Elementl recauda 33 millones de dólares para construir plataforma de datos competitiva

La startup Elementl, que está construyendo una plataforma de datos basada en el popular orquestador Dagster, ha anunciado hoy que ha recaudado una ronda de Serie B de 33 millones de dólares liderada por Georgian. Esta ronda también contó con la participación de nuevos inversores 8vc y Human Capital, así como de los inversores existentes Sequoia, Index, Amplify, Hanover y Slow. La nueva ronda eleva el total de financiación de la empresa a 48,8 millones de dólares.

La importancia de la orquestación de datos

El fundador de Dagster, Nick Schrock, también fundó Elementl después de muchos años en Facebook, donde también co-creó GraphQL. Schrock es actualmente el CTO y presidente de la compañía, con su ex colega de Facebook Pete Hunt como CEO. Hunt admitió que en ese momento, no entendía realmente la propuesta de valor de Dagster, pero a medida que trabajaba en más problemas de datos en Facebook y luego en Smyte, el servicio anti-abuso que co-fundó y luego vendió a Twitter, la necesidad de una mejor orquestación de datos se hizo evidente para él.

"Me di cuenta de que hay estas grandes tuberías de datos complejas que están tomando decisiones muy serias, no solo eliminando publicaciones en las redes sociales, sino también decidiendo quién obtiene una hipoteca, todo eso. Una vez que llegas a cierto tamaño, cada empresa es una empresa de datos y cada empresa tiene una plataforma de datos", dijo Hunt. Esto también significa que la gestión de sus tuberías de datos es uno de los mayores desafíos para muchas empresas.

La importancia de centrarse en los activos de datos

Elementl repensó esto con lo que llama un activo de datos (que podría ser una tabla en un almacén de datos o un archivo en un lago de datos) en su núcleo. Entonces, en lugar de pensar en tareas como la abstracción principal, Elementl (y Dagster) se centran en los activos de datos. "Al centrar esta noción de un activo en el núcleo de nuestro sistema, obtenemos un libro mayor de cada activo de datos en la organización y cada transición de estado por la que ha pasado, junto con todos los metadatos asociados. Ese es un modelo mental que a los desarrolladores les encanta", dijo Hunt.

Competencia con Apache Airflow

Dado que compite con herramientas bien probadas como Apache Airflow, Dagster también necesita funcionar bien para grandes organizaciones, y también debe ser un proyecto de código abierto legítimo. Como la mayoría de las startups de código abierto, la compañía está agregando características empresariales como inicio de sesión único, acceso basado en roles y soporte para equipos sobre el proyecto de código abierto a medida que construye su oferta comercial. Y como Airflow es tan popular, el equipo también lanzó recientemente una herramienta que permite a los usuarios actuales de Airflow ejecutar tuberías de datos escritas para Airflow en Dagster.

El futuro de Elementl

Durante el último año, el número de proyectos activos que utilizan Dagster se ha triplicado, según la compañía, y también ha aumentado la comunidad de código abierto en general. Actualmente, empresas como Doordash, Flexport y Aritzia están utilizando Dagster en producción. La compañía planea utilizar la mayor parte de la nueva financiación para construir su organización de go-to-market.

"Dagster fue construido desde cero para proporcionar una experiencia de desarrollador transformadora mientras se soportan los casos de uso más exigentes en ingeniería de datos. Nuestras abstracciones únicas y enfoque centrado en los activos están resonando realmente con los practicantes de datos, y estamos viendo esto reflejado en nuestras principales métricas de crecimiento", dijo Schrock.

Emily Walsh, la inversora líder en Georgian, declaró que su equipo adoptó Dagster para la orquestación de datos hace más de un año después de una evaluación de las soluciones en el espacio. "Hemos estado impresionados con cómo Dagster ha acelerado la productividad de nuestro equipo de ingeniería y su capacidad para enviar eficientemente tuberías de datos de calidad de producción", dijo.