流入データの健全性をチェックするMonte Carloが約26億円を調達

今回は「流入データの健全性をチェックするMonte Carloが約26億円を調達」についてご紹介します。

関連ワード （Monte Carlo、資金調達等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

企業のデータ流入の監視をサポートしているスタートアップMonte Carlo（モンテカルロ）は米国時間2月9日、2500万ドル（約26億円）のシリーズBラウンドをクローズしたと発表した。

GGVとRedpointが共同でリードした本ラウンドの数カ月前の2020年9月、同社はシリーズAで1500万ドル（約16億円）を調達したばかりだ。シリーズAとシードのディールはシリーズBにも参加したAccelがリードした。

今回のラウンドが注意を引いたのは、前ラウンドからそれほど時間が経っていなかったからだけでなく、筆者はMonte Carloの専門であるデータの可観測性が何を意味するのかまったく知らなかったからだ。

そこでTechCrunchはMonte Carloの共同創業者でCEOのBarr Moses（バー・モーゼ）氏に電話し、業界について、そして同社がいかにしてそれほど早く多くの資金を引きつけることができたのか尋ねた。

ビッグデータは少し前は混み合っていたが、広い意味でのデータパズルの1ピースにすぎなくなった。我々はこの証拠をDatabricksの最近の売上高成長に見ることができる。同社は企業データ上でのアナリスティックとAIサービスを構築することで2020年にARR（年間経常収支）が4億2500万ドル（約444億円）に達した。

Monte Carloはデータのライフサイクルの初期に関わることで、データ分野で別の賭けをしている。こんな風に考えてほしい。Snowflakeはあなたのデータすべてを保存でき、Databricksはあなたが分析するのを手伝うことができる。しかしあなたのリポジトリに流入してくるデータを確かめるのはどうか？

データ流入が無意味なものではなく。健全かどうかを確かめるというのがMonte Carloが行っていることだ。

モーゼ氏によると、企業は現在、無数のデータソースを持っている。理論的にはそれはすばらしく、通常であればデータが多いことは良いことだ。しかしそうしたソースの1つか2つがおかしくなれば、悪い情報を収集・保存・分析する前にその事実を把握することは極めて重要となる。

なのでMonte Carloはこのところホットなデータ企業よりも上流に構え、あなたのデータレイクに実際にたどり着くものが合法かを確かめるために数多くのパラメーターのインバウンドデータソースを管理する。

同社はデータの鮮度（どれくらい直近のものか、あるいは古いものか）、ボリューム（少なすぎ、あるいは多すぎ）、スキーマ（データの構造そのもの。問題となりそう、あるいは下流のサービスを破壊しうるものに変えていないかをみる）、ディストリビューション（データポイントがたとえば1桁から数百万に急増していないか）、系統をチェックすることでデータ流入のブレークポイントを発見するのを手伝うことができる。

Monte Carloは標準ではないデータ流入が何なのかを突き止めるのに企業の特定のデータパイプから学習していると聞き、筆者は同社のソフトウェアをセットアップして動かすのにどれくらいの時間がかかるのか興味を持った。モーゼ氏によるとそう長くはかからず、多くの場合セットアップに1時間、学習するのに1週間とのことだ。

Monte Carloのプロダクトは、それだけで我々の注意を引くに足るほど見事なものだ。しかし、より広範なデータスペースの拡大にうまく適合していること、特にストレージに直接関係のないデータツールを使用していることは、検討する価値がある。

2500万ドルを手にし、Monte Carloは現在25人のスタッフを増やし、ミッドマーケットと法人顧客をターゲットにして積極展開できる。同社がどれくらいすばやくスケール展開できるか、そしていつ成長の数字を目にするか、楽しみだ。

画像クレジット：baranozdemir / Getty Images

【原文】

This morning Monte Carlo, a startup focused on helping other companies better monitor their data inflows, announced that it has closed a $25 million Series B.

The round, which was co-led by GGV and Redpoint, comes mere months after its September Series A that was worth $15 million. Accel led the company’s Series A and seed deals, participating in its Series B as well.

The round caught our attention not only for the speed at which it was raised following Monte Carlo’s preceding investment, but also because your humble servant had no idea what data observability, the startup’s niche, really was.

So we got Monte Carlo co-founder and CEO Barr Moses on a call to explain both her company’s space, and how it managed to attract so much more capital so quickly.

Data inflows

Big data was the jam a while back, but it turned out to be merely one piece in the broader data puzzle. We can see evidence of that in recent revenue growth at Databricks, which reached $425 million ARR in 2020 by building an analytics and AI service that sits on top of companies’ data.

Monte Carlo is another bet on the data space, sitting a bit earlier in the data lifecycle. Think of it this way: Snowflake can hold all your data, and Databricks can help you analyze it. But what’s checking to make sure that data flowing into your repositories is, you know, not bullshit?

Figuring out if data inflows are healthy and not bunk is what Monte Carlo does.

According to Moses, companies now have myriad data sources. That’s great in theory, as more data is usually a good thing. But if one or two of those sources goes haywire, figuring that out before you collect, store and analyze the bad information is pretty important.

So Monte Carlo sits upstream from the other data companies that are hot these days, keeping tabs on inbound data sources across a number of parameters to make sure that what’s actually arriving in your data lake is legit.

The startup does that, Moses said, by checking data freshness (how recent, or tardy the data in question is), volume (is there too little, too much?), schema (the data’s structure itself, to see if things have changed that could matter, or break downstream services), distribution (if data points suddenly jump from say, the single digits to the millions) and lineage, which can help find breakpoints in data inflows.

Hearing that Monte Carlo learns from a company’s particular data pipes to figure out what could be non-standard data inflow made me curious how long it takes to get the startup’s software set up and running; not long, per Barr — an hour to fire it up in many cases, and a week to learn.

A growing sector

Monte Carlo’s product is neat enough to warrant our attention by itself. But, fitting neatly inside the growth of the broader data space, and especially data tooling that isn’t directly concerning storage, makes it all the more worth considering.

And now with $25 million more, Monte Carlo can expand its current staff of 25, and keep attacking its mid-market and enterprise customer target. Let’s see how quickly it can scale, and how soon we can start squeezing the startup for growth numbers.

（文：Alex Wilhelm、翻訳：Nariko Mizoguchi）

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