Công ty khởi nghiệp Lightup xây dựng giải pháp chất lượng dữ liệu

BÍCH PHƯƠNG• 04/08/2023 01:38

Lightup một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Mountain View, California giúp các công ty phát hiện khi ứng dụng của họ nhập dữ liệu sai hoặc lỗi thời.

Lightup vừa huy động thành công 9 triệu USD tại vòng tại trợ Series A, do Andreessen Horowitz và Newland Ventures đồng dẫn dắt. Ngoài ra còn có Spectrum 28 Capital, Shasta Ventures, Vela Partners và Incubate Fund cũng tham gia. Hiện startup này đã huy động tổng cộng 20,7 triệu USD.

>>Startup Immuno Cure phát triển nền tảng vắc-xin DNA tăng cường PD-1

Lightup ra mắt vào năm 2019 và phải mất vài năm để xây dựng giải pháp. Đến nay, công ty khởi nghiệp này đã có 20 nhân viên với kế hoạch thuê thêm bằng số tiền mới. Việc được phân phối đang giúp nhà sáng lập xây dựng một lực lượng lao động đa dạng hơn.

Lightup có trụ sở tại Mountain View, California cung cấp một nền tảng phát hiện các sự cố trong đường ống dẫn dữ liệu. Đường dẫn dữ liệu là một quy trình công việc phần mềm tự động di chuyển thông tin từ ứng dụng này sang ứng dụng khác. Ví dụ, các quy trình công việc như vậy có thể truyền thông tin về tình trạng sẵn có của sản phẩm từ hệ thống theo dõi hàng tồn kho của nhà bán lẻ đến công cụ lập kế hoạch chuỗi cung ứng của họ.

Các trục trặc trong đường dẫn dữ liệu có thể làm gián đoạn các sáng kiến phân tích của startup. Nếu một quy trình cung cấp thông tin cho bảng điều khiển theo dõi doanh thu bắt đầu phân phối dữ liệu bán hàng ngoài dữ liệu, thì bảng điều khiển sẽ trở nên không chính xác. Các vấn đề tương tự có thể phát sinh khi bộ dữ liệu được phân phối với các trường bị thiếu hoặc trùng lặp.

>>Startup Việt Nam tìm cách xâm nhập thị trường Nhật Bản

Để bắt lỗi như vậy, các công ty tạo ra cái gọi là kiểm tra chất lượng dữ liệu. Đó là những thuật toán tự động quét thông tin chảy qua một đường ống để tìm các lỗi tiềm ẩn. Theo Lightup, nền tảng của nó cho phép thực hiện các kiểm tra như vậy trong vài phút thay vì hàng tháng như thường lệ.

Nó cho phép các nhà phát triển tạo kiểm tra chất lượng dữ liệu thông qua giao diện không có mã. Theo công ty, nền tảng của nó hoạt động bằng cách xác định thông tin nào thường chảy qua một đường dẫn dữ liệu. Sau đó, nó phát hiện các bản ghi bị hỏng khỏi mẫu và cho biết có thể đã xảy ra lỗi.

Nếu một đường dẫn thường xử lý 500 megabyte dữ liệu mỗi ngày, thì nền tảng của Lightup có thể tạo cảnh báo khi dung lượng đó giảm xuống còn 300 megabyte. Mức giảm như vậy có thể cho thấy đường ống không thể xử lý một số bản ghi. Nền tảng có thể phát hiện các thay đổi không chỉ về khối lượng dữ liệu chảy qua một đường ống mà còn cả các hiện tượng mà dữ liệu mô tả.

Một nhà bán lẻ có thể có một quy trình chuyển nhật ký bán hàng sang một ứng dụng phân tích để xử lý. Theo Lightup, nền tảng của nó có thể phát hiện nếu giá trị trung bình của các giao dịch mua mà nhật ký bán hàng mô tả đột ngột giảm xuống. Nền tảng cũng có thể phát hiện ra những thay đổi tinh vi hơn, chẳng hạn như nếu giá trị mua hàng trung bình đột nhiên bắt đầu tăng 10% mỗi tuần sau hai tháng mà nó chỉ tăng trưởng hàng tuần ở mức một con số.

Người dùng có thể tùy chỉnh loại dữ liệu thay đổi mà nền tảng phát hiện và trong những điều kiện nào. Theo công ty khởi nghiệp, các điểm dữ liệu bất thường được phát hiện bởi các mô hình học máy được tích hợp trong nền tảng của nó. Khách hàng có thể đào tạo các mô hình trên dữ liệu của họ để cải thiện độ chính xác của chúng.

>>Startup dạy toán trực tuyến Clevai huy động thành công 4 triệu USD

Công ty cho biết nền tảng của họ được sử dụng bởi nhiều công ty trong danh sách Fortune 500, bao gồm cả McDonald's Corp. và Gap Inc. Lightup tuyên bố đã tăng doanh thu định kỳ gấp 5 lần trong năm qua nhờ nhu cầu mạnh mẽ, mặc dù hãng không cung cấp thêm thông tin cụ thể.

Với nguồn vốn tài trợ mới, Lightup lên kế hoạch thuê thêm nhân công, xây dựng các tính năng mới cho nền tảng của mình và phát triển hệ sinh thái đối tác. Đồng thời, đẩy nhanh hơn nữa và mở rộng quá trình phát triển của mình cũng như cung cấp các khả năng thậm chí còn lớn hơn trong nền tảng Lightup để hợp lý hóa các quy trình chất lượng dữ liệu và tăng thời gian hiểu biết sâu sắc.