DataRobot raccoglie $ 50 milioni in più per accelerare l’adozione dell’IA aziendale
DataRobot, startup di IA aziendale gestita, ha annunciato oggi un ulteriore aumento di $ 50 milioni da parte di investitori strategici Snowflake Ventures, Salesforce Ventures e Hewlett Packard Enterprise (HPE). Insieme, il nuovo capitale espande la serie F di DataRobot guidata da Altimeter a $ 320 milioni con una valutazione di $ 2,8 miliardi. È aumentato da $ 270 milioni a una valutazione di $ 2,7 miliardi a novembre .
I vantaggi dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico a volte possono sembrare intangibili, ma i sondaggi mostrano che ciò non ha scoraggiato le imprese dall’adottare la tecnologia a frotte. Secondo Gartner, l’ uso aziendale dell’IA è cresciuto del 270% negli ultimi quattro anni, mentre Deloitte afferma che il 62% degli intervistati al suo rapporto aziendale dell’ottobre 2018 ha implementato una qualche forma di AI , rispetto al 53% di un anno fa. Ma l’adozione non sempre ha successo, come ti dirà circa il 25% delle aziende che hanno visto fallire metà dei loro progetti di intelligenza artificiale.
DataRobot afferma che come parte del finanziamento annunciato oggi, integrerà profondamente i suoi prodotti con Snowflake e perseguirà “attività di go-to-market congiunte”. Inoltre, DataRobot prevede di rafforzare le sue relazioni con Salesforce e HPE, lavorando a stretto contatto con HPE per offrire esperienze multicloud agli utenti finali.
DataRobot, con sede a Boston, è stata fondata nel 2012 e afferma di aver registrato una crescita del fatturato ricorrente a tre cifre a partire dal 2015, oltre a 2 miliardi di modelli costruiti sulla piattaforma fino ad oggi. L’amministratore delegato di DataRobot Jeremy Achin è stato in precedenza direttore della ricerca e modellazione presso l’assicuratore di danni alla proprietà Travelers. Il cofondatore di DataRobot e CTO Tom de Godoy era un direttore senior della ricerca e modellazione presso lo stesso vettore.
La suite di DataRobot è un’architettura portatile che viene eseguita su piattaforme cloud, data center in sede o come servizio completamente gestito. Consente ai clienti di preparare i dati e creare e convalidare modelli di machine learning, tra cui classificazione, regressione avanzata, serie temporali e algoritmi di deep learning. Una volta distribuito, i clienti possono monitorare i modelli da un unico dashboard e testarli, eseguirli e mantenerli per ottimizzare i risultati che informano il processo decisionale.
A seconda delle esigenze del cliente, DataRobot esegue automaticamente una competizione interna testando centinaia o addirittura migliaia di soluzioni a un problema e fornendo i modelli previsti per fornire le previsioni più accurate. Inoltre, l’ingegneria automatica delle funzionalità della piattaforma, le app e le funzionalità di selezione del modello di apprendimento automatico sono indipendenti dal dominio.
I clienti di DataRobot coprono più di un terzo delle società Fortune 50, tra cui Kroger, Nationwide, Lenovo, PNC e altri settori verticali di banche, sanità, assicurazioni, finanza, produzione, vendita al dettaglio, governo, sport e giochi.
Utilizzando DataRobot, i data scientist possono esplorare, combinare e modellare i set di dati in risorse pronte per i modelli AI grazie a strumenti self-service. La piattaforma supporta una vasta gamma di tipi di dati e contenuti, dai tradizionali dati tabulari in righe e colonne a testo, immagini e dati geospaziali in formato libero.
La società ha recentemente lanciato AI Catalog, che sfrutta la tecnologia di Cursor , una startup che DataRobot ha acquisito nel febbraio 2019 . AI Catalog è progettato per aiutare gli utenti a trovare i dati nelle grandi organizzazioni e capire come renderli ricercabili e condivisibili per rafforzare la collaborazione. È complementare a MLOps, un servizio DataRobot introdotto alla fine dell’anno scorso. MLOps prende le soluzioni esistenti per la modellazione e le combina con gli strumenti della società di operazioni AI ParallelM, che DataRobot ha acquisito nel giugno 2019. MLOps opera su Apache Spark e Kubernetes e viene fornito con strumenti per aiutare le organizzazioni a distribuire modelli in produzione, inclusa una dashboard per l’identificazione automatica dei sistemi che devono essere riqualificati per migliorare le prestazioni.
Il nuovo round porta il totale raccolto di DataRobot a oltre $ 750 milioni, dopo una serie E di $ 206 milioni nel settembre 2019. Ciò rende l’azienda una delle startup AI più finanziate al mondo.
