Chasse-neige, une plate-forme conçue pour créer des données pour les applications d’intelligence artificielle et d’intelligence d’affaires, a annoncé aujourd’hui avoir levé 40 millions de dollars dans le cadre d’un cycle de financement de série B mené par NEA, les investisseurs de Snowplow, Atlantic Bridge et MMC. Le co-fondateur et PDG Alex Dean a déclaré que les nouveaux fonds permettront à Snowplow de développer son équipe, d’établir un deuxième siège social à Boston et d’étendre sa plate-forme pour prendre en charge de nouveaux types de création de données.
Snowplow trouve ses origines dans le travail de conseil de Dean et Yali Sassoon (co-fondateur de Snowplow), qui impliquait souvent d’aider les entreprises à utiliser les données comportementales des applications mobiles et des sites Web pour éclairer leurs stratégies commerciales. Les « données comportementales » font référence aux données qui capturent la façon dont les personnes, généralement les clients, interagissent avec les produits et les services.
Dean était analyste chez Deloitte et consultant chez Fathom Partners, tandis que Sassoon était associé chez PwC. Selon Dean, leurs clients n’arrêtaient pas de se heurter à des limites – principalement, ces données étaient «coincées» à l’intérieur d’outils comme Google Analytics.
« Les équipes de données passaient la majorité de leur temps à essayer d’extraire des données de différentes plates-formes logicielles en tant que service, laissant peu de temps précieux pour innover », a déclaré Dean à TechCrunch dans une interview par e-mail. « [We] a lancé Snowplow pour aider toute entreprise à créer des données comportementales granulaires pour elle-même, dans son propre cloud, libérant ainsi les analystes de données et les scientifiques des contraintes imposées par les fournisseurs d’analyse.
Snowplow crée des données d’IA et d’apprentissage automatique « à la source », c’est-à-dire le magasin de données préféré d’un client (comme une instance Amazon Web Services ou Google Cloud Platform). L’idée est d’automatiser la création et la gestion d’un « langage de données » dans une entreprise, avec un schéma commun qui peut être modélisé pour l’intelligence d’affaires et l’IA, diffusé en continu pour les applications en temps réel et enrichi avec des données et des systèmes tiers.
Dean soutient que la création de nouvelles données comportementales au lieu de réutiliser les données existantes peut conduire à des ensembles de données de meilleure qualité pour l’IA et l’analyse. Par exemple, un client, Software.com, utilise Snowplow pour suivre les données d’événements provenant de plusieurs sources sur sa plate-forme et les diffuser dans un format unique et consolidé.
« Aucune entreprise ne fait exactement ce que nous faisons », a déclaré Dean. « D’autres entreprises créent des données comportementales, mais généralement pour alimenter leurs propres applications – les exemples incluent les solutions d’analyse numérique (par exemple, Google Analytics) et les plates-formes de données client (par exemple, Segment, mParticle). Cependant, contrairement à ces solutions, Snowplow… traite les données dans les clouds des clients.
Snowplow, qui a levé un total de 55 millions de dollars, affirme que plus de 10 000 entreprises, dont Flickr et Strava, utilisent sa plateforme à ce jour. (Ce chiffre couvre les organisations utilisant la plate-forme open source de Snowplow ainsi que son produit entièrement géré.) Les revenus récurrents annuels de Snowplow s’élèvent à 12 millions de dollars et la startup prévoit d’augmenter ses effectifs de 140 employés à 200 d’ici la fin de l’année.
« La suite C doit être toujours vigilante sur la sécurité, la confidentialité et la gestion de ses données. Snowplow donne un contrôle complet de leurs pipelines de données au sein de leur propre infrastructure cloud », a déclaré Dean. « Nous avons connu une forte croissance pendant la pandémie, car de nombreuses entreprises ont doublé leurs investissements dans le numérique et les données… [and] nous croyons que nous sommes bien placés pour tout ralentissement économique plus large. [We’re] bien capitalisé avec un produit qui génère un retour sur investissement nettement amélioré dans l’IA. La transformation numérique ne ralentit pas, et l’IA y joue un rôle de plus en plus important. »
