La startup di data science Dataiku raccoglie $ 100 milioni per continuare a far crescere il suo software di abilitazione AI
In un momento in cui i giganti della tecnologia come Google e Amazon stanno tessendo l’intelligenza artificiale nei loro tessuti aziendali, i dati rimangono nascosti in molte aziende al di fuori della tecnologia, lasciati al lavoro dei dipendenti con la parola “dati” nei loro titoli di lavoro. La startup di data science Dataiku pensa di avere gli strumenti per le aziende di vendita al dettaglio, finanza e simili per utilizzare i dati come i loro colleghi tecnologici. “Sospetto che tra dieci anni non utilizzeremo fogli di calcolo”, afferma il CEO Florian Douetteau.
Invece, spera che le aziende si rivolgeranno al software basato sul web di Dataiku per intraprendere il percorso verso l’intelligenza artificiale. La startup di New York City ha annunciato lunedì di aver raccolto $ 100 milioni in un round di serie D guidato da Stripes e Tiger Global Management. La società, che in precedenza era stata valutata a $ 1,4 miliardi dopo che il braccio di investimento di Alphabet CapitalG è diventato un investitore lo scorso dicembre, non ha rivelato la sua nuova valutazione, ma ha detto che era “ancora un unicorno”.
“Crediamo che Dataiku riguardi il futuro dell’IA nell’azienda, che è un futuro che sarà più collaborativo e più inclusivo”, afferma Douetteau. “Chiunque all’interno dell’azienda sarà in grado di elaborare i dati o massaggiare i dati per ricavarne qualcosa, indipendentemente dalle proprie capacità”.
Dataiku è stata fondata nel 2013 da Douetteau e tre colleghi francesi: Marc Batty, Clément Stenac e Thomas Cabrol. Piuttosto che fornire una soluzione specifica, la piattaforma di Dataiku rende più facile per i data scientist e altri dipendenti utilizzare dati non strutturati per i propri scopi. Il software consente ai lavoratori di diversi team di collaborare nelle diverse parti del processo, come lo scrubbing, la disputa o l’analisi dei dati. “Forniamo strumenti per consentire ad analisti, data scientist e dipendenti in generale di arricchire i dati piuttosto che sviluppare una soluzione da soli”, afferma Douetteau. “Potrebbe essere una funzione dell’origine: essendo francesi, siamo pigri, quindi vogliamo fare il meno possibile.”
La startup ha gettato una vasta rete in termini di settori e sedi, con oltre 300 clienti in Nord America, Europa e Asia, tra cui General Electric, Morgan Stanley e Pfizer. Levi’s utilizza la modellazione predittiva del software e le capacità di apprendimento automatico per creare un sistema di raccomandazione personalizzato per gli acquirenti, mentre Mercedes-Benz lo utilizza per prevedere le prestazioni aziendali.
L’azienda, che dispone sulle ultime edizioni di Forbes ‘ AI 50 e cloud 100 liste, deve affrontare la concorrenza di poppa nel suo spazio. Diverse startup, tra cui DataRobot e Domino Data Lab, colleghi premiati con AI 50 , e aziende più affermate come Alteryx e Tibco Software si concentrano sulla fornitura di strumenti di apprendimento automatico per aiutare le aziende a fare di più con i dati. Lo spazio di mercato è ampio, poiché qualsiasi azienda esistente senza una configurazione di data science dedicata potrebbe essere un potenziale cliente. Altre aziende sono spuntate per fornire software simile per un settore specifico con l’idea che le loro offerte possano essere meglio adattate alle esigenze specifiche del settore dei loro clienti.
Dataiku, tuttavia, afferma che la sua diversificazione è stata cruciale per la sua traiettoria positiva durante la pandemia Covid-19. Gli effetti finanziari dei clienti in difficoltà nel settore dei trasporti e della produzione sono stati più che compensati dalle aziende di altri settori che stanno accelerando le loro tempistiche di trasformazione digitale. La startup ha aggiunto più di 100 dipendenti e “dozzine” di nuovi clienti quest’anno, inclusa la società di servizi petroliferi Schlumberger.
Il nuovo capitale, che è arrivato con la partecipazione aggiuntiva degli investitori precedenti CapitalG, Battery Ventures, Dawn Capital, FirstMark Capital e Iconiq Capital, andrà verso la continua crescita dell’azienda e delle sue offerte, sebbene la leadership dell’azienda affermi di sentirsi già convalidata da la strategia originale per indirizzare una vasta gamma di aree geografiche e casi d’uso. “Non dobbiamo acquistare altre società per completare le parti mancanti del prodotto”, afferma Kurt Muehmel, chief customer officer.
“Per noi, non è, ‘Come si costruisce la migliore X o Y possibile per un dato caso d’uso?'” Aggiunge. “È il modo in cui risolvi il meta-problema di un livello superiore, ovvero: in che modo ogni azienda si dota della capacità di non fare affidamento su un fornitore di servizi o di un particolare fornitore, ma di costruire da sé quelle soluzioni”.
