Datentransformation und -optimierung – Aufgaben, mit denen sich viele, wenn nicht die meisten großen Unternehmen befassen – sind nicht einfach. Und dank des enormen Wachstums von KI und Cloud-Technologien scheinen die Herausforderungen zuzunehmen. In einer aktuellen Gartner-Umfrage Weniger als die Hälfte (44 %) der Daten- und Analyseleiter gaben an, dass ihre Teams effektiv seien daran, ihrer Organisation einen Mehrwert zu bieten, und zwar nicht aus mangelnder Anstrengung, sondern aufgrund unzureichender Ressourcen, Finanzierung und qualifizierter Mitarbeiter.
Armon Petrossian und Satish Jayanthi stießen bei der Datenautomatisierungsfirma WhereScape auf diese Blocker. Dort war das Paar für die Lösung von Data-Warehousing-Problemen für die Kunden von WhereScape verantwortlich. (Petrossian war der nationale Vertriebsleiter und Jayanthi war ein leitender Lösungsarchitekt.) Nachdem Petrossian und Jayanthi etwa sechs Jahre bei WhereScape verbracht hatten, kamen sie zu der Überzeugung, dass sie bei der Datentransformation – und bei Problemen im Zusammenhang mit der Datenoptimierung – noch ein oder zwei Dinge besser machen könnten – waren besorgt.
Das Ergebnis war Verschmelzen, ein in San Francisco ansässiges Unternehmen, das eine Reihe von Datentransformationsdiensten, Apps und Tools entwickelt. Coalesce gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Serie-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen US-Dollar unter der gemeinsamen Leitung von Industry Ventures und Emergence Capital abgeschlossen hat, wodurch sich die Gesamteinnahme des Startups auf 81 Millionen US-Dollar erhöht.
„Die Datentransformationsschicht war lange Zeit der größte Engpass in der Analytik“, sagte Petrossian, CEO von Coalesce, gegenüber TechCrunch. „Data-Science- und Engineering-Teams verbringen den Großteil ihrer Zeit mit der Datenvorbereitung, zu der Datenbereinigung und -transformationen, manuelle Codierung und der Aufbau von Datenpipelines gehören, um die Daten von der Quelle zum Dashboard oder für andere geschäftliche Zwecke zu übertragen. Diese manuellen Prozesse sind zeitaufwändig, arbeitsintensiv und vor allem nicht skalierbar.“
Die Daten stützen Petrossians Behauptungen. Das ergab eine Umfrage aus dem Jahr 2020 von Anaconda, dem Anbieter von Data-Science-Tools Datenwissenschaftler verbringen fast die Hälfte (45 %) ihrer Zeit mit Datenvorbereitungsaufgabeneinschließlich Lade- und Reinigungsdaten.
Die Antwort von Coalesce ist eine Plattform, die Daten standardisiert und gleichzeitig die sich wiederholenden, alltäglichen Datentransformationsprozesse automatisiert. Mithilfe von Coalesce können Data-Science-Teams Metadaten nutzen, um Transformationen zu verwalten und dabei zu verstehen, wie die verschiedenen Datenelemente verknüpft und miteinander verbunden sind, sagt Petrossian.
„Wenn die Daten eines Unternehmens wachsen, wächst auch die Komplexität der Datenpipelines und Datenmodelle, die aufgebaut und gepflegt werden müssen, damit die Daten vertrauenswürdig sind und zu genauen Erkenntnissen – und Entscheidungen – führen“, sagte er. „Skalierbarkeit ist daher für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, und unser Produkt bietet genau das.“ Durch die Automatisierung der Datentransformationsprozesse ermöglichen wir Dateningenieuren, Datenpipelines schneller und effizienter aufzubauen und so letztendlich die Kosten zu senken Und die Time-to-Value der Daten der Organisation.“
Coalesce ist ausschließlich für die Zusammenarbeit mit dem Data Cloud-Produkt von Snowflake konzipiert. Es überrascht nicht, dass Snowflake Ventures, der Unternehmens-VC-Zweig von Snowflake, ein Investor ist.
Diese Art der Anbieterbindung könnte ein Hindernis für eine Expansion sein, insbesondere angesichts der Tatsache, dass Coalesce nicht der einzige Anbieter von Datentransformationstools in der Stadt ist. DBT und sogar ältere Tools zum Extrahieren, Transformieren und Laden wie Informatica und Talend könnten als Konkurrenten angesehen werden. Es gibt auch Emporkömmlinge wie Prophecy, die im vergangenen Oktober eine 35-Millionen-Dollar-Investition von den VCs Insight Partners und SignalFire erhielten.
Coalesce bietet eine Reihe von Einstellungen und Konfigurationen zum Organisieren – und Normalisieren – von Daten innerhalb einer Snowflake-Umgebung. Bildnachweis: Verschmelzen
Aber Petrossian sagt, das sei nicht der Fall.
„Die Serie B versetzt uns in die Lage, ein profitables Unternehmen zu werden, wenn wir dies wünschen“, sagte er. „Unser Unternehmen wurde während der Pandemie gegründet, was uns die Gelegenheit gab, uns im ‚heimlichen‘ Zustand auf die Entwicklung eines Produkts zu konzentrieren, das Fortune-500-Unternehmen bedienen würde, die der damals möglicherweise drohenden Rezession gewachsen waren. Dieses Publikum ist widerstandsfähiger gegenüber wirtschaftlichen Veränderungen im Allgemeinen, wodurch unser Produkt und unser Geschäft auch widerstandsfähiger gegen den Gegenwind des Marktes sind.“
Nach Petrossians Aussage hat Coalesce „mehrere“ (Mama sagt, wie viele genau) Fortune-500-Kunden und wiederkehrende Umsätze, die im Geschäftsjahr, das im Januar 2024 endete, im Jahresvergleich um das Vierfache gestiegen sind. Da das Unternehmen seine Bemühungen auf die Verbesserung der Coalesce-Plattform konzentriert Coalesce plant, die Leistung zu verbessern, KI-Funktionen einzuführen und bestehende Snowflake-Kunden zu erreichen und die Größe seines 80-köpfigen Teams bis Ende des Jahres auf rund 100 zu erweitern.
Petrossian deutete nicht ganz so subtil an, dass generative KI und maschinelle Lernanwendungen Kraftmultiplikatoren für das Geschäft von Coalesce sein könnten.
„Wir hören oft von unseren Kunden, dass ihre Führungskräfte nach KI und großen Sprachmodellen fragen, und sie müssen dieses Gespräch begründen, indem sie erklären, warum sie zunächst sicherstellen müssen, dass sie über die richtige Datengrundlage verfügen“, sagte er insbesondere das kometenhafte anhaltende Wachstum des generativen KI-Sektors. „Hier kommen wir ins Spiel. Unser Ziel ist es, die Analyselandschaft radikal zu verbessern, indem wir unternehmensweite Datentransformationen so effizient und flexibel wie möglich gestalten, damit Unternehmen schnell mit der Implementierung und Nutzung fortgeschrittener Anwendungsfälle wie z KI, maschinelles Lernen und generative KI. Kurz gesagt, wir sehen den Wert der Technologie von Coalesce als unvermeidlichen Katalysator zur Unterstützung der Skalierbarkeit und Governance, die für die Zukunft des Cloud Computing erforderlich sind.“
Über Industry and Emergence hinaus nahmen 11.2 Capital, DNX Ventures, GreatPoint Ventures, Hyperlink Ventures, Next Legacy Partners, Snowflake Ventures und Telstra Ventures an der Serie B von Coalesce teil.