Неструктурированные данные — редкая и многоообещающая возможность для стартапов

Несмотря на то, что общее финансирование стартапов сокращается, мы наблюдаем рост инвестиций в стартапы, которые делают ставку на свой опыт в области автоматизации и координации данных, а также инструменты для управления неструктурированными данными.

«Нужно было что-то сделать, чтобы предоставить единый глобальный доступ к данным и контроль над ними», — говорит Дэвид Флинн, CEO и основатель Hammerspace, разработчика инструментов для организации неструктурированных данных. 5-летняя компания из Сан-Матео, штат Калифорния, привлекла на этой неделе $56,7 млн в рамках своего первого раунда институционального финансирования, возглавляемого Prosperity7 Ventures.

Раунд Hammerspace — один из нескольких недавних крупных проектов по финансированию стартапов, предлагающих инструменты для управления горами данных. К такому выводу пришел проведенный Crunchbase анализ финансирования компаний-разработчиков программного обеспечения, которые описывали свой основной бизнес терминами «неструктурированные данные», «автоматизация данных» и «организация данных».

Стартапы, отвечающие этим критериям, которые получили инвестиции в прошлом году, на сегодняшний день в совокупности собрали более миллиарда долларов.

Три компании, которые провели самые крупные раунды:

• Zilliz ($60 млн) — векторная база данных для ИИ корпоративного уровня;
• Hammerspace ($56,7 млн) — автоматизированная система организации данных с инстурментами для унификации и управления данными на периферии сети, в дата-центрах и публичном облаке;
• Crux ($50 млн) — помогает компаниям масштабировать доставку важнейших данных, обеспечивает операционный бизнес и трансформационные потребности.

Флинн выделяет два основных тренда, которые стимулируют спрос.

1. Переход к удаленной работе и распределенным командам. Сегодня далеко не все работодатели могут ожидать, что основные сотрудники будут каждый день собираться в одном месте, чтобы работать над сложными проектами. Тем не менее, членам команды по-прежнему нужен доступ ко всей информации. «Для этого данные должны быть гибкими», — объясняет Флинн.
2. Появление инструментов с поддержкой ИИ, которые могут извлекать беспрецедентную информацию из огромных массивов данных. Здесь в игру вступают инструменты организации, поскольку ИИ требует огромных объемов данных, большая часть которых относится к неструктурированному разнообразию.

«Тот факт, что большинство данных не организовано заранее определенным образом, не только мешает предприятиям понимать, что у них есть, но, что более важно, искать и извлекать ценность, хранящуюся в их цифровых активах, — говорит Флинн. — Организация данных дает возможность перемещать информацию туда, где она вам понадобится».

Читайте по теме:

Специалист по данным: как эта профессия изменилась за 10 лет

Как проходит рабочий день инженера данных в крупной технологической компании

Покупатели и публичные рынки также, по-видимому, благосклонно относятся к производителям инструментов для управления хранилищами данных.

Совсем недавно Databricks, стартап по хранению и управлению данными, стоимость которого в прошлом оценивалась в $38 млрд, три недели назад подписал окончательное соглашение о приобретении MosaicML, конкурента OpenAI, за $1,3 млрд. MosaicML позволяет заказчикам создавать генеративные инструменты ИИ на их собственных проприетарных данных.

В Hammerspace Флинн также рассматривает возможность публичного размещения акций в будущем. Это одна из причин, по которой он выбрал неспециализированных инвесторов для последнего раунда компании, включая Ark Investment Management Кэтрин Вуд, поскольку они, вероятно, станут долгосрочными держателями акций после IPO.

Источник.

Фото на обложке: Unsplash