Keebo AI optimiza los almacenes de datos con una plataforma de «aprendizaje» automatizada, recauda $ 10,5 millones

Con el auge de Snowflake y otros almacenes de datos en la nube, las empresas finalmente tienen una forma sencilla de movilizar sus activos de datos a escala. Pueden conectar fácilmente datos de diferentes fuentes y comenzar a impulsar la eficiencia mientras mantienen las inversiones iniciales (o CapEx) en el lado inferior.

Los beneficios de las soluciones no tienen paralelo, pero los servicios de datos en la nube también presentan el desafío de los altos gastos operativos. Esencialmente, debido al constante crecimiento de los conjuntos de datos, las empresas tienen que lidiar con altos costos de cómputo y latencias de rendimiento de consultas. Sin una solución, sus equipos tienen que dedicar entre un 30 y un 40 % de su tiempo a desarrollar funciones manualmente que podrían optimizar el almacén para el rendimiento requerido y las limitaciones presupuestarias.

El tiempo invertido en procesos manuales son recursos de ingeniería que, de lo contrario, podrían haberse utilizado en otras áreas críticas con un claro valor comercial, como DataOps e infraestructura en la nube.

Keebo automatiza la optimización del almacén de datos

Para abordar el desafío, Keebo AI, con sede en Michigan, ofrece una plataforma de aprendizaje de datos que hace que todo el proceso de optimización del costo y el rendimiento de los almacenes de datos sea inteligente y automatizado. Hoy, la compañía anunció $ 10,5 millones en una ronda de financiación de serie A.

«Keebo… crea un conjunto de ‘modelos inteligentes’ aprendiendo cómo los usuarios y las aplicaciones interactúan con los datos a lo largo del tiempo y usa esos modelos inteligentes para automatizar y acelerar los aspectos tediosos de esas interacciones», dijo Barzan Mozafari, CEO y cofundador de Keebo. “… Por ejemplo, en lugar de simplemente responder la consulta del usuario, Keebo aprende de cada consulta cómo acelerar las siguientes consultas, incluso si esas consultas son aparentemente de naturaleza bastante diferente. Y hace todo este aprendizaje simplemente mirando los registros de rendimiento y los metadatos en lugar de los datos reales del cliente”.

La solución llave en mano y directa debutó por primera vez en 2021 como una oferta beta local semiautomatizada. Ahora, con esta ronda, la empresa se ha expandido a la optimización de almacenes completamente automatizada. La capacidad alojada, afirma la compañía, puede identificar rápidamente oportunidades para hacer que el procesamiento de datos sea más eficiente con menos uso de la nube, lo que permite a las empresas reducir el costo de su almacenamiento en la nube en un promedio de 30-60%.

Keebo afirma que su plataforma ya ha ayudado a muchas empresas a acelerar sus consultas analíticas hasta 100 veces. Su base de clientes incluye jugadores como Allbirds, TUI, Barstool Sports, PayJoy, 14 West, HyperScience y Dr. Squatch.

“Keebo se ocupa de las cosas en las que no quiero pensar o con las que no quiero lidiar”, dijo Trish Pham, directora de análisis de PayJoy. “No requiere ningún trabajo de mi parte. Incluso si me encantara la optimización manual, no podría lograr lo que Keebo logra automáticamente. Me conecto durante unos minutos cada pocas semanas solo para ver lo que Keebo nos está ahorrando. Solía ​​pasar horas en optimizaciones manuales cada semana”.

Todo el esfuerzo de implementación de la plataforma lleva 30 minutos de principio a fin, lo que implica principalmente crear el usuario y dirigir la plataforma a las cargas de trabajo que deben optimizarse. Es «configúrelo y olvídese», lo que significa que después de la incorporación inicial, no hay mantenimiento adicional de implementación o curva de aprendizaje. Los usuarios también pueden ingresar y establecer sus objetivos, como reducir las facturas de cómputo o acelerar las consultas en el almacén de datos.

Planifique con anticipación

Con esta ronda de financiación, que estuvo a cargo de True Ventures, el capital total recaudado de Keebo asciende ahora a 15 millones de dólares. Mozafari dijo que la compañía usará la nueva ronda para hacer crecer su equipo y mejorar aún más el producto con tres capacidades principales.

“Primero, queremos cerrar la brecha entre el rendimiento optimizado y el óptimo. En segundo lugar, planeamos ampliar nuestra plataforma de aprendizaje para admitir una gama más amplia de pilas de almacenamiento de datos. Y tercero, planeamos reducir el tiempo de generación de valor para nuestros clientes de 24 horas a tres horas”, agregó.

A nivel mundial, se espera que el mercado de almacenamiento de datos crezca de 21 180 millones de dólares en 2019 a 51 180 millones de dólares en 2028.