Le cycle de financement a été dirigé par la société de capital-risque Insight Partners et soutenu par des financiers établis, dont Battery Ventures, Dawn Capital et FirstMark. Les fonds permettront à Dataiku de poursuivre sa croissance dans de nouveaux domaines et de s’appuyer sur ses offres de produits existantes.
Il s’agit d’investir davantage dans la plate-forme cloud Data Science Studio (DSS) de l’entreprise, qui fournit une solution de bout en bout environnement d’apprentissage automatique et d’analyse pour les scientifiques de l’information, les analystes et les ingénieurs. Il compte actuellement plus d’un million d’utilisateurs dans différents secteurs.
Plans d’avenir
Dataiku se prépare à utiliser le financement pour étendre sa présence aux États-Unis, en Europe et en Asie-Pacifique. Dans le cadre de cet effort, Dataiku a l’intention d’ouvrir de nouveaux lieux de travail à Zurich et à Tokyo ainsi que de renforcer ses zones existantes en France et aux États-Unis. L’entreprise prévoit également de développer son réseau de partenaires en élargissant ses relations avec les fournisseurs de cloud et les fournisseurs de plateformes analytiques.
Dans un communiqué de presse, le PDG de Dataiku, Florian Douetteau, a déclaré que l’entreprise utilisera les toutes nouvelles ressources pour » égaliser davantage l’IA » en fournissant une plate-forme open source permettant aux équipes d’information de développer des conceptions plus rapidement et plus efficacement. « Les entreprises comprennent parfaitement que le moment est venu d’accepter l’IA – ou de courir le risque de reculer », a-t-il déclaré.
Dataiku
Grâce à ce dernier investissement financier, Dataiku est prêt devenir l’un des leaders mondiaux du développement de l’IA et des options d’automatisation des données. En tirant parti de son ensemble d’outils de niveau entreprise, Dataiku souhaite aider les entreprises de toutes tailles à accélérer le déploiement de modèles d’IA en production.
Dataiku se prépare également à accélérer le développement de ses initiatives open source, telles que MLOps axé sur KubeFlow, la plate-forme d’automatisation de la science des données Seldon et Kubernetes Cluster Orchestrator Kube Flow Pipelines.
Ces travaux sont développés pour aider les utilisateurs à créer plus rapidement des modèles de découverte de machines améliorés à l’aide d’une application logicielle open source et du cloud .
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