Fused Workbench affichant la visualisation des données à côté des données.

De nos jours, nous disposons d’une tonne de données géospatiales provenant du nombre croissant de satellites tournant dans notre atmosphère, mais il faut une puissance de traitement et des prouesses techniques sérieuses pour transformer ces données en quelque chose d’utile.

Deux anciens ingénieurs d'Uber, Sina Kashuk et Isaac Brodsky, qui ont aidé à construire le système de cartographie chez Uber, ont décidé de mettre leurs connaissances au service du problème, et ils ont mis au point un produit rapide et sans serveur qui tire parti de certains outils open source qu'ils ont créés pour extraire ces données de la source et les intégrer dans des applications où elles peuvent être mises à profit.

Aujourd'hui, la startup est sortie furtivement avec la plateforme Fused et 1 million de dollars de financement de pré-amorçage.

Fused est un système en trois parties. Il prend des données, alimentées par des satellites, stockées dans des référentiels de stockage et les exécute via sa plate-forme pour les rendre utilisables. L'objectif final est de créer des représentations visuelles d'éléments tels que des données météorologiques, de déforestation ou de cultures et de mettre les données à profit dans des applications que les gens utilisent comme Excel, Airtable ou Notion. Ce qui le distingue de ce qui l’a précédé est la simplicité et la vitesse de traitement.

Kashuk, co-fondateur et PDG de Fused, affirme que l'entreprise a mis du temps à créer la solution actuelle. En fait, après avoir quitté Uber, ils ont créé une autre société en 2019, appelée Unfolded.ai, qui s'occupait d'un problème similaire de visualisation de données, mais qui a été rachetée très rapidement par Foursquare.

« Le principal défi que nous avons rencontré avec Unfolded était qu'il était très difficile d'arriver sur le marché parce que la majorité de la plate-forme était open source et les gens se demandaient : « pourquoi dois-je vous payer, alors que je peux simplement utiliser l'open source ? « , a déclaré Kashuk à TechCrunch.

Il s'agissait d'un problème de modèle commercial, mais ils se sont également heurtés à des limites, car ils essayaient d'exécuter une solution frontale localement sur un ordinateur portable, et à mesure que les données évoluaient, cela devenait très lent. Alors qu'ils réfléchissaient à leur prochaine activité, Kashuk et Brodsky ont vu cette opportunité avec les données provenant d'un nombre croissant de satellites commerciaux, et ils ont réalisé que le traitement des données en aval restait un défi et pouvait être une activité commerciale.

Plus précisément, les fondateurs ont vu la maturation de l'informatique sans serveur, où le fournisseur peut gérer toute l'infrastructure back-end, comme une opportunité d'aider les clients à traiter ces données et à les utiliser plus rapidement et plus efficacement. « Le mouvement du sans serveur combiné aux quantités massives de données provenant de l'industrie croissante des satellites commerciaux nous a fait croire que l'industrie était prête pour ce type de changement », a déclaré Kashuk.

La plate-forme est essentiellement une couche de traitement middleware qui permet de transformer les données géospatiales en quelque chose de plus consommable. Il se compose de plusieurs éléments open source et d'un moteur de traitement sans serveur. C’est dans ce dernier domaine que l’entreprise gagne de l’argent. Chaque fois que les données atteignent la passerelle API vers le backend sans serveur, Fused est payé.

L'ensemble du système est construit avec Python, qui est largement utilisé par les data scientists et les développeurs. Le système commence par une sorte de modèle de visualisation appelé fonction définie par l'utilisateur ou UDF. Cette partie est open source, permettant à la communauté de créer ces modèles, tels que les rendements des cultures, puis d'utiliser d'autres éléments de la plateforme Fused, pour commencer à décomposer les données telles que la quantité de blé produite par l'État américain ou par toute zone géographique. tu souhaites.

Ils peuvent ensuite transférer ces données vers d'autres programmes pour une analyse plus approfondie ou créer des visualisations de données basées sur les données. L’un des grands différenciateurs ici est la vitesse à laquelle Fused crée ces visualisations ou traite leurs modifications. Au lieu de prendre des heures, cela prend quelques secondes, selon l'entreprise.

L'un des éléments clés de la plate-forme impliqués dans la création des visualisations est le Fused Workbench, disponible à partir d'aujourd'hui. Le Workbench, bien que partiellement ouvert, ne fonctionne qu'en conjonction avec l'API back-end, dit-il, mais vous permet d'interagir avec les données pour voir différents aspects et voir vos modifications presque instantanément.

La société a été lancée l'année dernière et a travaillé avec les premiers clients bêta avant d'émerger aujourd'hui. Le million de dollars de pré-amorçage provenait de Fontinalis Partners ainsi que de divers investisseurs providentiels de l'industrie.

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