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BigEye (anteriormente Toro) obtiene $ 17 millones de Serie A para automatizar el monitoreo de la calidad de los datos

A medida que las empresas crean modelos de aprendizaje automático, el equipo de operaciones debe asegurarse de que los datos utilizados para el modelo tengan la calidad suficiente, un proceso que puede llevar mucho tiempo. BigEye (anteriormente Toro), una startup en etapa temprana está ayudando automatizando la calidad de los datos.

Hoy, la compañía anunció una Sequoia Capital liderada por la Serie A de $ 17 millones con la participación del inversionista existente Costanoa Ventures. Eso eleva el total recaudado a $ 21 millones con la semilla de $ 4 millones, que la startup recaudó en mayo pasado.

Cuando hablamos con el CEO y cofundador de BigEye, Kyle Kirwan, en mayo pasado, dijo que la ronda inicial se centraría en contratar un equipo (ahora tienen 11 años) y desarrollar más automatización en el producto, y dice que lo han logrado. objetivo.

“El producto ahora puede decir automáticamente a los usuarios qué métricas de calidad de datos deben recopilar de sus datos, para que puedan señalarnos una tabla en Snowflake o Amazon Redshift o lo que sea y podamos analizar esa tabla y recomendar las métricas que deben recopilar de ella. para monitorear la calidad de los datos, y también automatizamos las alertas ”, explicó Kirwan.

Él dice que la compañía se está enfocando en problemas de operaciones de datos cuando se trata de entradas al modelo, como que la tabla no se actualiza cuando se supone que debe hacerlo, le faltan filas o hay entradas duplicadas. Pueden automatizar alertas para ese tipo de problemas y acelerar el proceso de preparación de los datos del modelo para la capacitación y la producción.

Bogomil Balkansky, el socio de Sequoia que lidera la inversión actual, ve a la empresa atacando una parte importante del proceso de aprendizaje automático. “Habiendo encabezado el equipo de calidad de datos en Uber, Kyle y Egor tienen una visión clara para brindar información siempre disponible sobre la calidad de los datos a todas las empresas”, dijo Balkansky en un comunicado.

A medida que el equipo fundador comienza a construir la empresa, Kirwan dice que construir un equipo diverso es un objetivo clave para ellos y algo de lo que son muy conscientes.

“Es fácil contratar a muchas otras personas que se ajusten a un molde determinado, y queremos tener mucho cuidado de que estamos haciendo el trabajo adicional para [understand that just because] Es fácil encontrar personas dentro de nuestra red, debemos presionar y asegurarnos de que estamos contratando un equipo que tenga diferentes antecedentes y diferentes puntos de vista y diferentes tipos de personas porque así es como vamos a construir el equipo más fuerte. » él dijo.

BigEye ofrece soluciones locales y SaaS, y aunque trabaja con clientes de pago como Instacart, Crux Informatics y Lambda School, el producto no estará disponible de forma general hasta finales de año.


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Neto

Soy Neto, creador de LaNetaNeta.com Me apasiona leer y aprender, disfruto escribir y compartir publicaciones interesantes con el publico.

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