Lorsque les cofondateurs d’Anomalo ont quitté Instacart en 2018, ils pensaient pouvoir mettre à profit l’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes de qualité des données inhérents aux grands ensembles de données. Cinq ans plus tard, l’idée de l’entreprise est encore plus pertinente alors que la qualité des données occupe une place centrale avec les grands modèles linguistiques.
Aujourd’hui, la startup a annoncé une série B de 33 millions de dollars, soit l’équivalent de sa série A 2021 et portant le total levé à 72 millions de dollars, selon la société.
Le co-fondateur et PDG Elliot Shmukler affirme que la thèse avec laquelle ils ont commencé a été validée au fil des années. « Si vous envisagez d’utiliser les données pour faire quoi que ce soit, qu’il s’agisse de tableaux de bord, de prise de décision ou, de nos jours, d’alimenter des applications d’IA générative, alors vous avez besoin [a tool] il s’agit en fait de surveiller ces données et de s’assurer qu’elles sont correctes, de haute qualité et prêtes à être utilisées », a déclaré Shmukler à TechCrunch.
Alors que les entreprises stockent des quantités de plus en plus importantes de données dans le stockage cloud et dans des entrepôts de données comme Databricks et Snowflake, ce besoin n’a fait que s’accentuer, dit-il. Mais à une époque où tout le monde cherche à réduire les coûts, ils ont trouvé un moyen de limiter les données surveillées par Anomalo à certains ensembles de données, au lieu de tout surveiller, afin de contribuer à réduire les factures des clients. « Vous pouvez réserver notre type de ML et d’IA complets [solution] pour les tables et les ensembles de données qui en ont vraiment besoin », a-t-il déclaré.
L’approche fonctionne. Shmukler a indiqué que la société avait été multipliée par 15 depuis cette série A lorsqu’il a déclaré à TechCrunch que les revenus étaient d’environ 1 million de dollars. Cela porterait les revenus actuels à près de 15 millions de dollars. De plus, pour le récent troisième trimestre fiscal de l’entreprise, il a indiqué que les revenus récurrents annuels ont augmenté de 177 %, des chiffres de croissance que nous n’avions pas vus depuis un certain temps pour les startups en démarrage.
Shmukler dit qu’il comprend toujours que même si les investisseurs sont évidemment favorables à ce type de croissance, ils sont toujours en mode efficacité et, en tant que PDG, il doit trouver des moyens de suivre cette ligne. « Les investisseurs aiment toujours la forte croissance, ils ne veulent tout simplement pas que vous mettiez le feu aux liquidités », a-t-il déclaré.
Pour aider à trouver le bon équilibre, l’entreprise s’est fixé quelques objectifs pour trouver le juste équilibre entre croissance et efficacité. « Notre objectif de croissance était basé sur le pourcentage de croissance du ARR, et notre efficacité est en fait basée sur le multiple de combustion, qui apparaît comme l’une de ces mesures d’efficacité auxquelles les investisseurs prêtent attention. Et nous considérons donc cette mesure d’efficacité de combustion multiple comme une sorte de contrepoids à notre croissance », a-t-il déclaré.
À mesure que les revenus de l’entreprise augmentent, l’entreprise a embauché et compte actuellement jusqu’à 50 employés et prévoit de doubler ce chiffre avec les nouveaux fonds. L’entreprise nous a dit en 2021, alors qu’elle comptait moins de 10 personnes, qu’elle considérait la diversité comme l’un de ses principaux objectifs. Shmukler dit que c’est un travail en cours, mais sur les sept cadres qu’ils ont embauchés depuis le cycle A, quatre sont des femmes. Il affirme qu’un tiers du groupe d’ingénieurs est composé de femmes et qu’elles s’efforcent de réduire l’écart entre ce nombre. Il pense que le fait d’avoir des femmes à des postes de direction contribuera à en attirer d’autres.
« La présence de femmes dirigeantes et de femmes responsables de l’ingénierie a vraiment été formidable pour attirer des candidatures féminines pour tous nos postes. Et donc je pense que cela va nous être très utile car nous doublerons à nouveau la taille de l’entreprise », a-t-il déclaré.
SignalFire a dirigé l’investissement de série B de 33 millions de dollars avec la participation de l’investisseur stratégique Databricks Ventures. Les investisseurs précédents Norwest Venture Partners, Two Sigma Ventures et Foundation Capital ont également participé au cycle. Il est particulièrement intéressant que la société ait attiré l’attention de l’une des principales startups d’analyse de données, Databricks, qui avait une valorisation de 43 milliards de dollars en septembre dernier, lorsqu’elle a levé 500 millions de dollars supplémentaires.
