Eines der großen Probleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie versuchen, Daten zur Lösung geschäftlicher Probleme zu nutzen, ist die Verzögerung zwischen dem Eingang der Daten und ihrem tatsächlichen Nutzen für Anwendungen. Mit anderen Worten: Verschieben Sie es von der Datenbank wie Postgres in ein Data Warehouse wie Snowflake.
Das ist ein Problem Artie, ein Frühphasen-Startup aus einem Gründerteam aus Ehepaar, möchte eine Lösung finden. Und heute ist der Sommer 2023 Y-Combinator-Absolventen kündigte eine Startkapitalinvestition in Höhe von 3,3 Millionen US-Dollar an.
CEO Jacqueline Cheong gründete das Unternehmen 2023 zusammen mit ihrem Ehemann, CTO Robin Tang. „Unter der Haube verwenden wir Datenerfassung ändern (CDC) und Stream-Verarbeitung – also verwenden wir Kafka (Open-Source-Daten-Streaming-Software) – und auf diese Weise können wir Datensynchronisierungen auf äußerst zuverlässige, nicht aufdringliche und äußerst effiziente Weise durchführen“, sagte Cheong gegenüber TechCrunch.
Dieser Ansatz bedeutet eine sehr geringe Latenz und ermöglicht es Kunden, ihre Daten viel schneller zu nutzen. Sie sagt, dass dies auch dazu beiträgt, die Rechenkosten zu optimieren, da sie im Wesentlichen nur mit den Daten arbeiten, die sich geändert haben.
Das Paar beschloss, gemeinsam ein Unternehmen zu gründen, um das Problem zu lösen, Daten mit minimalem Aufwand von der Datenbank in den Datenspeicher zu übertragen. Die meisten Unternehmen müssen sich mit den Daten auseinandersetzen, bevor sie sie nutzen und durchführen können ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), um die Daten in eine Form zu bringen, in der Sie sie verwenden können – und das alles kostet wertvolle Zeit.
Der typische Kompromiss bei der Datenverarbeitung besteht zwischen Geschwindigkeit und Kosten. Wenn man es günstiger wollte, dauerte es länger. Wenn Sie es schneller wollten, kostete es mehr. Cheong und Tang glauben, dass sie einen guten Mittelweg gefunden haben, bei dem sie es schneller und billiger verarbeiten können. Ihre Methode ermöglicht es Kunden, kleinere Datenmengen zu verarbeiten, anstatt den ganzen Tag über regelmäßig Massendaten aufzunehmen, wodurch die Geschwindigkeit erhöht und gleichzeitig die Kosten gesenkt werden.
Sie gründeten das Unternehmen Anfang letzten Jahres und verfügten im April über eine erste Cloud-Version des Produkts. Sie begannen mit dem Aufbau einer Gruppe von Open-Source-Komponenten, die unter der Elastic V2-Lizenz weiterhin Open Source bleiben. „Im Wesentlichen bedeutet das, dass jedes Unternehmen es nutzen kann [the open source pieces] intern, und das werden wir nicht ändern, aber das Einzige, was eingeschränkt ist, ist im Grunde, dass man damit unser Produkt nicht verkaufen und kommerzialisieren kann.“
Heute hat das Unternehmen 10 zahlende Unternehmenskunden und vier Mitarbeiter, darunter die beiden Gründer. Sie arbeiten in einem kleinen Büro in San Francisco, da Cheong glaubt, dass dies die Zusammenarbeit im jungen Unternehmen erleichtert und für sie als Paar eine Trennung zwischen Arbeit und Zuhause schafft.
Die 3,3-Millionen-Dollar-Seed-Runde wurde Ende September abgeschlossen, wird aber erst heute bekannt gegeben. Es wurde von Exponent Founders Capital unter Beteiligung von General Catalyst, Y Combinator und mehreren Industry Angel-Investoren geleitet.