Toro reatrapa inversión de semillas de $4 millones para monitorear la calidad de los datos

Toro reatrapa inversión de semillas de $4 millones para monitorear la calidad de los datos

Los fundadores de Toro comenzaron en Uber ayudando a monitorear la calidad de los datos en los vastos catálogos de datos de la compañía, y querían poner esa experiencia a trabajar para un público más general. Hoy, la compañía anunció una ronda de semillas de 4 millones de dólares.

La ronda fue codirigida por Costanoa Ventures y Point72 Ventures con la ayuda de una serie de inversores individuales.

El cofundador y CEO de la compañía, Kyle Kirwan, dice que la startup quería llevar el tipo de monitoreo automatizado que tenemos en los productos de monitoreo de rendimiento de aplicaciones a los datos. En lugar de recibir una alerta cuando la aplicación está funcionando mal, recibirá una alerta de que hay un problema con los datos.

“Estamos creando una plataforma de monitoreo que ayuda a los equipos de datos a encontrar problemas en su contenido de datos antes que entra en tableros y modelos de aprendizaje automático y otros lugares donde los problemas en los datos podrían causar mucho daño”, dijo Kirwan a TechCrunch.

Cuando se trata de datos, hay tipos específicos de problemas que un producto como Toro estaría mirando. Podría ser una cifra que cae fuera de un rango de dólares específico que podría ser indicativo de fraude, o podría ser simplemente un error en la forma en que se etiquetaron los datos que es diferente de las formas anteriores que podrían romper un modelo.

Los fundadores aprendieron las lecciones que utilizan para construir Toro mientras trabajaban en el equipo de datos de Uber. Habían ayudado a construir herramientas allí para encontrar este tipo de problemas, pero de una manera que era muy específica para Uber. Cuando comenzaron Toro, necesitaban construir una herramienta de propósito más general.

El producto funciona entendiendo lo que está viendo en términos de datos y cuáles son los umbrales normales para un tipo determinado de datos. Cualquier cosa que quede fuera del umbral para un punto de datos determinado desencadenaría una alerta y el equipo de datos tendría que ir a trabajar para solucionar el problema.

Casey Aylward, vicepresidenta de Costanoa Ventures, le gusta el pedigrí de este equipo y el problema que está tratando de resolver. “A pesar de su importancia, la calidad de los datos ha seguido siendo un desafío para muchas empresas”, dijo en un comunicado. Agregó, “[The co-founders] una experiencia profunda en la creación de varias de las herramientas de datos internos de Uber las hace especialmente calificadas para crear la mejor solución”.

La compañía ha estado en esto por poco más de un año y han estado manteniéndola magra con 4 empleados, incluidos los dos cofundadores, pero tienen planes de agregar un par de científicos de datos en el próximo año a medida que continúan construyendo el producto.


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