Last Updated on 2024-10-08 06:13 by admin

ボストンに拠点を置くスタートアップ企業Metaplaneは、企業のデータ品質問題の改善と是正を目指しており、シリーズAの資金調達ラウンドで1380万ドルを調達したと発表した。この投資ラウンドは、ベンチャーキャピタルのFelicisが主導し、Khosla Ventures、Flybridge、Y Combinator、Stage 2 Capital、B37、SNRが参加した。Metaplaneは、この資金を使用してAI駆動のデータ監視プラットフォームをさらに開発し、データを信頼できる最も強力で設定が簡単なソリューションにする計画である。

Metaplaneは、Monte Carlo、Observe、Acceldataなどの資金力のある競合他社とデータ監視分野で競合している。過去1年間で顧客基盤を3倍に拡大し、Bose、Sigma、Klaviyo、ClickUpなどのブランドと既に協力している。Metaplaneは、Fivetran、Snowflake、BigQuery、dbt、Airflow、Census、Hightouch、Sigma、Tableau、Lookerなどのデータスタックと統合し、PostgresやMySQLなどのトランザクショナルデータベースや、Github内のdbtプルリクエストの問題を検出する。

プラットフォームは、データスタックと統合した後、ユーザーが新鮮さ、行数、一意性、null値などの異なるデータ品質指標に関して監視を設定できる。このプロセスは約15分で完了し、その後、AIが作業を開始する。システムの機械学習モデルは、歴史的メタデータを使用してデータプロファイルでトレーニングされ、1日から2日以内にデータ異常（スキーマ変更も含む）をフラグ付けする。このプロセスは完全に自動化されており、アラートは好みのアラート先に直接データチームに送信される。

2023年には、MetaplaneのARRは6倍に成長し、顧客基盤は3倍に増加して100社以上の企業に達し、Klaviyo、Bose、ClickUp、Sigma、Census、GoFundMe、Rampなどが顧客に名を連ねている。2024年1月時点で、これらの顧客は4,000万以上のデータ資産と3,000万以上のデータ系統接続で5億回のデータ品質チェックを実行し、80,000件のインシデントを検出し解決した。

Metaplaneは、資金を研究開発に使用し、データ資産を自信を持って使用したいと考える企業チーム向けにデータ監視プラットフォームをさらに開発する計画である。これには、監視アーキテクチャの自動化をさらに進め、より多くの指標、ソース、ソース間の接続を監視するサポートを導入することが含まれる。

【ニュース解説】

ボストンに本拠を置くスタートアップ企業であるMetaplaneが、企業のデータ品質問題を改善し、是正することを目指して、シリーズAの資金調達ラウンドで1380万ドルを獲得したことを発表しました。この資金調達は、Felicisをはじめとする複数のベンチャーキャピタルからの支援を受けています。Metaplaneは、この資金を活用して、AIを駆使したデータ監視プラットフォームの開発をさらに進め、データを信頼できる強力で設定が容易なソリューションを提供することを目指しています。

Metaplaneは、データ監視分野で、Monte CarloやObserve、Acceldataなどの資金力のある競合他社と競争しています。過去1年間で顧客基盤を3倍に拡大し、BoseやSigma、Klaviyo、ClickUpなどの有名ブランドと協力しています。Metaplaneは、FivetranやSnowflake、BigQuery、dbt、Airflow、Census、Hightouch、Sigma、Tableau、Lookerなどのデータスタックと統合し、PostgresやMySQLなどのトランザクショナルデータベースや、Github内のdbtプルリクエストの問題を検出する能力を持っています。

プラットフォームは、データスタックと統合した後、ユーザーが新鮮さ、行数、一意性、null値などの異なるデータ品質指標に関して監視を設定できます。このプロセスは約15分で完了し、その後、AIが作業を開始します。システムの機械学習モデルは、歴史的メタデータを使用してデータプロファイルでトレーニングされ、1日から2日以内にデータ異常（スキーマ変更も含む）をフラグ付けします。このプロセスは完全に自動化されており、アラートは好みのアラート先に直接データチームに送信されます。

Metaplaneの取り組みは、データ駆動型のビジネス戦略が主流となる現代において、企業が直面するデータ品質の問題に対処するための重要な手段を提供します。データの品質を維持し、信頼性を確保することは、意思決定の精度を高め、ビジネスの成長を促進する上で不可欠です。しかし、データソースの増加と複雑化に伴い、データ品質の監視はますます困難になっています。Metaplaneのようなプラットフォームは、この課題に対処し、企業がデータを効果的に管理し、活用するための支援を提供します。

一方で、AIによるデータ監視の導入は、プライバシーとセキュリティの観点から慎重な検討が必要です。データの取り扱いに関する規制やガイドラインに準拠し、ユーザーの信頼を損なわないようにすることが重要です。また、AIモデルの透明性と説明責任を確保することも、ユーザーがシステムを信頼し、その結果を受け入れるためには不可欠です。

将来的には、Metaplaneのようなデータ監視プラットフォームが、より多くの企業にとって必要不可欠なツールとなり、データ駆動型の意思決定を支える基盤として機能することが期待されます。データの品質と信頼性を確保することで、企業はより迅速かつ効果的に市場の変化に対応し、競争優位性を維持することができるでしょう。

from Exclusive: Metaplane nets $13M to detect data anomalies with AI.