Ascend.io obtiene $ 31 millones para automatizar la orquestación de canalización de datos

Ascender.io, una empresa que desarrolla productos de automatización de datos para clientes empresariales, ha recaudado 31 millones de dólares en una ronda Serie B dirigida por Tiger Global con la participación de Shasta Ventures y el inversor actual Accel, anunció hoy. El CEO Sean Knapp dice que el nuevo capital, que eleva el total de Ascend a $ 50 millones, se utilizará para expandir los equipos de ingeniería, ventas y marketing de la startup mientras se amplía la plataforma de Ascend para admitir una mayor automatización.

No se puede negar que la pandemia impulsó la adopción de tecnologías de inteligencia artificial y análisis. Los rápidos cambios provocados por las crisis sanitarias obligaron a las empresas a adaptarse prácticamente de la noche a la mañana, acelerando el lanzamiento de nuevos productos. Según un 2021 encuesta de ManageEngine, la división de TI de Zoho, el 80 % de las empresas con sede en EE. UU. dijo que aceleró su implementación de IA en los últimos dos años, mientras que el 20 % dijo que había aumentado su uso de análisis empresarial en comparación con el promedio mundial.

Por supuesto, los beneficios no se han distribuido uniformemente. Las pequeñas y medianas empresas siguen siendo las extrañas, con algunas datos mostrando que la gran mayoría no ha adoptado análisis de datos de ningún tipo. Las razones son innumerables, pero un factor importante es el desafío de administrar, transformar y mover las grandes cantidades de datos necesarios para la IA y el análisis. Según un informe de 2021 de Fivetran y Wakefield Research, el 85 % de los líderes de datos creen que gestión de datos defectuosa puede conducir a una mala toma de decisiones y pérdida de ingresos.

Ahí es donde Knapp cree que Ascend puede marcar la diferencia. La plataforma de la compañía está diseñada para brindar a los equipos de datos una plataforma unificada para automatizar la orquestación de las cargas de trabajo de análisis e ingeniería de datos, dice, idealmente reduciendo la necesidad de configuración manual.

“[I] anteriormente cofundó Ooyala y se desempeñó como su CTO durante ocho años… A partir de esa experiencia, quedó claro que cada empresa se estaba convirtiendo rápidamente en una empresa de datos, y que había una tremenda escasez de talento disponible para ayudar a las empresas en su viaje”, dijo Knapp a TechCrunch. en una entrevista por correo electrónico. “Había una gran cantidad de tecnología disponible para almacenar, procesar y visualizar grandes volúmenes de datos, pero el cuello de botella ya no era la capacidad de escalar el procesamiento de datos. Más bien, fue la capacidad de escalar la productividad de las personas que trabajan con datos. Los ingenieros de datos tenían acceso a tremendas tecnologías de bajo nivel, pero había poca o ninguna tecnología disponible para respaldarlos frente a la demanda cada vez más abrumadora. Pequeños equipos de ingenieros de datos apoyaban a equipos de análisis y ciencia de datos mucho más grandes y se estaban quedando atrás rápidamente”.

Así que Knapp, que también formó parte del equipo responsable de iGoogle, la página de inicio personalizada de Google desde entonces obsoleta, encuestó a los ingenieros de datos para identificar los problemas comunes que enfrentan sus organizaciones. Después de reclutar un grupo de expertos para iterar en los diseños, atrajo a la cosecha inicial de inversionistas ángeles y capitalistas de riesgo para lanzar Ascend en 2019.

“Este es un momento emocionante para la ingeniería de datos. El panorama es dinámico y la tasa de cambio se está acelerando, catalizada por nuevas tecnologías basadas en la nube… Sin embargo, el desafío no es cómo innovar una vez sino continuar innovando, ya que la innovación del año pasado es lo que está en juego este año. Muchas empresas descubren que la innovación temprana tiene un costo significativo para la productividad, y el mantenimiento continuo de las arquitecturas anteriores agota drásticamente el ancho de banda del equipo. Es por eso que la automatización avanzada se ha convertido en una necesidad tan crítica en 2022, ya que los líderes buscan garantizar que los equipos de datos tengan la capacidad de mantenerse a la vanguardia”.

Con ese fin, Ascend proporciona un marco para la ingesta de datos automatizada que admite conectores sin código, con código bajo y alto para bases de datos, API, almacenes de datos, lagos de datos y más. (Un lago de datos es un depósito centralizado para datos estructurados y no estructurados, mientras que un almacén de datos es un sistema para actividades de inteligencia comercial, en particular análisis). podría construir una plataforma de datos de clientes para normalizar los datos de clientes de múltiples fuentes, por ejemplo, o crear una canalización para traer datos de ventas de comercio electrónico en línea a una plataforma de inteligencia comercial como Looker.

Para fin de año, el objetivo es introducir nuevas funciones que automaticen las cargas de trabajo de datos en nubes, lagos de datos, almacenes de datos y más “con metadatos unificados, linaje, [and] observabilidad”, dice Knapp (en términos ciertamente vagos). En el corto plazo, Ascend planea expandirse más allá de su soporte para las plataformas de análisis Spark, Snowflake y Google BigQuery para incluir AWS Redshift, AWS Glue y Microsoft Synapse y agregar “automatización completa de malla de datos de múltiples nubes”. (Aquí, una “malla de datos” se refiere a una arquitectura y un modelo operativo donde los datos se tratan como un producto y son administrados por equipos específicos de dominio).

La integración de AWS Glue Serverless y AWS Redshift Serverless está disponible en versión preliminar a partir de hoy.

“Cada vez más, las organizaciones recopilan, almacenan, procesan y comparten datos en más de un sistema. Tratar de coordinar el movimiento y el procesamiento de datos en estos sistemas de manera confiable a menudo da como resultado sistemas de ‘cerebro dividido’ que amenazan la integridad de los datos y socavan la confianza de los sistemas de datos”, dijo Knapp. “La pandemia ha acelerado la adopción de la plataforma Ascend. Las empresas confiaron aún más en los datos para tener éxito y mantener el negocio en movimiento durante la pandemia, y adoptaron cada vez más la automatización como una forma de ayudar a sus equipos, que ya estaban sobrecargados, a lograr más y aumentar la productividad”.

Subrayando las tendencias, Knapp afirma que Ascend, que actualmente tiene 23 empleados (aumentando a 56 para fin de año), logró un aumento del 600 % en los ingresos recurrentes anuales durante los últimos 12 meses. A pesar de la competencia de nuevas empresas como Matillion y Astronomer, el número de usuarios de Ascend se expandió entre clientes, incluidos News Corp., Afresh y Harry’s, ya que la plataforma comenzó a automatizar más de 10 millones de trabajos de procesamiento de datos cada mes, dice Knapp.

Issac Roth, director gerente de Shasta Ventures, que participó en la ronda de la Serie B de Ascend, le dijo a TechCrunch por correo electrónico: “Apoyar a Ascend es un movimiento emocionante para nosotros. Somos optimistas sobre el ecosistema de datos en su conjunto y cada vez está más claro que el enfoque innovador de Ascend para la automatización aborda las necesidades del mercado que crecen rápidamente y actualmente no están cubiertas. Sus números de crecimiento y la satisfacción del cliente son inspiradores, y estamos entusiasmados de asociarnos con ellos en este viaje”.