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2023/03/22

Startup Portfolio

データセットの信頼性を高める"Sifflet"がSeries Aで$12Mを調達

Siffletは、EQT Venturesがリードし、既存投資家のBessemer Venture PartnersとMangrove Capitalが参加したSeries Aで$12Mを調達した。2021年初頭に設立された同社は、同年11月と5月にそれぞれ資金調達(金額非公開)をしていました。

パリを拠点とするデータエンジニアとデータ消費者のための実用的なインサイトを提供するプラットフォームであるSiffletは、エンジニアにデータ資産の全体像を示し、それによって品質管理メカニズムを提供します。

あらゆる企業が何らかの形でデータカンパニーとなりつつある昨今、膨大な量のデータを信頼できるかという問題が出てきます。つまり、すべてのデータが同じように作られるわけではないということです。Gartnerによると、質の悪いデータは、組織に年間平均1,290万ドルの損失を与え、データエンジニアは、質の悪いデータの「修正」に労働日の半分を費やしています。

「すべての企業がデータカンパニーとなり、データドリブンになるために多大なリソースを投資しています。IDCによると、ビッグデータおよびアナリティクスソリューションに対する世界の支出は2021年に2000億ドルに達し、今後5年間で12.8%の成長が見込まれています。しかし、企業がデータイニシアチブで実際にROIを知覚するためには、データの信頼性が不可欠です。そこで、データ資産やデータパイプラインの健全性を完全に可視化できるようにすることで、Data Observabilityの出番となるのです。」と、SiffletのCEO兼共同創業者は説明します。

Siffletのプラットフォームはデータスタックの高いところに位置し、下で蠢いている大量のデータを観察します。Siffletは、このような高い位置から、自動化されたモニタリング、効率的な根本原因分析、インシデント管理を通じて、エンジニアにデータ資産の全体像を示し、それによって品質管理メカニズムを提供しようとしているのです。

「データとアナリティクスに投資している企業は、現在の経済環境において成功する可能性が高いです。企業がデータイニシアチブを拡大するにつれ、データ環境はより複雑になり、データに対する信頼は損なわれていきます。私たちは、大量のデータを扱うことによる混乱を意味する「データエントロピー」という言葉を作りました。私たちはデータエントロピーを克服するためにSiffletを開発しました」とSiffletのCEO兼共同創業者は付け加えました。

同社は、Carrefour、BPCE、Nextbite、Shopback、Adaptavistを顧客としており、今回の投資もあって、今後数ヶ月でEMEAと米国市場においてさらに多くの顧客を獲得する予定です。

 

TagsAIBig Data

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