Databricks respalda 33 millones de dólares en la startup de monitoreo de calidad de datos Anomalo

Anomalo Inc., una startup que ayuda a las empresas a garantizar que sus datos comerciales sean precisos, hoy Anunciado que ha cerrado una ronda de 33 millones de dólares.

La inversión de la Serie B fue liderada por SignalFire con la participación de la rama de capital de riesgo de Databricks Inc. También participaron los patrocinadores de Anomalo, Norwest Venture Partners, Two Sigma Ventures y Foundation Capital. La empresa utilizará el capital para hacer crecer sus equipos de ingeniería y comercialización.

El director ejecutivo Elliot Shmukler, quien cofundó la startup con el director de tecnología Jeremy Stanley en 2021, dijo: «El mundo se centra cada vez más en los datos y las empresas, grandes y pequeñas, invierten en las tecnologías que necesitan para estar más informadas». dicho. «Como Jeremy y yo sospechábamos cuando fundamos Anomalo, la calidad de los datos se ha convertido en un tema urgente en este nuevo mundo».

Anomalo, con sede en Palo Alto, California, ofrece una plataforma que puede conectarse a los sistemas en los que una empresa almacena sus datos comerciales y monitorear esos datos para detectar problemas de calidad. Según el fabricante de software, su plataforma identifica registros obsoletos que deben reemplazarse con información nueva. Anomalo también detecta filas duplicadas de la base de datos, campos faltantes y una serie de otros problemas.

La plataforma de la empresa utiliza aprendizaje automático no supervisado para detectar problemas de calidad de los datos. Los modelos de inteligencia artificial que realizan aprendizaje no supervisado a menudo pueden entrenarse en conjuntos de datos más grandes que otras redes neuronales, lo que los hace más precisos en algunos casos. Según Anomalo, los modelos de inteligencia artificial de su plataforma están respaldados por un conjunto de controles automatizados diseñados para reducir el riesgo de falsos positivos.

Los falsos positivos, o casos en los que la información correcta se marca como incorrecta, suelen deberse a cambios estacionales en los datos de una empresa.

Durante la temporada de compras navideñas, un aumento repentino en la cantidad de registros de compras de comercio electrónico agregados a una base de datos puede deberse a una mayor demanda de los consumidores. Pero en enero, tal aumento de datos probablemente fue el resultado de un error de procesamiento. Anomalo dice que su plataforma puede tener en cuenta automáticamente factores como las fluctuaciones comerciales estacionales al determinar si un error de datos podría ser un falso positivo.

Además de detectar registros defectuosos, la plataforma de la empresa también puede ayudar a los desarrolladores a solucionarlos. Incluye una herramienta que automatiza algunos de los pasos necesarios para encontrar la causa raíz de los problemas de calidad de los datos. Por ejemplo, la herramienta puede determinar qué partes de la base de datos contienen los registros más antiguos o los campos faltantes.

Anomalo afirma que su plataforma admite equipos de análisis de muchas empresas de Fortune 500, así como de muchas otras organizaciones. Según el fabricante de software, sus ingresos recurrentes anuales aumentaron un 177% año tras año en el tercer trimestre debido a la fuerte demanda. Anomalo afirma que sus ingresos recurrentes se han multiplicado por 15 desde su anterior ronda de financiación en 2021. No reveló cifras detalladas.

Imagen: Anomalía