Anomalo推出价值3300万美元的系列A,以自动查找数据集中的问题

随着公司收集不断增长的数据集,发现可能影响机器学习模型可行性的数据问题变得越来越重要。 Anomalo 正在使用机器学习来帮助自动解决数据可行性问题。

Anomalo推出价值3300万美元的系列A,以自动查找数据集中的问题

今天,该公司宣布了 3300 万美元的 A 轮投资,由 Norwest Venture Partners 领投,Two Sigma Ventures、Foundation Capital、First Round Capital 和 Village Global 跟投。

该公司由两名 Instacart 资深人士创立,他们曾在之前的公司解决过类似的问题。 Anomalo 的联合创始人兼首席执行官 Elliot Shmukler 表示,如果您依靠数据来运营您的业务,那么该数据中的任何问题都可能给组织带来问题。

“Anomalo 所做的是连接到像 Snowflake 这样的企业数据仓库,在那里他们储存公司收集的所有这些数据,并监控所有这些数据集是否存在异常问题和数据中不受欢迎的变化,这可能导致大量如果你真的试图依靠这些数据来经营你的业务,就会出现问题,”Shmukler 解释说。

这听起来很简单,但 Anomalo 在幕后所做的是连接到这些数据仓库,并针对这组特定数据的正常情况训练机器学习模型,并在发现问题时进行报告。 Shmukler 说,这种方法与其他解决方案形成对比,其他解决方案迫使数据团队明确定义好的数据是什么样的,他说随着数据集的数量和规模的增长,这种方法变得越来越难以管理。

“如果你看看其他解决方案……他们需要数据团队的人参与进来,并从本质上定义他们的期望,也就是说,这就是好的数据的样子,[而且]这是一项巨大的工作。随着您的数据发生变化并推出​​新产品和新地域,您必须不断更新这些定义,”他说。

这是创始人在 Instacart 的数据团队中看到的一个问题,他们必须不断更新这些定义。当他们推出 Anomolo 时,他们的目标之一是为数据团队自动化该流程,这样他们就不必处​​理那些手动工作。

这不是一个容易解决的问题。两位创始人——Shmukler 和首席技术官 Jeremy Stanley——于 2018 年离开 Instacart 成立公司,花了几年时间让机器学习模型按照他们想要的方式工作,没有太多误报或需要太多历史记录作为学习的基础。

虽然创始人不想透露当前员工的确切人数,但计划在明年再招聘 40 或 50 名。 Shmukler 说,当他和斯坦利决定创办一家公司时,他们设定了包括多元化在内的核心价值观。

“我们实际上写下了一套供组织遵守的价值观,其中之一是多元化。这对我们 Instacart 来说非常重要,我们只是想继续 [在这家公司] 从事这项工作。因此,我们非常注意确保在招聘某个职位时,我们会为该职位引入多元化的候选人……好消息是,它正在发挥作用,至少在今天,我们 25% 的人工程团队都是女性,这对于处于早期阶段的公司来说可能是不寻常的。我们希望保持这种状态并继续改进,”他说。

虽然该公司今天正式启动,但它有付费客户,并报告说它已经至少有 100 万美元的收入。它按其监控的数据集收费,而不是按用户或通过其管道的数据收费。出门在外的客户包括 BuzzFeed、Discover Financial Services 和 Substack。

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