サンフランシスコを拠点とするデータ信頼性のスタートアップ モンテカルロ法 は本日、25万ドルを調達したことを発表し、これまでに調達した同社の資本総額は40万ドルを超えました。 モンテカルロは、この収益によってユーザーのコミュニティを育成し、従業員規模の拡大を目指してデータおよび分析製品をさらに開発できるようになると述べている。

平均的な企業は、データが欠落している、破損している、またはその他の不正確な期間に対処するために年間 15 万ドル以上を費やしていると推定されています。 約 災害により 93 日以上サーバーを失った組織の 10% は、12 か月以内に破産を申請しますが、43% は再開せず、51% は XNUMX 年以内に閉鎖します。

Gainsight の元顧客業務担当副社長である Barr Moses 氏は、2019 年に Barracuda Networks の元エンジニアリング担当上級副社長 Lior Gavish 氏と Monte Carlo を共同設立しました。 両者とも、インフラストラクチャの問題を特定して解決するためのツールに関して、使いやすさの問題として認識していることに衝撃を受けました。これらのツールは広く入手可能でしたが、パイプラインを流れるデータの有効性を保証する簡単な方法を提供していませんでした。

モンテカルロ法では AI 企業のデータがどのようなものかを推測して学習し、ダウンタイムを積極的に特定し、その影響を評価し、知る必要がある従業員に通知します。 このプラットフォームは、ダウンタイムの根本原因を自動的に特定し、データの依存関係を XNUMX か所で表示できます。 さらに、既存のデータ スタックをすぐにカバーできるコード不要の実装を提供し、データ レイク、ウェアハウス、ビジネス インテリジェンス ツール、カタログにわたるデータの健全性を一元的に表示します。

「当社は、時間のかかるしきい値設定に依存する従来の手動によるデータ検証と監視のプロセスを自動化しています」と広報担当者は説明しました。 「[モンテカルロ] は、機械学習を使用してデータ資産の履歴スナップショットを取得し、「悪いデータ」によって正常なパイプラインが破損するのを防ぎます。 このアプローチを通じて、データ資産の在庫を調べ、機械学習を使用して、どれが最も「重要」であるかを判断します。つまり、どれが最も広く使用されているか、何人がそれらを使用しているか、どのように使用されているかなどです。 また、さまざまな AI 異常検出技術を使用して、お客様の環境内の履歴データ、メタデータ、パターンをベンチマークし、「不正なデータ」の存在を示す可能性のあるこれらのベンチマークからの大幅な逸脱を特定します。」

重要なのは、モンテカルロは保存データを監視し、データストアからデータを抽出しないことです。 CEO の Moses 氏によると、このおかげもあって、SOC-2 準拠を達成した数少ないデータ可観測性プラットフォームの 2 つとなっています。 (米国公認会計士協会によって開発された SOC-XNUMX は、 サービスプロバイダーのセキュリティを評価する モンテカルロアルゴリズムのトレーニングデータセットには、顧客間での漏洩を防ぐため、個々の企業からの情報のみが含まれています。

「近年、アプリケーションのダウンタイムを防ぐために、Splunk や New Relic などのソリューションが登場しました。 2021 年、同じことがデータでも起こります。 企業が意思決定を促進するためにますます多くのデータを取り込むにつれて、「データのダウンタイム」があらゆる場所の企業にとって最大の脅威として浮上しています」と Moses 氏は電子メールで VentureBeat に語った。 「データ可観測性は、ライフサイクルの各段階でデータの健全性を理解するための、初のエンドツーエンドの ML 主導のアプローチです。 モンテカルロは、この新しいカテゴリの開拓を継続し、その過程で企業が最終的にデータの信頼性を達成できるようにすることに興奮しています。」

カナダ、南米、イスラエルにオフィスを構え、顧客チームとして Eventbrite、Snowflake、New Relic を含む従業員 2020 人の Monte Carlo 社は、20 年の四半期ごとに収益が XNUMX 倍になったと述べています。同社は現在、信頼性を管理しています。 XNUMXペタバイトを超えるデータ。

Repoint Ventures と GGV Capital がモンテカルロの最新の資金調達ラウンドを主導し、Accel も参加しました。 これは、同社が16月にXNUMX万ドルのシリーズAラウンドを行った後に行われる。