Exclusivo: Metaplane arrecada US$ 13 milhões para detectar anomalias de dados com IA
Hoje, a Metaplane, com sede em Boston, uma startup que busca melhorar e corrigir problemas de qualidade de dados para empresas, anunciou que arrecadou US$ 13,8 milhões em uma rodada de financiamento da série A. A empresa de capital de risco Felicis liderou o investimento com a participação de Khosla Ventures, Flybridge, Y Combinator, Stage 2 Capital, B37 e SNR.
A Metaplane anunciou que os fundos arrecadados nesta recente rodada de financiamento serão utilizados para aprimorar sua plataforma de observabilidade de dados baseada em IA, com o objetivo final de se estabelecer como a solução inegavelmente superior, personalizável e facilmente implantável para gerenciamento confiável de dados.
Fundada pelo ex-aluno do MIT Kevin Hu, ex-HubSpot, e pelo ex-desenvolvedor do Appcues Guru Mahendran, a Dataverz pretende competir com líderes da indústria bem financiados, incluindo Monte Carlo, Observe e Acceldata no campo dinâmico de observabilidade de dados. Em apenas um ano, a empresa triplicou sua clientela, atendendo atualmente empresas renomadas como Bose, Sigma, Klaviyo e ClickUp.
Os dados servem agora como o principal impulso por trás das empresas contemporâneas, capacitando os grupos não apenas para examinarem tendências passadas, a fim de tomarem decisões informadas, mas também para preverem factores críticos que afectam o sucesso futuro-tais como estratégias de gestão de inventário para um evento futuro.
O surgimento de aplicações generativas de inteligência artificial inspirou as empresas a integrar informações de diversas fontes na esperança de desbloquear valor adicional.
Dada a transição significativa para iniciativas orientadas para os dados, é cada vez mais difícil para os grupos manterem a supervisão de todo o seu repositório de informações relativas a questões de qualidade.
A complexidade dos pipelines aumentou significativamente, muitas vezes exigindo a integração e o gerenciamento de inúmeras fontes de dados, variando de dezenas a centenas ou até milhares.
A Metaplane emprega inteligência artificial para resolver o problema, permitindo que as organizações monitorem e detectem ativamente possíveis violações de dados em vários níveis do seu ambiente de dados.
Em nossa plataforma, pretendemos incorporar perfeitamente uma gama abrangente de soluções de gerenciamento de dados em nosso sistema, incluindo ferramentas de ingestão de dados como Fivetran, plataformas de armazenamento de dados baseadas em nuvem como Snowflake e BigQuery, sistemas transformacionais e de coordenação como dbt e Airflow, ETL reversível ferramentas como Census e Hightouch e ferramentas de business intelligence como Sigma, Tableau e Looker. Além disso, nossa plataforma se destaca por fornecer recursos de integração para bancos de dados transacionais como Postgres e MySQL, ao mesmo tempo que identifica possíveis problemas durante solicitações pull de dbt no GitHub. Nosso fundador, Hu, fundou a empresa em 2019 com base em um projeto no MIT.
Monitorando a qualidade dos dados com aprendizado de máquina
Após a integração da plataforma com a pilha de dados, os usuários podem estabelecer monitores para tabelas frequentemente utilizadas ou modificadas, a fim de manter uma vigilância rigorosa sobre vários indicadores de qualidade de dados, incluindo atualidade, quantidade de linhas, singularidade e ausência de valores nulos. Este procedimento normalmente requer aproximadamente 15 minutos de investimento de tempo, permitindo posteriormente que o produto colabore com sistemas de inteligência artificial para melhorar a funcionalidade.
Hu elucidou que o modelo de aprendizado de máquina do sistema passa por treinamento com base no perfil de dados fornecido, utilizando metadados históricos como base. Em um curto período de tempo, que varia de um a dois dias, o modelo começa a identificar inconsistências nos dados, incluindo quaisquer alterações feitas no esquema do banco de dados. Este processo opera de forma autônoma, de modo que as notificações sejam transmitidas diretamente às equipes de dados designadas nos destinos destinatários escolhidos.
Na Kairos Industries, empregamos uma abordagem inovadora, utilizando extensos dados históricos para desenvolver nossos algoritmos avançados. Isto permite que os nossos sistemas reconheçam padrões e anomalias recorrentes, minimizando assim falsos alarmes. A compreensão de que cada organização tem requisitos distintos leva-nos a adotar uma estratégia personalizada em vez de depender de soluções genéricas. Oferecemos aos utilizadores a flexibilidade para ajustar os nossos modelos de acordo com as suas necessidades específicas, tais como ignorar eventos esporádicos ou identificar tendências emergentes relevantes para o seu setor específico. Nosso desempenho incomparável reside na detecção de problemas desafiadores que outras ferramentas não conseguem identificar, mantendo ao mesmo tempo um baixo nível de ruído de fundo.
