Snowplow обеспечивает свежие деньги для сбора и создания поведенческих данных – TechCrunch

Snowplow, платформа, предназначенная для создания данных для приложений искусственного интеллекта и бизнес-аналитики, сегодня объявила о привлечении 40 млн. долл. в рамках раунда финансирования серии B, возглавляемого NEA, инвесторами Snowplow, Atlantic Bridge и MMC. Соучредитель и генеральный директор Алекс Дин сказал, что новые денежные средства позволят Snowplow расширить свою команду, открыть вторую штаб-квартиру в Бостоне и расширить свою платформу для поддержки новых типов создания данных.

Snowplow берет свое начало в консультационной работе Дина и Яли Сассун (соучредитель Snowplow), которая часто помогала компаниям использовать поведенческие данные из мобильных приложений и веб-сайтов для информирования своих бизнес-стратегий. «Поведенческие данные» — это данные, которые фиксируют, как люди, обычно клиенты, взаимодействуют с продуктами и услугами.



Дин был аналитиком в Deloitte и консультантом в Fathom Partners, а Сассун был юристом в PwC. По словам Дина, их клиенты постоянно сталкивались с ограничениями — главным образом, данные «застревали» внутри таких инструментов, как Google Analytics.

«Команды данных тратили большую часть своего времени, пытаясь извлечь данные из различных платформ программного обеспечения как услуги, оставляя очень мало времени для инноваций», — сказал Дин TechCrunch в интервью по электронной почте. “[We] запустила Snowplow, чтобы помочь любой компании создавать детализированные поведенческие данные для себя в собственном облаке, освобождая аналитиков данных и ученых от ограничений, налагаемых поставщиками аналитики».

Snowplow создает данные ИИ и машинного обучения «у источника», т. е. в предпочитаемом клиентом хранилище данных (например, в Amazon веб-службы или экземпляр Google Cloud Platform). Идея состоит в том, чтобы автоматизировать создание и управление «языком данных» в бизнесе с общей схемой, которую можно моделировать для бизнес-аналитики и искусственного интеллекта, передавать в потоковом режиме для приложений реального времени и обогащать сторонними данными и системами.

Дин утверждает, что создание новых поведенческих данных вместо повторного использования существующих данных может привести к созданию более качественных наборов данных для ИИ и аналитики. Например, один клиент, Software.com, использует Snowplow для отслеживания данных о событиях из нескольких источников на своей платформе и предоставления их в едином консолидированном формате.

«Нет компаний, которые делают то же, что и мы, — заявил Дин. «Другие компании создают поведенческие данные, но, как правило, для поддержки своих собственных приложений — примеры включают решения для цифровой аналитики (например, Google Analytics) и платформы данных о клиентах (например, Segment, mParticle). Однако, в отличие от этих решений, Snowplow… обрабатывает данные в облаках клиентов».

Snowplow, который привлек в общей сложности 55 млн. долл., утверждает, что на сегодняшний день его платформу используют более 10 000 компаний, включая Flickr и Strava. (Эта цифра охватывает организации, использующие платформу Snowplow с открытым исходным кодом, а также ее полностью управляемый продукт.) Годовой регулярный доход Snowplow составляет 12 млн. долл., и к концу года стартап планирует увеличить штат сотрудников со 140 до 200 человек.

«Руководители высшего звена должны постоянно следить за безопасностью, конфиденциальностью и управлением своими данными. Snowplow дает полный контроль над своими конвейерами данных в собственной облачной инфраструктуре», — сказал Дин. «Мы наслаждались сильным ростом во время пандемии, поскольку многие компании удвоили инвестиции в цифровые технологии и данные… [and] мы считаем, что мы хорошо подготовлены к любому более широкому замедлению экономического роста. [We’re] хорошо капитализированы с помощью продукта, который значительно повышает рентабельность инвестиций в ИИ. Цифровая трансформация не замедляется, и искусственный интеллект играет в этом все большую роль».