Exclusivo: Foundational emerge do sigilo com US$ 8 milhões para enfrentar desafios de qualidade de dados e prontidão de IA

Foundational, uma startup que visa trazer ordem ao caos da infraestrutura de dados moderna, anunciou hoje que levantou US$ 8 milhões em financiamento inicial liderado pela Viola Ventures e Gradient Ventures, o fundo de investimento do Google com foco em IA, com a participação de investidores anjos e outros empreendimentos. empresas. A plataforma da empresa mapeia e analisa automaticamente o código das equipes de dados para identificar possíveis problemas, sugerir soluções e ajudar a preparar dados para aplicações de IA.

Depois de operar em modo furtivo durante o último ano e meio, a Foundational está agora disponibilizando sua tecnologia para o público geral, com empresas públicas como Ramp e Lemonade já assinadas como clientes. O CEO e cofundador da Fundação, Alon Nafta, disse a este site em uma entrevista exclusiva que a empresa decidiu que era o momento certo para compartilhar sua história de forma mais ampla.

Durante o último ano e meio, melhorámos significativamente a nossa capacidade de decifrar e compreender sistematicamente os códigos de programação utilizados por equipas orientadas para dados, ao mesmo tempo que integramos estes esforços no domínio expansivo da inteligência artificial. Além disso, aprofundámo-nos na compreensão de como podemos aproveitar eficazmente as ferramentas de IA, bem como pré-processar adequadamente os dados, a fim de facilitar o seu consumo pelos sistemas de IA.

Enfrentando a crise de qualidade dos dados

Antes de seu trabalho em segurança cibernética e infraestrutura de dados, Nafta fundou a Foundational junto com outros cofundadores para enfrentar os desafios enfrentados pelas organizações à medida que expandem suas capacidades de dados. Apesar da ampla disponibilidade de ferramentas de gerenciamento de dados, como Snowflake, Databricks e dbt, essas plataformas geralmente resultam em estruturas de pipeline de dados intrincadas e complicadas que exigem esforços substanciais de manutenção.

Em uma organização comum, os dados normalmente passam pelas mãos de vários indivíduos durante sua jornada. Conforme expresso pelo Nafta, “os engenheiros são responsáveis ​​por coletar essas informações de várias fontes, enquanto os engenheiros de dados posteriormente assumem a tarefa de limpá-las. Posteriormente, analistas ou envolvidos com engenharia analítica poderão realizar tarefas de modelagem, entre outras funções.” Há uma quantidade considerável de intercâmbio entre essas partes envolvidas no tratamento dos dados.

Como resultado, disse Nafta, as equipes de dados muitas vezes “perdem a noção de como todas essas dependências funcionam umas com as outras”, causando confusão, problemas de qualidade e painéis quebrados quando são feitas alterações. Uma pesquisa realizada pelo Gartner descobriu que o impacto financeiro médio da má qualidade dos dados nas organizações é de US$ 12,8 milhões por ano. Nas 40 empresas representadas no inquérito, o custo total dos dados de má qualidade ascendeu a mais de 510 milhões de dólares por ano.

Automatizando a governança de dados por meio de análise de código

Foundational aborda a questão da identificação da linhagem de dados e problemas potenciais no desenvolvimento de software por meio de uma análise automatizada dos códigos-fonte da equipe, fornecendo insights e soluções acionáveis ​​que podem ser implementadas diretamente no fluxo de trabalho do desenvolvedor por meio da integração com plataformas como GitHub.

Nafta enfatizou que os usuários seriam capazes de visualizar os insights, avisos ou recomendações da empresa em sua interface existente, uma vez que não é necessário acesso aos dados reais, mas sim aos metadados codificados na linguagem de programação. Essa abordagem alivia preocupações com relação à privacidade e segurança dos dados.

A plataforma Foundational aproveita uma combinação de análise estática de código, análise dinâmica de tempo de execução e algoritmos avançados de inteligência artificial para gerar uma representação detalhada da infraestrutura de pipeline de dados de uma empresa. Isso permite detectar possíveis problemas, como dependências circulares, consultas com uso intensivo de recursos que podem aumentar as despesas da nuvem e elementos de dados redundantes ou obsoletos que podem ser eliminados por meio de remoção.

