Решение проблем качества данных в эпоху больших языковых моделей
Anaomalo начал с убеждением, что для бизнеса требуется более простой метод, чтобы гарантировать точность данных. С финансированием в размере 33 миллионов долларов в рамках раунда B они, кажется, доказывают это.
Автоматизированный подход Anomalo к обеспечению качества данных набирает обороты.
Введение
В 2018 году сооснователи Anomalo, ранее работавшие в Instacart, пришли к блестящей идее – использовать машинное обучение для решения проблемы качества данных в больших наборах данных. Пролетитесь в будущее – сегодня их видение стало еще более актуальным в свете роста больших языковых моделей. С учетом этого, Anomalo недавно объявила о успешном привлечении $33 млн в рамках раунда финансирования B серии, общий объем инвестиций составил $72 млн. Погрузимся в детали и изучим эту захватывающую разработку подробнее.
Проверенная тезис
Эллиот Шмуклер, сооснователь и генеральный директор Anomalo, объясняет, что их первоначальный тезис был проверен в течение нескольких лет. Необходимость инструмента, гарантирующего правильность и качество данных, стала критической в мире, где данные хранятся в облачных хранилищах и хранилищах данных, таких как Databricks и Snowflake. По мере накопления компаниями огромного объема данных, потребность в решениях по мониторингу данных, подобных Anomalo, только усилилась.
Фокус на эффективности
В период экономии на расходах Anomalo пришла к выводу, что можно ограничить мониторинг данных только определенными наборами данных. Такой подход позволит снизить счета клиентов, резервируя полное решение по машинному обучению и искусственному интеллекту для таблиц и наборов данных, где это действительно необходимо. Это гениальный способ совместить эффективное решение качества данных и оптимизацию затрат.
Впечатляющий рост
Подход Anomalo явно приносит плоды. Шмуклер сообщает, что компания достигла впечатляющего роста в 15 раз с момента привлечения инвестиций в серии A. Когда они привлекали серию A, выручка компании составляла около $1 млн. Исходя из этих данных, текущая выручка Anomalo оценивается примерно в $15 млн. Последний фискальный третий квартал стартапа продемонстрировал феноменальный рост, с годовым повторяющимся доходом, увеличившимся на поразительные 177%. Это траектория роста, которую редко видят на ранних этапах развития предприятий.
Совмещение роста и эффективности
Хотя инвесторы безусловно приветствуют такой рост, Шмуклер признает важность эффективной работы. Как генеральный директор, он понимает необходимость найти деликатный баланс между ростом и осознанностью расходов. Для достижения этого равновесия Anomalo установила конкретные цели. Их цель роста основана на процентном приросте в годовом повторяющемся доходе (ARR), а их эффективность измеряется с помощью различных показателей, включая burn multiple. Этот показатель служит контрвесом их росту и гарантирует, что они не излишне тратят деньги.
- Влияние высоких зарплат на академию искусственного интеллекта
- Обезопасьте своего GenAI с Prompt Security!
- Фантуан приобретает Чоубас идеальное сочетание в райской доставке е...
Создание динамической команды
По мере расширения Anomalo активно набирает сотрудников для поддержки своего роста. В настоящее время у них работает 50 человек, и с новым финансированием они планируют удвоить штат. Еще в 2021 году, когда команда была намного меньше, Anomalo отметила разнообразие как одну из своих основных целей. Хотя они признают, что есть еще работа, они уже сделали значительные успехи. Из семи нанятых руководителей после серии A, четыре женщины. Кроме того, около трети сотрудников отдела инжиниринга составляют женщины. Anomalo считает, что присутствие женщин на руководящих должностях не только способствует более инклюзивной среде, но и привлекает больше женщин-кандидатов на любые должности.
Инвесторы и их уверенность
Впечатляющий рост и потенциал Anomalo привлекли известных инвесторов. SignalFire возглавила недавнюю инвестицию в серию B, а также принял участие стратегический инвестор Databricks Ventures. В предыдущие инвесторы, включая Norwest Venture Partners, Two Sigma Ventures и Foundation Capital, также приняли участие в этом раунде финансирования. Стоит отметить, что Databricks, одна из ведущих стартапов в области анализа данных со стоимостью $43 млрд, увидела ценность в видении Anomalo и инвестировала в их будущее.
🔥📊🚀💼
🙋♀️ Q&A – Ответы на ваши важные вопросы
Q: Как работает система мониторинга данных Anomalo? A: Система мониторинга данных Anomalo использует машинное обучение для обеспечения правильности и качества данных. Основываясь на конкретных наборах данных, они минимизируют затраты, предоставляя эффективное решение.
Q: Что такое burn multiple? A: Burn multiple – это показатель эффективности, на который обращают внимание инвесторы. Он помогает измерить то, насколько эффективно компания управляет своими расходами относительно роста.
Q: Как Anomalo способствует разнообразию на рабочем месте? A: Anomalo верит в поддержку разнообразия и включения. С третью частью своей группы инженеров, состоящей из женщин, и несколькими женскими лидерами, они стремятся привлекать больше женских кандидатов на все должности.
Q: Как рост Anomalo сравнивается с другими стартапами на ранней стадии развития предприятия? A: Рост Anomalo, с увеличением годового повторяющегося дохода на 177%, является исключительным. Он превосходит многие стартапы на ранней стадии развития предприятия и демонстрирует их потенциал.
Q: Почему Databricks Ventures инвестировала в Anomalo? A: Databricks Ventures увидела ценность видения Anomalo и его значимость в решении проблемы качества данных в мире, все более полагающемся на аналитику данных.
Будущее качества данных
Успех Anomalo и внимание, которое они привлекли, указывают на растущую осознанность важности качества данных в эпоху больших языковых моделей. По мере того как данные продолжают экспоненциально расти, спрос на решения, подобные Anomalo, будет только расти. Мы можем ожидать больше инноваций в области мониторинга, очистки и проверки данных, чтобы обеспечить точность и надежность данных для принятия решений и приложений искусственного интеллекта генеративного типа. Это увлекательное время для качества данных!
🔮💡🚀
Ссылки
- ENBLE: Anomalo привлекает $33 миллиона в рамках серии B
- ENBLE: финансирование Anomalo в рамках серии A 2021 года
- ENBLE: Databricks привлекает $500 миллионов с оценкой в $43 миллиарда
🌐📚🔍
Эй, читатели, что вы думаете о решении Anomalo в области качества данных? Считаете ли вы качество данных значительной проблемой в эпоху больших языковых моделей? Поделитесь своими мнениями ниже! И не забудьте распространить информацию, поделившись этой статьей в социальных сетях. Давайте продолжим разговор! 👇✨📢
