Qbeast recauda 2,5 millones de euros para lograr que los data lakes sean rápidos y fáciles de usar

Qbeast, spin-off del Barcelona Supercomputing Center, ha anunciado el cierre de una ronda seed de 2,5 millones de euros. La operación fue liderada por Elaia, con la participación de nuevos inversores como Sabadell Venture Capital  y Oscar Salazar, Founding CTO de Uber,además de Inveready, lead investor de la ronda anterior. Entre sus inversores anteriores se incluyen junto a Inveready, BStartup, de Banco Sabadell y diversos business angels. La financiación permitirá a Qbeast acelerar la comercialización al ocupar puestos comerciales clave y seguir invirtiendo en desarrollo de productos, tecnología y el desarrollo de alianzas.

Qbeast ha desarrollado el formato de datos más avanzado para Data Lakes en código abierto para potenciar su propuesta de valor. Además está creando una comunidad en torno a este formato de datos. Actualmente, el equipo de ingeniería está logrando que el formato se integre con las herramientas de gestión datos más modernas, para atraer a las empresas más punteras de Big Data.

DATA LAKES, FÁCILES Y ECONÓMICOS PARA USAR

La solución de Qbeast simplifica el trabajo de los ingenieros que utilizan Data Lakes. Qbeast organiza así
todos los datos de las empresas para que puedan leerlos de manera eficiente desde cualquier solución
que prefieran, lo que hace que sea mucho más económico usar su herramienta favorita de Business
Intelligence o entrenar sus modelos de Machine Learning a escala.

“Las empresas que manejan datos tienen pocas opciones: si quieren saber qué está pasando en su
negocio, necesitan usar un Data Warehouse. Mientras que si quieren predecir el futuro, optimizar sus
procesos y utilizar Machine Learning, necesitan un Data Lake. Terminan usando diferentes tecnologías y necesitando diferentes personas, pero también con el doble de costes relativos a la nube y el doble del
tiempo de desarrollo, lo cual es un gran problema. En Qbeast vamos a cambiar esto haciendo que la
vida de los equipos de datos sea más fácil y que las herramientas de datos sean más eficientes", ha explicado Cesare Cugnasco, CEO de Qbeast.

Para uno de sus clientes, Qbeast mejoró el tiempo de ejecución en sus análisis de datos en un 68 % con total precisión y hasta 50 veces mediante muestreo, lo que permitió análisis más rápidos, ahorros en costos de la nube y menor consumo de energía.  

Qbeast ya ha firmado clientes de pago, como una empresa de ciberseguridad. Además, Qbeast colabora
con Preply con el objetivo de mejorar la eficiencia del entrenamiento del modelo de Machine Learning.

Las soluciones innovadoras de Qbeast pueden ser particularmente interesantes para marketplaces,
plataformas de comercio electrónico, IoT y empresas de industrias como publicidad y marketing,
fabricación, comercio minorista y servicios financieros.

“Estamos orgullosos de respaldar a Qbeast y su equipo altamente capacitado, muy vinculado a la
investigación avanzada. Los fundadores tienen la misión de reducir la fricción que impide que cientos de
miles de empresas aprovechen de manera eficiente sus data lakes debido a su complejidad. Qbeast
puede crear mucho valor y estamos ansiosos por comenzar este viaje juntos", ha asegurado Sébastien Lefebvre, socio de Elaia.