Materialise obtiene una inversión de $ 40 millones para la base de datos de transmisión de SQL

Materialise obtiene una inversión de $ 40 millones para la base de datos de transmisión de SQL

Materialise, la puesta en marcha de la base de datos de transmisión de SQL construida sobre el proyecto Timely Dataflow de código abierto, anunció una inversión de la Serie B de $ 32 millones liderada por Kleiner Perkins, con la participación de Lightspeed Ventures.

Mientras estaba en ello, la compañía también anunció una Serie A de $ 8 millones sin previo aviso del año pasado, liderada por Lightspeed, lo que eleva el total recaudado a $ 40 millones.

Estas firmas cuentan con un sólido equipo fundador que incluye al CEO Arjun Narayan, anteriormente de Cockroach Labs, y al científico jefe Frank McSherry, quien creó el proyecto Timely Dataflow en el que se basa la compañía.

Narayan dice que la empresa cree fundamentalmente que toda empresa debe ser una empresa en tiempo real, y se necesitará una base de datos de transmisión para que eso suceda. Además, dice que la empresa se construyó utilizando SQL debido a su ubicuidad, y los fundadores querían asegurarse de que los clientes pudieran acceder y hacer uso de esos datos rápidamente sin aprender un nuevo lenguaje de consulta.

“Nuestro objetivo es realmente ayudar a cualquier empresa a comprender la transmisión de datos y crear aplicaciones inteligentes sin utilizar ni necesitar ninguna habilidad especializada. Básicamente, lo que eso significa es que tendrás que dirigirte a las empresas utilizando las tecnologías y herramientas que entienden, que es SQL estándar ”, explicó Narayan.

Bucky Moore, el socio de Kleiner Perkins que lidera la ronda B, ve esta capacidad de consulta estándar como una parte clave de la tecnología. “A medida que más empresas integran la transmisión de datos en sus canales de toma de decisiones, la incapacidad de hacer preguntas sobre estos datos con facilidad se está convirtiendo en algo imposible. La capacidad única de Materialise para proporcionar SQL a través de datos de transmisión resuelve este problema, sentando las bases para que puedan construir la próxima gran plataforma de datos de la industria ”, dijo.

Naturalmente, se compararían con Confluent, una base de datos de transmisión construida sobre el proyecto de base de datos de transmisión de código abierto Apache Kafka, pero Narayan dice que su compañía usa SQL directo para las consultas, mientras que Confluent usa su propio sabor.

La compañía todavía está trabajando en el lado comercial de la casa y actualmente brinda una oferta de servicio típica para clientes que pagan con soporte y un acuerdo de servicio (SLA). La startup está trabajando en una versión SaaS del producto, que espera lanzar en algún momento del próximo año.

Actualmente tienen 20 empleados con planes de duplicar ese número para fines del próximo año a medida que continúan desarrollando el producto. A medida que crecen, Narayan dice que la compañía definitivamente está pensando en cómo construir una organización diversa.

Dice que ha descubierto que la contratación en general ha sido un desafío durante la pandemia, y espera que eso cambie en 2021, pero dice que él y sus cofundadores están mirando en la parte superior del embudo de contratación porque de lo contrario, como señala, Es fácil volverse complaciente y confiar en la misma red de personas con las que ha estado trabajando antes, que tiende a ser menos diversa.

“Los KPI y las métricas que realmente queremos usar para asegurarnos de que realmente estamos haciendo un esfuerzo adicional para garantizar un abastecimiento diverso en su canal de contratación y luego seguirlo durante todo el proceso. Creo que esa es la forma más importante de garantizar que tenga una diversidad [employee base]y creo que esto es cierto para todas las empresas ”, dijo.

Si bien ahora trabaja de forma remota, ve tener varias oficinas con una sede en Nueva York cuando la pandemia finalmente termine. Algunos empleados continuarán trabajando de forma remota, y la mayoría ingresará a una de las oficinas.


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