Дэвид Дубик, Point72 Ventures, Enterprise

Если программное обеспечение поглотило мир, а модели будут его запускать, тогда нам лучше создавать отличные инструменты, чтобы эти модели больших данных были надежными, оптимизированными и безопасными.

В Point72 мы поддерживаем идею Модели будут править миром, отсылка к нашей убежденности в том, что в будущем наиболее успешные компании будут использовать модели данных и машинного обучения для улучшения своих продуктов и лучшего понимания своих клиентов. Это уже происходит: более 50% предприятий говорят, что сегодня они управляют своим бизнесом на основе критически важных приложений для работы с большими данными. [1]

Машинное обучение и другие приложения для работы с большими данными переходят от проектов НИОКР к критически важным компонентам бизнеса, но интерес к возможностям ИИ значительно опередил инфраструктуру данных, необходимую для обеспечения надежности этих приложений. Программное обеспечение для беспилотных автомобилей, система компьютерного зрения на дроне или приложение для исполнения сделок в банке должны быть построены таким образом, чтобы они никогда не выходили из строя. Когда эти приложения действительно выходят из строя, это дорого (в среднем 1 миллион долларов затрат и упущенная выгода), подрывает бизнес-операции и разрушает отношения с клиентами. [2]

Зарекомендовавшие себя компании в области управления производительностью приложений (APM) предоставляют хорошие решения для обеспечения надежности традиционных веб-приложений, но компании изо всех сил пытались адаптировать эти решения к приложениям с большими данными. Директора по информационным технологиям (ИТ-директора) рассказывали нам историю за историей о том, как традиционные инструменты APM и управления журналами терпят неудачу в контексте больших данных, потому что эти инструменты не были созданы для современных систем данных. И мы не просто слышали об этой проблеме от третьих лиц, мы столкнулись с ней в Point72. Мы стремимся принимать оптимальные инвестиционные решения, сочетая человеческий и искусственный интеллект, и обнаружили, что улучшенная инфраструктура больших данных позволяет нам делать это лучше и быстрее.

Именно поэтому мы так рады возглавить раунд финансирования серии C Unravel Data на сумму 35 миллионов долларов Участвовали предыдущие инвесторы Menlo Ventures, GGV и M12, и к нам присоединились новые инвесторы Harmony Partners.

Первоначально нас интересовал Unravel из-за ясности их видения: они раньше многих поняли, что предприятие будущего будет работать на моделях машинного обучения и распределенных приложениях, основанных на огромных наборах данных. Для этих моделей и приложений требуется совершенно другое программное обеспечение для мониторинга, и Unravel создала его еще до того, как клиенты осознали, что оно им понадобится. Теперь клиенты в восторге от этого.

Покупатели также в восторге от разнообразия продуктов Unravel. Unravel - не просто лучшее решение для мониторинга Hadoop. Это лучшее решение для мониторинга Spark, Kafka, Cassandra и большинства других технологий больших данных как локально, так и в облаке. Unravel - это единственная компания, которая охватывает любой набор технологий, который может иметь заказчик, что важно на таком рынке, как большие данные, где технологические инновации развиваются быстро и каждый использует несколько технологий в своем стеке.

Люди склонны рассматривать сбор средств как достижение само по себе, но мы понимаем, что впереди нас ждет тяжелая работа. Мы очень рады присоединиться к команде Unravel и рады работать с ними на долгие годы, помогая компаниям преобразовать свой бизнес с помощью надежных, оптимизированных и безопасных приложений для работы с большими данными и машинного обучения.

[1] https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/12/23/big-data-analytics-adoption-soared-in-the-enterprise-in-2018/#36608bbd332f

[2] https://appdevelopermagazine.com/new-appdynamics-study-shows-critical-failures-can-cost-$1-million-per-hour/