Monte Carlo raccoglie $ 25 milioni per l’intelligenza artificiale che monitora l’affidabilità dei dati
Monte Carlo, startup per l’affidabilità dei dati con sede a San Francisco, ha annunciato oggi di aver raccolto 25 milioni di dollari, portando il capitale totale raccolto fino ad oggi a oltre 40 milioni di dollari. Monte Carlo afferma che i proventi le consentiranno di promuovere la sua comunità di utenti e sviluppare ulteriormente i suoi prodotti di dati e analisi mentre cerca di espandere le dimensioni della sua forza lavoro.
Si stima che l’azienda media spenda fino a $ 15 milioni all’anno per affrontare periodi di tempo in cui i dati mancano, non funzionano o sono altrimenti inaccurati. Circa il 93% delle organizzazioni che perde server per 10 giorni o più durante un file di emergenza per bancarotta entro i prossimi 12 mesi, mentre il 43% non riapre mai e il 51% chiude entro due anni.
Barr Moses, ex VP delle operazioni con i clienti di Gainsight, ha cofondato Monte Carlo nel 2019 con Lior Gavish, ex vicepresidente senior dell’ingegneria di Barracuda Networks. Entrambi sono stati colpiti da quello che percepivano come un problema di facilità d’uso quando si trattava di strumenti per identificare e risolvere i problemi di infrastruttura: sebbene questi strumenti fossero ampiamente disponibili, non offrivano un modo semplice per garantire la validità dei dati che fluiscono attraverso le pipeline.
Affidabilità dei dati Monte Carlo
Monte Carlo utilizza l’ intelligenza artificiale per dedurre e apprendere come sono i dati di un’azienda, identificare in modo proattivo i tempi di inattività, valutare il suo impatto e informare i dipendenti che potrebbero aver bisogno di sapere. La piattaforma può individuare automaticamente la causa principale dei tempi di inattività e mostrare le dipendenze dei dati in un unico posto. Inoltre, offre un’implementazione priva di codice per una copertura immediata con stack di dati esistenti, con un’unica visualizzazione dell’integrità dei dati che abbraccia data lake, magazzini, strumenti di business intelligence e cataloghi.
“[Noi] automatizziamo un processo tradizionalmente manuale di convalida e monitoraggio dei dati che si basa sull’impostazione di soglie che richiedono molto tempo”, ha spiegato un portavoce. “[Monte Carlo] utilizza l’apprendimento automatico per acquisire un’istantanea storica delle risorse di dati per impedire che” dati non validi “corrompano pipeline altrimenti buone. Attraverso questo approccio, facciamo il punto delle risorse di dati e utilizziamo l’apprendimento automatico per determinare quali sono più “critiche”, ovvero quali sono più utilizzate, quante persone le stanno utilizzando e come le stanno utilizzando. Utilizziamo anche varie tecniche di rilevamento delle anomalie di intelligenza artificiale per confrontare dati storici, metadati e modelli nell’ambiente del cliente, quindi identificare deviazioni sostanziali da questi benchmark che potrebbero indicare la presenza di “dati errati” “.
È importante sottolineare che Monte Carlo monitora i dati a riposo e non li estrae dai datastore. In parte grazie a ciò, è una delle poche piattaforme di osservabilità dei dati a ottenere la conformità SOC-2, secondo il CEO Moses. (Sviluppato dall’American Institute of Certified Public Accountants, SOC-2 è progettato per valutare la sicurezza dei fornitori di servizi che archiviano i dati dei clienti nel cloud). Il set di dati di formazione per gli algoritmi di Monte Carlo include solo informazioni provenienti da singole clienti.
“Negli ultimi anni sono emerse soluzioni come Splunk e New Relic per prevenire i tempi di inattività delle applicazioni. Nel 2021, la stessa cosa sta accadendo con i dati. Poiché le aziende assorbono sempre più dati per alimentare il processo decisionale, il “tempo di inattività dei dati” è emerso come la più grande minaccia per le aziende di tutto il mondo “, ha detto Moses a VentureBeat via e-mail. “L’osservabilità dei dati è il primo approccio end-to-end basato sul ML per comprendere l’integrità dei dati in ogni fase del loro ciclo di vita. Monte Carlo è entusiasta di continuare a fare da pioniere in questa nuova categoria e, nel frattempo, consentire alle aziende di ottenere finalmente la fiducia dei dati “.
Affidabilità dei dati Monte Carlo
Venticinque dipendenti di Monte Carlo, che ha uffici in Canada, Sud America e Israele e annovera tra i suoi clienti i team di Eventbrite, Snowflake e New Relic, afferma che i ricavi sono raddoppiati ogni trimestre del 2020. L’azienda ora gestisce l’affidabilità di oltre 20 petabyte di dati.
Repoint Ventures e GGV Capital hanno guidato l’ultimo round di finanziamento di Monte Carlo, che ha visto la partecipazione di Accel. Viene dopo il round della serie A da 16 milioni di dollari a settembre.
