Tonic.ai recauda $ 35 millones Serie B para ayudar a los ingenieros a crear conjuntos de datos sintéticos – TechCrunch

Cuando los ingenieros crean software, a menudo se encuentran con problemas al probarlo sin utilizar datos reales del cliente. La creación de un conjunto de pruebas significativo puede llevar mucho tiempo y resultar difícil. Tonic.ai, una startup que ayuda a los ingenieros a crear conjuntos de datos sintéticos está tratando de resolver este problema, y ​​hoy la compañía anunció una Serie B de $ 35 millones.

Insight Partners lideró la ronda con la participación de GGV Capital, Bloomberg Beta, William Smith de Octave, Heavybit y Silicon Valley CISO Investments. La compañía ahora ha recaudado un total de $ 45 millones, según datos de Crunchbase.

Le PDG et co-fondateur de l’entreprise, Ian Coe, a déclaré que l’objectif de l’entreprise est de fournir aux développeurs des données de type production qui assurent la satisfaction des responsables de la gouvernance et de la conformité au sein d ‘una organización. Computación distribuída. Anonimizamos los datos confidenciales, al tiempo que preservamos el valor total de esos datos para que los desarrolladores puedan usarlos para crear y probar software ”, me dijo Coe.

Lo que hacen es crear estos conjuntos de datos «falsos» a partir de los datos reales, de modo que se parecen mucho a la información de la base de datos. Pero la solución implica algo más que anonimizar ciertos nombres para cumplir con los estándares legales y éticos. Esto a menudo implica conexiones extremadamente complejas que se mueven entre repositorios de datos y bases de datos complejas.

Dice que es por eso que no es algo que alguien pueda emular fácilmente o hacer por su cuenta. Están sucediendo muchas cosas bajo el capó para que esto suceda. Por ejemplo, asegúrese de que si cambia un nombre en un lugar, lo cambie consistentemente en cada paso del proceso de producción de la aplicación donde ese nombre puede aparecer sin filtraciones de datos reales.

Al menos por ahora, se centrarán en los desarrolladores como clientes objetivo principales, aunque el producto podría tener utilidad para otros roles, como los científicos de datos. La empresa se lanzó en 2019 y como ven otras startups como Gretel y Sintético Al tratar de resolver partes de este problema, Coe dice que no ha visto soluciones competitivas que realmente aborden la compleja gama de problemas comerciales.

“Vemos otras startups que son algo contemporáneas con nosotros y, en general, lo que vemos es que realmente no resuelven el problema de los datos empresariales, gran parte de esta infraestructura funciona. Datos realmente aburridos y que realmente se pueden integrar con CI / CD pipeline, y lo veo como un gran diferenciador para Tonic ”, dijo.

La empresa se lanzó en 2019 y actualmente cuenta con alrededor de 40 empleados. A medida que se esfuerzan por contratar a más personas con esta nueva afluencia de capital, esperan llegar al menos a 100 para 2022. Para lograrlo, recientemente contrataron a un nuevo gerente de personas y talentos, y eso es parte de su trabajo. para garantizar que la empresa construya una base de empleados diversa.

“Nuestro gerente de talento está liderando iniciativas especiales de reclutamiento este año para lograr [to historically underrepresented groups] y utilizamos diferentes servicios que sé que se especializan en contratación diversificada ”, dijo.