Plataforma Explorium
Explorium identifica datos que las empresas pueden no saber que necesitan para enriquecer sus modelos predictivos.

El inicio de datos que mejoran la inteligencia artificial recauda $ 75 millones

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Karl Tomusk

Explorium, una plataforma que recopila automáticamente datos externos para mejorar los modelos de aprendizaje automático de los usuarios, ha recaudado $ 75 millones en fondos de la Serie C.

Menos de un año después de obtener 31 millones de dólares, la startup ha completado otra ronda de financiación impulsada por la imprevisibilidad causada por la pandemia.

Explorium analiza modelos de datos, busca en su colección de miles de conjuntos de datos externos y identifica automáticamente los más relevantes para que un usuario mejore sus análisis y aprendizaje automático.

Durante la pandemia, las empresas descubrieron que sus modelos predictivos se habían vuelto obsoletos. Los datos históricos internos ya no podían pronosticar con precisión cambios o comportamientos en el mercado debido al cambio repentino y dramático en la vida de las personas.

Las empresas tuvieron que recurrir a datos externos, que podrían utilizar para enriquecer y mejorar sus previsiones. Sin embargo, un informe de Explorium mostró que el 93% de las empresas encuestadas dijeron que encontrar datos relevantes requería un esfuerzo 'alto' o 'medio', mientras que el 81% dijo que habían gastado al menos 100,000 dólares al mes en adquirir datos externos.

La firma de capital riesgo Insight Partners, que lideró la última ronda de inversiones, llamó a los datos "el nuevo diferenciador", y agregó que el simple hecho de usar modelos predictivos ya no es suficiente.

George Mathew, director gerente de Insight Partners, dijo: “La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ya están en juego. Todos los tienen. La ventaja competitiva dependerá no solo de la calidad de sus modelos, sino de la diversidad de datos que alimentan esos modelos, lo que convierte a Explorium en una propuesta única tanto para los científicos de datos como para los analistas ”.

En propiedad, Explorium tiene un cliente que compra y vende casas, cuyo modelo de precios interno, que incluía datos históricos de precios y tamaño, a menudo infravaloraba las propiedades. Al incorporar conjuntos de datos externos, como calificaciones de calidad del aire, calificaciones de alimentos locales y tiempos promedio de cierre de negocios locales, Explorium dijo que la compañía aumentó sus márgenes de menos del 10% al 14%.

Maor Shlomo, CEO de Explorium, dijo: “Como vimos el año pasado, los modelos y herramientas de aprendizaje automático para análisis avanzados son tan buenos como los datos detrás de ellos. Y a menudo esos datos no son suficientes.

“Estamos abordando una necesidad crítica para el negocio, guiando a los científicos de datos y líderes empresariales hacia las señales que los ayudarán a hacer mejores predicciones y lograr mejores resultados comerciales.

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