en materia de transformación de datos y cuestiones relacionadas con la optimización de datos. – estabamos preocupados.
El resultado fue Juntarse, una empresa con sede en San Francisco que crea un conjunto de servicios, aplicaciones y herramientas de transformación de datos. Coalesce anunció el jueves que cerró una ronda de financiación Serie B de 50 millones de dólares codirigida por Industry Ventures y Emergency Capital, lo que eleva el total recaudado por la startup a 81 millones de dólares.
“La capa de transformación de datos ha sido durante mucho tiempo el mayor cuello de botella en el análisis”, dijo a TechCrunch Petrossian, director ejecutivo de Coalesce. “Los equipos de ingeniería y ciencia de datos dedican la mayor parte de su tiempo a la preparación de datos, lo que incluye limpieza y transformaciones de datos, codificación manual y creación de canales de datos para llevar los datos desde la fuente al panel de control u otros usos comerciales. Estos procesos manuales consumen mucho tiempo, requieren mucha mano de obra y, lo más importante, no escalan”.
Los datos respaldan las afirmaciones de Petrossian. Una encuesta de 2020 de Anaconda, el proveedor de herramientas de ciencia de datos, encontró que Los científicos de datos dedican casi la mitad (45%) de su tiempo a tareas de preparación de datos.incluidos datos de carga y limpieza.
La respuesta de Coalesce es una plataforma que estandariza los datos y al mismo tiempo automatiza los procesos de transformación de datos más repetitivos y mundanos. Con Coalesce, los equipos de ciencia de datos pueden emplear metadatos para gestionar transformaciones con una comprensión de cómo se vinculan y conectan los diferentes datos, dice Petrossian.
“A medida que crecen los datos de una empresa, también crece la complejidad de los canales de datos y los modelos de datos que deben construirse y mantenerse para que los datos sean confiables y den como resultado conocimientos y decisiones precisos”, dijo. “Por lo tanto, la escalabilidad es de vital importancia para las empresas y nuestro producto ofrece precisamente eso. Al automatizar los procesos de transformación de datos, permitimos a los ingenieros de datos crear canales de datos de manera más rápida y eficiente y, en última instancia, reducir los costos. y el tiempo de obtención de valor de los datos de la organización”.
Coalesce está diseñado para funcionar exclusivamente con el producto Data Cloud de Snowflake; Como era de esperar, la división de capital riesgo corporativo de Snowflake, Snowflake Ventures, es un inversor.
Ese tipo de dependencia de un proveedor podría ser un anatema para la expansión, especialmente teniendo en cuenta que Coalesce no es el único proveedor de herramientas de transformación de datos en la ciudad. Dbt e incluso herramientas heredadas de extracción, transformación y carga como Informatica y Talend podrían considerarse rivales. También hay empresas emergentes como Prophecy, que en octubre pasado consiguió una inversión de 35 millones de dólares de VC Insight Partners y SignalFire.
Coalesce ofrece una variedad de ajustes y configuraciones para organizar (y normalizar) datos dentro de un entorno Snowflake. Créditos de imagen: Juntarse
Pero Petrossian dice que ese no es el caso.
“La Serie B nos coloca en posición de convertirnos en una empresa rentable si así lo deseamos”, afirmó. “Nuestra empresa nació durante la pandemia, lo que nos brindó la oportunidad de centrarnos en crear un producto ‘en secreto’ que sirviera a las empresas Fortune 500 que fueran resistentes a la posible recesión que se avecinaba en ese momento. Esa audiencia es más resistente a los cambios económicos en general, lo que hace que nuestro producto y nuestro negocio también sean más resistentes a los vientos en contra del mercado”.
Para el punto de Petrossian, Coalesce tiene “múltiples” (mamá es la palabra exacta cuántos) clientes de Fortune 500 e ingresos recurrentes que crecieron 4 veces año tras año en el año fiscal que finaliza en enero de 2024. Mientras centra sus esfuerzos en mejorar la plataforma Coalesce rendimiento, introduciendo funciones de inteligencia artificial y llegando a los clientes existentes de Snowflake, Coalesce planea expandir el tamaño de su equipo de 80 personas a alrededor de 100 para fin de año.
Petrossian insinuó de manera no tan sutil que las aplicaciones de inteligencia artificial generativa y aprendizaje automático podrían ser multiplicadores de fuerza para el negocio de Coalesce.
“A menudo escuchamos de nuestros clientes que sus líderes ejecutivos preguntan sobre la IA y los grandes modelos de lenguaje, y tienen que fundamentar esa conversación explicando por qué primero necesitan asegurarse de contar con la base de datos adecuada”, dijo, señalando en particular el meteórico crecimiento continuo del sector de la IA generativa. “Aquí es donde entramos nosotros. Tenemos la misión de mejorar radicalmente el panorama analítico haciendo que las transformaciones de datos a escala empresarial sean lo más eficientes y flexibles posible, para que las organizaciones puedan pasar rápidamente a implementar y aprovechar casos de uso avanzados como IA, aprendizaje automático e IA generativa. En resumen, vemos el valor de la tecnología de Coalesce como un catalizador inevitable para respaldar la escalabilidad y la gobernanza necesarias para el futuro de la computación en la nube”.
Más allá de la industria y la emergencia, 11.2 Capital, DNX Ventures, GreatPoint Ventures, Hyperlink Ventures, Next Legacy Partners, Snowflake Ventures y Telstra Ventures participaron en la Serie B de Coalesce.