Foundational Capta R$ 8 Milhões para Otimizar Infraestrutura de Dados
A Foundational, uma startup dedicada a aprimorar a infraestrutura moderna de dados, anunciou a conclusão de uma rodada de financiamento seed de R$ 8 milhões, liderada pela Viola Ventures e pela Gradient Ventures, o fundo de investimento em IA do Google, com a participação de investidores-anjo e outras empresas de venture capital. A plataforma da empresa mapeia, analisa e aprimora automaticamente o código das equipes de dados para identificar problemas potenciais, sugerir correções e preparar dados para aplicações de IA.
Depois de operar em modo reservado nos últimos 18 meses, a Foundational está pronta para apresentar sua tecnologia ao público. Empresas notáveis como Ramp e Lemonade já adotaram sua plataforma. Em uma entrevista exclusiva, o CEO e cofundador da Foundational, Alon Nafta, enfatizou a importância de compartilhar sua história neste momento.
"No último ano e meio, desenvolvemos a capacidade de mapear e entender automaticamente o código que as equipes de dados escrevem, conectando-o ao ecossistema de IA atual", disse Nafta. "Nossa meta é alavancar essa tecnologia para ferramentas de IA e otimizar dados para consumo por IA."
Enfrentando a Crise de Qualidade de Dados
Nafta, que tem experiência em cibersegurança e infraestrutura de dados, cofundou a Foundational para enfrentar os desafios que as organizações encontram ao escalar suas operações de dados. Embora ferramentas como Snowflake, Databricks e dbt tenham tornado os dados mais acessíveis, elas também geraram pipelines de dados complexos e difíceis de manter.
"Em uma organização, os dados frequentemente mudam de mãos várias vezes", explicou Nafta. "Engenheiros os ingerem, engenheiros de dados os limpam, e engenheiros de análise os modelam — criando inúmeras trocas."
Como resultado, as equipes de dados frequentemente perdem a noção das interdependências dentro de seus sistemas de dados, levando a confusões, problemas de qualidade e painéis quebrados. Uma pesquisa da Gartner indica que a baixa qualidade dos dados custa às organizações uma média de R$ 12,8 milhões anualmente, com o impacto total ultrapassando R$ 510 milhões em 40 empresas.
Automatizando a Governança de Dados Através da Análise de Código
A Foundational busca enfrentar esses desafios analisando automaticamente o código-fonte das equipes de dados para mapear a linhagem dos dados e identificar problemas antes da implantação. A plataforma se integra a ferramentas como GitHub, fornecendo insights e sugestões diretamente no fluxo de trabalho dos desenvolvedores.
"Eles verão nossos insights, alertas ou sugestões nas ferramentas que já utilizam", observou Nafta. A Foundational requer apenas acesso a metadados no código, minimizando preocupações com privacidade e segurança de dados.
A plataforma utiliza análise de código estático, análise de tempo de execução dinâmica e técnicas de IA para criar um mapa abrangente das pipelines de dados de uma organização. Ela pode detectar problemas como referências circulares, consultas ineficientes que aumentam os custos na nuvem e campos não utilizados que podem ser removidos.
"Uma vez que temos um mapa completo do seu ecossistema de dados, podemos implementar automações poderosas", explicou Nafta. "Podemos alertá-lo sobre mudanças que possam afetar dependências posteriores, sugerir otimizações de desempenho e até gerar automaticamente documentação e catálogos de dados a partir do código."
Preparando Dados para um Futuro Orientado por IA
À medida que as empresas buscam se tornar orientadas por dados e abraçar a IA, a necessidade de manter a qualidade e a consistência dos dados se intensificou. A Gartner prevê que, até 2024, 50% das organizações adotarão soluções modernas de qualidade de dados para apoiar suas iniciativas digitais.
No entanto, a qualidade dos dados sozinha não é suficiente. Ao implementar modelos de aprendizado de máquina, as empresas frequentemente descobrem que seus dados estão inadequadamente preparados. Cientistas de dados gastam até 80% de seu tempo na limpeza, rotulagem e estruturação de dados antes de construir modelos.
A Foundational tem como objetivo simplificar esse processo por meio de sua abordagem de análise de código. Ao entender o contexto e a linhagem dos dados, a plataforma pode automatizar muitas tarefas de preparação de dados e oferecer recomendações sobre como estruturar os dados para um desempenho ideal do modelo.
"O aspecto dos dados é crucial para aprimorar iniciativas de IA", disse Nafta. "Mas também se trata de usar a IA para melhorar os dados. É um ciclo contínuo com um potencial tecnológico significativo."
Escalando e Perspectivas Futuras
Com o novo financiamento de R$ 8 milhões, a Foundational planeja expandir sua equipe de engenharia e fortalecer sua estratégia de entrada no mercado. Atualmente, a empresa conta com 16 funcionários, principalmente em San Francisco e Israel. À medida que as organizações adotam cada vez mais a IA e o aprendizado de máquina, Nafta acredita que a Foundational será fundamental para ajudá-las a melhorar sua gestão de dados.
A rodada de seed foi liderada pela Viola Ventures e Gradient Ventures, com contribuições adicionais da Asymmetric Venture Partners e executivos da Datadog, Intuit, Meta, Wiz, entre outros.
À medida que os volumes de dados crescem e a IA se torna padrão nas operações empresariais, a capacidade de gerenciar efetivamente pipelines de dados e garantir qualidade será essencial. Por meio de sua análise abrangente de código, a Foundational busca se estabelecer como a camada fundamental para uma nova era de inovação orientada por dados.
"Nosso objetivo é capacitar cada organização com dados de alta qualidade e confiáveis para construir a partir disso", concluiu Nafta. "Isto é apenas o começo para nós."
Classificação
