La necesidad de observación de datos, o la capacidad de comprender, diagnosticar y orquestar el estado de los datos en varias herramientas de TI, continúa creciendo a medida que las organizaciones adoptan más aplicaciones y servicios. (Casi el 10% de las empresas ahora tienen más de 200 aplicaciones para administrar, según un informe reciente de Okta estudiar.) A gran escala encuesta de los tomadores de decisiones de TI publicado en septiembre pasado, el 75% de los encuestados dijeron que esperaban aumentar su gasto en observabilidad en 2022 “significativamente” para planificar, implementar y ejecutar mejor el software.
Las herramientas de observabilidad para capturar y analizar datos de herramientas de TI no son nuevas y, en estos días, están recaudando una cantidad respetable de capital. Monte Carlo, cuya plataforma utiliza el aprendizaje automático para inferir el aspecto de los datos y evaluar su impacto, se convirtió en un unicornio en mayo pasado con una financiación de 135 millones de dólares. Rival Cuna confirmó su estatus de unicornio con una nueva ronda de financiamiento — $150 millones — también en mayo. Otros proveedores de observabilidad con un respaldo sustancial incluyen Manta, Observe, Better Stack, Coralogix y Unravel Data.
Eso puede sonar como mucha competencia. Pero eso no disuade a Metaplane, una startup de observabilidad de datos fundada por el graduado del MIT Kevin Hu (CEO), el exingeniero de HubSpot Peter Casinelli y el exdesarrollador de Appcues Guru Mahendran en 2020. Los tres cofundadores originalmente lanzaron Metaplane como un producto de “éxito del cliente”. que analizó los datos de una empresa para evitar la deserción. Después de pasar por Y Combinator, y con el golpe de la pandemia, Metaplane dio un giro pero continuó creando herramientas centradas en el análisis de datos.
“Después de que los prospectos no pudieran adoptar varias de las herramientas que construimos debido a problemas de calidad de los datos, nos dimos cuenta de que podíamos aplicar muchos de los aprendizajes de la observabilidad del software para ayudar a los equipos de datos a descubrir estos problemas temprano”, dijo Hu a TechCrunch en un entrevista por correo electrónico. “Todos los días, los ejecutivos toman decisiones basadas en datos incorrectos. Tener más confianza en los datos ahorra tiempo y dinero al ejecutivo, al equipo de datos y a la empresa”.
Metaplane monitorea los datos utilizando modelos de detección de anomalías entrenados principalmente en metadatos históricos. Los monitores tratan de tener en cuenta la estacionalidad, las tendencias y los comentarios de los clientes, dice Hu, para minimizar la fatiga por alertas.
Integraciones de aplicaciones en la interfaz de Metaplane. Créditos de imagen: metaplano
“Cada ‘monitor’ que aplicamos a los datos de un cliente se entrena por sí mismo. A diferencia de la mayoría de los esquemas de detección de anomalías que se basan en la biblioteca de Meta’s Prophet, tenemos nuestro propio enfoque patentado que hemos demostrado que es más efectivo para este dominio dado que podemos observar datos con mucha regularidad y podemos hacer suposiciones basadas en el tipo de datos que se están monitoreada.” (Para el contexto, Prophet es un algoritmo de código abierto para generar modelos estadísticos de series de tiempo, que a menudo se usan para pronosticar eventos).
Metaplane también intenta establecer un linaje a partir de los datos en un almacén de datos (los sistemas que se utilizan para generar informes y analizar datos) y notificar a las partes interesadas sobre los problemas a través de la herramienta que elijan (p. ej., Slack, PagerDuty, correo electrónico). Desde esas herramientas, los usuarios pueden marcar cualquier alerta como un cambio esperado y Metaplane aprenderá con el tiempo, dijo Hu.
“Metaplane es el Datadog para datos”, agregó. “Los equipos de datos en empresas de alto crecimiento utilizan nuestra plataforma de observabilidad para ahorrar tiempo de ingeniería y aumentar la confianza en los datos al comprender cuándo fallan las cosas, qué salió mal y cómo solucionarlo, antes de que un ejecutivo les envíe un mensaje sobre un tablero roto”.
Hue dice que Metaplane está siendo utilizado actualmente por más de 140 equipos en empresas, incluidas Imperfect Foods, Appcues y Reforge. Aparentemente, esa aceptación atrajo la atención de los inversores, incluidos Khosla Ventures e Y Combinator, Flybridge Capital Partners, el director ejecutivo de Vercel, Guillermo Rauch, y el director de tecnología de HubSpot, Dharmesh Shah.
Metaplane cerró recientemente una ronda de financiación inicial de $ 8,4 millones de esos y otros patrocinadores, anunció hoy la compañía. Hu dice que se invertirá en integraciones de plataforma y funciones de descubrimiento.
“Con una fuerte tracción que demuestra que el modelo de autoservicio puede funcionar, sentimos que ahora era el momento adecuado para recaudar fondos”, dijo Hue. “Planeamos invertir en… crear recursos que puedan ayudar a los ingenieros de datos a encontrarnos”.
Créditos de imagen: Metaplano
Hu no respondió preguntas sobre los ingresos, pero dijo que Metaplane, que tiene un equipo de 10 empleados, aún no ha enfrentado obstáculos debido a la desaceleración tecnológica más amplia. Atribuye el éxito en parte al modelo freemium de Metaplane, que permite a los clientes suscribirse al servicio de autoservicio y luego optar por comprar una suscripción premium.
“Nuestros puntos de precios se deslizan por debajo de los presupuestos congelados y nos permiten ganar acuerdos con nuestros competidores, quienes deben fijar el precio del costo de sus equipos de ventas”, continuó Hu.
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