Ao obter uma compreensão abrangente da infraestrutura de dados de uma organização, o DataOps oferece inúmeras oportunidades para automação robusta, afirma Nafta. Esses recursos incluem alertar proativamente os usuários sobre possíveis interrupções nos processos downstream, propor estratégias para aumentar a eficiência operacional e, ao mesmo tempo, minimizar despesas e gerar automaticamente documentação detalhada e inventários de ativos de dados com base na base de código subjacente.

Preparando dados para um futuro impulsionado pela IA

Analistas do setor afirmam que as ferramentas para manter a qualidade e a consistência dos dados tornaram-se uma necessidade crítica à medida que as empresas procuram tornar-se mais orientadas para os dados e adotar a IA. Um relatório recente da Gartner previu que até 2024, 50% das organizações adotarão soluções modernas de qualidade de dados para melhor apoiar as suas iniciativas de negócios digitais.

Embora a qualidade dos dados continue a ser um factor crucial para o sucesso das iniciativas de aprendizagem automática, tornou-se evidente que muitas organizações enfrentam desafios significativos na utilização eficaz dos seus dados devido à sua adequação subóptima para estes fins. Na verdade, os cientistas de dados dedicam frequentemente uma parte substancial dos seus esforços, por vezes até 80%, a tarefas preliminares, como limpeza, rotulagem e estruturação de dados, antes de poderem iniciar o desenvolvimento do modelo.

A Foundational percebe uma chance de aumentar a eficiência do processo, utilizando sua abordagem para análise de código. Com a compreensão do contexto completo e da ancestralidade dos ativos de dados de uma instituição, a plataforma pode automatizar potencialmente inúmeras tarefas de preparação de dados e fornecer sugestões sobre a estruturação de dados para maximizar o desempenho do modelo.

O Nafta enfatizou que a importância dos dados reside não apenas na sua capacidade de aprimorar a inteligência artificial, mas também na utilização da IA ​​para refinar e otimizar a qualidade dos próprios dados. Esta interação entre IA e dados forma um processo iterativo com numerosos avanços e inovações tecnológicas.

Ampliando e olhando para o futuro

Com a recente infusão de US$ 8 milhões em capital, a Foundational pretende aumentar sua equipe de engenharia e intensificar suas estratégias de penetração no mercado. Atualmente, a organização é composta por 16 funcionários, predominantemente estacionados em São Francisco e Israel. À medida que um número crescente de empresas procura integrar tecnologias de inteligência artificial e aprendizagem automática, o Nafta prevê que a plataforma Foundational assumirá uma função fundamental na assistência a estas entidades na organização eficaz dos seus sistemas de dados.

A rodada inicial foi liderada pela Viola Ventures, uma empresa de capital de risco israelense com mais de US$ 3 bilhões em ativos sob gestão, e pela Gradient Ventures, o novo fundo de investimento do Google dedicado a nutrir a próxima onda de inovação em IA. Outros investidores participantes incluem Asymmetric Venture Partners e executivos da Datadog, Intuit, Meta, Wiz e outros.

À medida que a quantidade de dados continua a expandir-se a um ritmo exponencial e a inteligência artificial (IA) passa de uma tecnologia de nicho para uma competência empresarial amplamente adotada, prevê-se que a capacidade de interpretar e manter imediatamente a qualidade dos fluxos de dados surgirá como um pré-requisito na indústria. Ao empregar uma metodologia de exame minuciosa no que diz respeito ao código de programação, a Foundational pretende estabelecer-se como a base fundamental para promover uma nova era de progresso centrado em dados.

Em nossa organização, nos esforçamos para fornecer a todas as organizações dados confiáveis ​​que sirvam como uma base sólida para seus processos de tomada de decisão. Este é apenas o início da nossa jornada para alcançar este objetivo, de acordo com o Nafta.

*️⃣ Link da fonte:

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