Калифорнийский стартап Birst, специализирующийся на разработке программных решений для анализа данных, получил финансирование в размере 38 миллионов долларов от венчурного фонда Sequoia Capital. В Sequoia верят в грядущий рост спроса на продукты Birst, которые упрощают анализ огромных объёмов данных, накапливаемых корпорациями.

Birst с 2005 года разрабатывает решения, необходимые для того, чтобы связать разрозненные процессы по добыче и обработке данных, идущие в крупных компаниях. В Birst решили создать облачный сервис, призванный не только собрать воедино все данные и консолидировать усилия по их обработке, но и снизить стоимость внедрения этих процессов.

За плечами основателя Birst Брэда Питерса – работа в качестве главы подразделения компании Siebel Systems по разработке аналитического софта. Впоследствии этот бизнес перешёл к Oracle.

Питерс считает, что нынешние методы работы с “большими данными” неэффективны: в хранилищах накапливаются огромные массивы информации, и каждое подразделение компании работает только с определённым набором данных. Если аналитики будут трудиться вместе, а для каждого изменения схемы работы не потребуется вызывать технических специалистов, это даст огромный выигрыш.

В Birst гордятся тем, насколько интерактивной удалось сделать работу с “большими данными” с помощью сервиса компании. В подтверждение приводится видеоролик, демонстрирующий работу с его “приборной панелью”.

http://www.youtube.com/watch?v=bEmYzm22wZE

Интересно, что облачные технологии в понимании Birst не обязательно означают передачу данных за пределы собственных серверов компании-клиента. Если такой вариант оказывается нежелательным, то в Birst предлагают приобрести “аппаратный” вариант сервиса – сервер Birst Appliance. Сообщается, что продукты Birst совместимы как с другими облачными технологиями бизнес-анализа, так и с более старомодными решениями SAP и IBM.

В этом году Birst анонсировала новый продукт, который будет основан на технологии Hadoop – опенсорсной реализации модели распределённых вычислений Map/Reduce. Этот подход широко используется для организации поиска в больших массивах данных, позволяет работать с неструктурированной информацией и даёт большой прирост в производительности за счёт параллелизации.

Birst сообщает, что её решениями пользуется уже более тысячи организаций. Сторонние инвестиции и находящиеся в разработке перспективные продукты дают шанс значительно увеличить это число.