AIを強化するデータスタートアップが75万ドルを調達 - PlaceTech

Exploriumは、予測モデルを強化する必要があることに企業が気付いていない可能性のあるデータを特定します

18月2021、18：33  | 

カールトマスク

探検、ユーザーの機械学習モデルを改善するために外部データを自動的に収集するプラットフォームは、シリーズCの資金で75万ドルを調達しました。

31万ドルを確保してからXNUMX年も経たないうちに、このスタートアップはパンデミックによる予測不可能性に刺激されて、別の資金調達ラウンドを完了しました。

Exploriumはデータモデルを分析し、何千もの外部データセットのコレクションを検索し、ユーザーにとって最も関連性の高いデータセットを自動的に特定して、分析と機械学習を改善します。

パンデミックの間、企業は予測モデルが時代遅れになっていることに気づきました。 社内の履歴データでは、人々の生活が突然劇的に変化したため、市場の変化や行動を正確に予測できなくなりました。

企業は外部データに目を向ける必要があり、それを使用して予測を充実させ、改善することができました。 ただし、Exploriumのレポートによると、調査対象の企業の93％が、関連データの検索に「高」または「中」の労力を費やしたと述べ、81％が、外部データの取得に少なくとも月に100,000万ドルを費やしたと述べています。

最新の投資ラウンドを主導したベンチャーキャピタルのInsightPartnersは、データを「新しい差別化要因」と呼び、予測モデルを使用するだけではもはや十分ではないと付け加えました。

InsightPartnersのマネージングディレクターであるGeorgeMathew氏は、次のように述べています。 誰もがそれらを持っています。 競争上の優位性は、モデルの品質だけでなく、それらのモデルに燃料を供給するデータの多様性にも依存するため、Exploriumはデータサイエンティストとアナリストの両方にとってユニークな提案になります。」

不動産では、Exploriumには住宅を売買するクライアントがあり、その社内価格モデル（過去の価格データとサイズを含む）は、しばしば過小評価されている不動産です。 Exploriumは、大気質の評価、地元の食品の評価、地元の平均営業終了時間などの外部データセットをプラグインすることで、マージンを10％未満から14％に引き上げたと述べました。

ExploriumのCEOであるMaorShlomo氏は、次のように述べています。「昨年見たように、高度な分析のための機械学習モデルとツールは、その背後にあるデータと同じくらい優れています。 そして、多くの場合、そのデータは十分ではありません。

「私たちはビジネスクリティカルなニーズに対応し、データサイエンティストとビジネスリーダーを、より良い予測を行い、より良いビジネス成果を達成するのに役立つシグナルに導きます。

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