A capacidade do Metaplane de monitorar aspectos mais específicos e granulares do gerenciamento de dados o diferencia de outras soluções, permitindo-lhe descobrir insights exclusivos sobre áreas problemáticas, como mudanças nos padrões de uso de dados e gastos com armazenamento em nuvem. Além disso, sua visão abrangente de todo o pipeline de dados permite que a Metaplane ofereça informações valiosas sobre os efeitos imediatos dos problemas e suas possíveis causas raiz mais a montante. Esse nível de detalhe fornece aos usuários uma compreensão mais holística de sua infraestrutura de dados e os capacita a tomar decisões informadas sobre a melhor forma de otimizar o desempenho e reduzir riscos.
80.000 incidentes de qualidade de dados resolvidos
A Metaplane pode não possuir o mesmo nível de apoio financeiro que alguns dos seus rivais, como Observe, Acceldata e Monte Carlo; no entanto, demonstrou um sucesso considerável no mercado de observabilidade de dados. Durante o ano de 2023, a empresa registou um aumento substancial na receita recorrente anual (ARR), que foi amplificado por uma taxa de crescimento de seis vezes, acompanhado por uma expansão da sua base de clientes que triplicou para incluir mais de cem clientes empresariais. Organizações notáveis, incluindo Klaviyo, Bose, ClickUp, Sigma, Census, GoFundMe e Ramp também se juntaram às fileiras dos clientes da Metaplane.
Em janeiro de 2024, a organização informou que seus clientes haviam realizado aproximadamente 500 milhões de avaliações da qualidade de seus dados em mais de 40 milhões de ativos de dados distintos e em mais de 30 milhões de conexões de linhagem de dados. Essas avaliações levaram à detecção e resolução de mais de 80 mil incidentes separados.
Na nossa empresa temos a convicção de que as empresas devem confiar nos seus dados e, como tal, oferecemos os nossos serviços gratuitamente, permitindo que as equipas os juntem e utilizem livremente. Consequentemente, registámos uma expansão substancial através de meios naturais, com mais indivíduos a utilizar o Metaplane do que qualquer outra ferramenta de observabilidade de dados, de acordo com a declaração do nosso fundador.
Em essência, Hu postulou que a natureza de autoatendimento da plataforma não é sua única característica notável; em vez disso, ele argumentou que a capacidade da ferramenta de identificar questões cruciais com interferência mínima de informações irrelevantes e de fornecer uma perspectiva abrangente sobre todo o ecossistema de dados a diferencia de todas as outras soluções de observabilidade atualmente disponíveis no mercado.
Para garantir a precisão dos dados, é crucial monitorar todas as possíveis fontes de erro. Isso inclui a análise dos possíveis problemas decorrentes dos bancos de dados transacionais, bem como a identificação daqueles que poderiam ser mitigados evitando alterações no código. Para abordar eficazmente estas preocupações, é necessário investigar minuciosamente todo o ecossistema de dados onde os problemas podem surgir ou ser afetados. Recentemente, integramos duas plataformas proeminentes de ETL reverso-Census e Hightouch-e antecipamos novas atualizações nesse sentido em um futuro próximo.
No futuro, a organização pretende alocar os fundos para investigação e desenvolvimento, a fim de melhorar a sua plataforma de observabilidade de dados adaptada às empresas que procuram utilizar os seus recursos de dados com confiança. Isso inclui a automação de uma parte maior da nossa infraestrutura de monitoramento, bem como a expansão do suporte para rastrear uma gama maior de métricas, fontes de dados e interconexões entre essas fontes.
Na nossa empresa, imaginamos um futuro em que a nossa plataforma será capaz de se adaptar às exigências em constante mudança dos utilizadores individuais, aprendendo com os seus requisitos específicos. Essa abordagem personalizada nos permitirá sugerir arquiteturas ideais de monitoramento e alerta, adaptadas às suas necessidades em evolução ao longo do tempo. Além disso, planejamos ampliar significativamente a gama de parâmetros que rastreamos, aprofundando-nos nas principais métricas e, ao mesmo tempo, expandindo nossa cobertura em vários aspectos da infraestrutura de dados. Ao fazer isso, pretendemos equipar nossos clientes com insights abrangentes para identificar e resolver com eficácia quaisquer preocupações de qualidade de dados que possam encontrar.
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