Keebo AI ottimizza i data warehouse con una piattaforma di “apprendimento” automatizzata, raccoglie 10,5 milioni di dollari
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Con l’ascesa di Snowflake e di altri data warehouse nel cloud, le aziende hanno finalmente un modo semplice per mobilitare le proprie risorse di dati su larga scala. Possono collegare facilmente i dati da diverse fonti e iniziare a incrementare l’efficienza mantenendo gli investimenti iniziali (o CapEx) sul lato inferiore.
I vantaggi delle soluzioni non hanno eguali, ma i servizi di dati cloud comportano anche la sfida delle elevate spese operative. In sostanza, a causa dei set di dati in costante crescita, le aziende devono affrontare costi di elaborazione elevati e latenze delle prestazioni delle query. Senza una soluzione, i loro team devono dedicare circa il 30-40% del loro tempo allo sviluppo manuale di funzionalità che potrebbero ottimizzare il magazzino in base alle prestazioni richieste e ai vincoli di budget.
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Il tempo investito nei processi manuali è costituito da risorse di progettazione che altrimenti avrebbero potuto essere utilizzate in altre aree critiche con un chiaro valore aziendale, come DataOps e l’infrastruttura cloud .
Keebo automatizza l’ottimizzazione del data warehouse
Per affrontare la sfida, Keebo AI , con sede nel Michigan, offre una piattaforma di apprendimento dei dati che rende intelligente e automatizzato l’intero processo di ottimizzazione dei costi e delle prestazioni dei data warehouse. Oggi, la società ha annunciato $ 10,5 milioni in un round di finanziamento di serie A.
“Keebo… costruisce una serie di ‘modelli intelligenti’ imparando come utenti e applicazioni interagiscono con i dati nel tempo e utilizza quei modelli intelligenti per automatizzare e accelerare gli aspetti noiosi di tali interazioni”, ha affermato Barzan Mozafari, CEO e cofondatore di Keebo. “… Ad esempio, invece di rispondere semplicemente alla domanda dell’utente, Keebo impara da ogni query come accelerare le query successive, anche se tali query sono apparentemente di natura abbastanza diversa. E fa tutto questo apprendimento semplicemente guardando i log delle prestazioni e i metadati invece dei dati effettivi del cliente”.
La soluzione chiavi in mano e drop-in ha debuttato per la prima volta nel 2021 come offerta beta on-premise semiautomatica. Ora, con questo round, l’azienda si è espansa all’ottimizzazione del magazzino completamente automatizzata. La capacità in hosting, afferma la società, può identificare rapidamente le opportunità per rendere più efficiente l’elaborazione dei dati con un minore utilizzo del cloud, consentendo alle aziende di ridurre i costi del proprio cloud warehousing in media del 30-60%.
Keebo afferma che la sua piattaforma ha già aiutato molte aziende ad accelerare le loro query analitiche fino a 100 volte. La sua base di clienti include giocatori come Allbirds, TUI, Barstool Sports, PayJoy, 14 West, HyperScience e Dr. Squatch.
“Keebo si prende cura delle cose a cui non voglio pensare o affrontare”, ha affermato Trish Pham, responsabile dell’analisi di PayJoy. “Non richiede alcun lavoro da parte mia. Anche se amassi l’ottimizzazione manuale, non potrei assolutamente ottenere ciò che Keebo ottiene automaticamente. Eseguo l’accesso per alcuni minuti ogni poche settimane solo per vedere cosa ci sta salvando Keebo. Ogni settimana dedicavo ore alle ottimizzazioni manuali”.
L’intero sforzo di implementazione della piattaforma richiede 30 minuti dall’inizio alla fine, il che implica principalmente la creazione dell’utente e il puntamento della piattaforma ai carichi di lavoro che devono essere ottimizzati. È “impostalo e dimenticalo”, il che significa che dopo l’onboarding iniziale, non c’è alcun ulteriore mantenimento dell’implementazione o della curva di apprendimento. Gli utenti possono anche entrare e impostare i propri obiettivi, come ridurre le bollette di calcolo o accelerare le query sul data warehouse.
Pianificare in anticipo
Con questo round di finanziamento, guidato da True Ventures, il capitale totale raccolto da Keebo ora ammonta a $ 15 milioni. Mozafari ha affermato che l’azienda utilizzerà il nuovo round per far crescere il proprio team e migliorare ulteriormente il prodotto con tre capacità principali.
“In primo luogo, vogliamo colmare il divario tra prestazioni ottimizzate e ottimali. In secondo luogo, prevediamo di estendere la nostra piattaforma di apprendimento per supportare una gamma più ampia di stack di data warehouse. E in terzo luogo, prevediamo di ridurre il time-to-value per i nostri clienti da 24 a tre ore”, ha aggiunto.
A livello globale, il mercato del data warehousing dovrebbe crescere da 21,18 miliardi di dollari nel 2019 a 51,18 miliardi di dollari entro il 2028.
