Более десяти лет назад Марк Андриссен написал в Wall Street Journal дальновидную статью под названием «Почему программное обеспечение съедает мир «, в которой отметил все отрасли, в которых программное обеспечение произвело революцию. Это подготовило почву для мегатренда облачных вычислений.
Но его девиз может быть применим и к данным. Во всяком случае, возможности могут быть намного больше. Данные становятся конкурентным преимуществом для многих компаний.
Тем не менее, эти данные могут быть трудными для обработки. Дело в том, что проекты ИИ и аналитики часто терпят неудачу или не работают.
Но есть и хорошие новости. Есть стартапы, которые разрабатывают инструменты, помогающие компаниям в их путешествиях по данным.
Вот посмотрите на восемь из них, чтобы поставить на ваш радар. Здесь нет Databricks, которые стали настолько большими, что следующим шагом, скорее всего, будет IPO, но даже на замедляющемся рынке есть оценки «единорога» в несколько миллиардов долларов.
Лаборатории данных о людях
People Data Labs (PDL) ориентирована на B2B и профессиональные данные. Обрабатывая резюме, компания смогла предоставить ценную информацию для найма, исследования рынка, продаж и маркетинга.
«Мы видим, что каждая компания в мире разрабатывает решения для данных, — сказал генеральный директор PDL Шон Торн. «Это быстрорастущий рынок».
Компания не продает плоские файлы лидов или контрактов, что является традиционным подходом. Вместо этого он использует модель «данные как услуга» и является частью платформы AWS Data Exchange. Это упрощает предоставление данных клиентам в удобном для использования формате.
В 2021 году PDL привлекла 45 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии B.
Airbyte
Airbyte сосредоточена на переосмыслении рынка интеграции данных. Технология компании основана на платформе с открытым исходным кодом, которая обеспечивает быстрое внедрение и инновации. В системе зарегистрировано более 20 000 компаний, а сообщество включает около 7 000 специалистов по обработке данных.
Ключевым моментом Airbyte является то, что он может работать практически с любым конвейером данных, например, с репликацией базы данных, длинным хвостом и пользовательскими коннекторами. Нет необходимости в штатных инженерах по обработке данных для обслуживания систем.
В прошлом году компания привлекла более 181 миллиона долларов.
Подразумевать
Основатели Imply — создатели Apache Druid, системы баз данных с открытым исходным кодом для высокопроизводительной аналитики в реальном времени. Этот опыт сыграл решающую роль в развитии технологии и адаптации ее к потребностям корпоративных клиентов.
Целевым конечным пользователем являются разработчики программного обеспечения. С помощью Imply они могут создавать сложные аналитические приложения.
«В то время как внедрение Druid началось с цифровых аборигенов, таких как Netflix, AirBnB и Pinterest, все больше предприятий из списка Fortune 1000 осознают ценность аналитических приложений как способа дифференциации своего бизнеса», — сказал Фанджин Ян, генеральный директор и соучредитель Imply. «И именно это подпитывает огромные рыночные возможности для нашей категории баз данных аналитики в реальном времени».
В этом году компания привлекла 100 миллионов долларов при оценке в 1,1 миллиарда долларов.
Читайте также: Лучшее программное обеспечение для управления базами данных 2022 года
МинИО
Большинство данных являются неструктурированными, что затрудняет их хранение и управление.
Именно здесь на помощь приходит MinIO. Учтите, что его система получает более 1 миллиона запросов Docker в день, и более половины компаний из списка Fortune 500 используют эту технологию.
«Рынок продуктов MinIO для хранения объектов можно описать просто: везде, где нет AWS S3, — говорит Гарима Капур, главный операционный директор и соучредитель MinIO. «Даже с учетом размера AWS это огромный рынок. MinIO предоставляет инфраструктуру, подобную AWS S3, для любого облачного, виртуального или физического развертывания».
На сегодняшний день компания привлекла 126 миллионов долларов.
Крибл
Серьезной проблемой для предприятий является работа с разнообразными источниками данных. Но для Cribl это была прекрасная возможность. Компания создала открытую и совместимую платформу, чтобы лучше управлять данными и получать от них больше пользы.
«Мы слышим от наших клиентов в области ИТ и безопасности, что у них есть множество важных инструментов, которые они используют на предприятии, но ни один из этих инструментов не взаимодействует друг с другом», — сказал Ник Хьюдекер, старший директор по рыночной стратегии и конкурентной разведке, Cribl. «Решения Cribl открыты по своей структуре, они стремятся соединить разрозненные части экосистемы данных, такие как дополняющие инструменты, такие как Datadog, Exabeam и Elastic, и дают клиентам выбор и контроль над всеми данными о событиях, которые проходят через их корпоративные
В 2021 финансовом году компания увеличила количество клиентов более чем в три раза. Подписались десять из 50 компаний из списка Fortune.
С момента основания Cribl привлекла в общей сложности 254 миллиона долларов.
Наблюдаемый
Observable использует платформу SaaS для совместной работы, визуализации и анализа данных в режиме реального времени. Основатели создали компанию
Observable нативен для JavaScript, что помогает снизить кривую обучения. Преимуществом компании также является большое сообщество из 5 миллионов пользователей. Результатом стала крупнейшая публичная библиотека визуализаций данных.
Всего компания привлекла 46,1 миллиона долларов.
Релтио
Reltio — это облачная платформа, ориентированная на категорию управления основными данными. На рынке есть много старых игроков, таких как Informatica, Tibco, IBM, SAP и Oracle. Что касается Reltio, то она видит возможность для прорыва.
«У нас есть различные варианты интеграции, в том числе решение с низким кодом или без кода, которые обеспечивают быстрое развертывание и быстрое окупаемость», — сказал Маниш Суд, основатель и технический директор Reltio. «Наша система также использует машинное обучение для более глубокого анализа данных и улучшения качества данных. Кроме того, имеется встроенное управление рабочими процессами, которое помогает упростить соблюдение требований и повысить эффективность управления информацией».
Компания насчитывает 14 клиентов из списка Fortune 100. На сегодняшний день компания привлекла 237 миллионов долларов при оценке более 1,7 миллиарда долларов.
TigerGraph
TigerGraph — это система, которая позволяет выполнять расширенную аналитику и искусственный интеллект с подключенными данными. Эта технология имеет разнообразные применения, например, для борьбы с отмыванием денег, обнаружения мошенничества, IoT (Интернета вещей) и сетевого анализа.
Традиционные системы аналитики строятся на реляционных базах данных. Но это может быть дорого и жестко. Также может быть сложнее использовать аналитику нового поколения, такую как глубокое обучение.
Вот почему графовые базы данных становятся все более популярными. «Клиенты хотят моделировать свои данные с точки зрения клиента, поставщика или любой другой организации, которую они хотят проанализировать, и того, как они взаимодействуют с компанией в таких системах, как CRM, закупки, логистика и т. д.», — сказал Тодд Блашка, главный операционный директор TigerGraph...
В прошлом году компания привлекла $105 млн в рамках финансирования серии C.
Более жесткий рынок в 2022 году?
2022 год может не дать нам столько сногсшибательных раундов финансирования, но если
