>SecodaはAIを活用したデータ検索とカタログ化プラットフォームを開発するスタートアップで、クラフトベンチャーズをリードとし、Abstract Venturesおよびいくつかのエンジェル投資家が参加した資金調達ラウンドで1,400万ドルを調達したことを発表しました。
Secodaの合計調達額は1,600万ドルになり、共同創業者兼CEOのエタイ・ミズラヒは、この資金をスタートアップのエンジニアリングの強化、さらなる研究開発への資金の投入、そして「最先端の」開発ツールの構築に充てる予定だと述べました。
ミズラヒは、TechCrunchの電子メールインタビューで次のように語っています。「Secodaのミッションは、Googleの検索のようにデータを見つけ、理解し、利用する体験を簡単にすることです。私たちのビジョンは、どんなチームメンバーも企業のデータに関する質問をすることができ、Secodaがその質問に答えることです。」
ミズラヒは2021年にオンタリオ州を拠点とするSecodaをアンドリュー・マクエウェンと共同設立しました。オタワを拠点とするGenMが2019年に買収したCorrelyという製品デモプラットフォームの後、彼らの2つ目のベンチャーです。
ミズラヒとマクエウェンは、Correlyの買収に続いてGenMに参加し、GenMでのデータの使用と分析の難しさを経験したことから、Secodaの立ち上げを決意したと説明しています。「ドキュメンテーションやデータの管理に関するプロセスの欠如が、さらに困難さを増しました」とミズラヒは付け加えました。「データの検索と理解ができないことに失望し、私たちはSecodaを始めました。」
GenM（現在のAcadium）だけでなく、他の企業も組織全体でデータの取り扱いに苦労しているようです。
Salesforceの2023年の報告書によると、ビジネスリーダーの41%がデータについて理解していないと回答しており、それはデータが複雑すぎるかアクセスが不十分だからです。また、Hazelcastの2021年の調査によると、企業の80%がデータ資産の統合に苦労しています。
Secodaはこれをどのように解決しているのでしょうか？ビジネスインテリジェンス、データ変換ツール、データベースと統合し、それらの上にAIアルゴリズムを適用することによって解決しています。
Secodaは、企業のテックスタック内のアプリ間に収納されている情報のマップを作成し、これまでお互いにコミュニケーションできなかったアプリ間でデータがどのように関連しているかをユーザーに表示します。これらの「ラインナップマップ」は、データチームが企業のデータに行われた変更や、テックスタック全体に影響を及ぼす変更を見ることもできます。
ミズラヒは次のように述べています。「過去数年間、多くのデータチーム向けの専門ソフトウェアを建設するスタートアップが急増しましたが、そうした多くのツールに分散した情報の理解に苦しんでいます。Secodaは企業データ知識の唯一の真の情報源をチームに提供します。」
ミズラヒの指摘通り、データの可視性の問題に取り組もうとするスタートアップが増えています。
Mantaは最近、エンタープライズ向けのデータ観測スイートを成長させるために3,500万ドルを調達しました。Unravel Dataは、複雑なデータスタックとツールを理解するのを支援するツールに対して5,000万ドルを獲得しました。また、データカタログを作成、修復、維持するためのアプリのコレクションであるAcryl Dataも2,100万ドルを獲得しました。
Secodaは、企業のメタデータからドキュメンテーションやクエリを自動生成する機能など、AIテクノロジーへの投資を差別化要因としています。また、OpenAIのAI搭載チャットボットであるChatGPTも組み込まれており、自然言語での質問やメタデータ横断検索に対応しています。
ミズラヒは次のように述べています。「企業のデータは、ほとんどの組織において分断されたパズルのような存在です。データチームは、互いにコミュニケーションしないアプリケーションで構成された大きなテックスタックや、誰もどこにも記録されていない多年にわたるレガシーナレッジを抱えています。私たちはデータ資産に必要な可視性と構造をもたらし、それがどこにあるかに関係なく、技術能力に関係なく、従業員に企業データを理解するための構造化された真実の情報源を提供します。」
Secodaは、現在20人の従業員を抱え、昨年の売り上げが前年比250％以上増加したと主張しています。これは、Remitly、Too Good to Go、Babylist、および投資家でもあるY Combinatorなど、新しい顧客のおかげです。
近い将来、Secodaはプラットフォームが消費するデータの品質を確認できるようにするモニタリング機能を導入する予定です。
ミズラヒは次のように説明しています。「ユーザーは1クリックで、変更が影響を及ぼすアセットと、データ品質エラーを減らす方法を理解できるようにすべきです。発見ツールにモニタリングを組み込むことで、データチームの業務効率を追跡することも可能になります。つまり、企業のテックスタック内の多くのツールによって生成されたコストを追跡し、企業がコストを節約するのを支援するのです。」
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