Observabilidade é a saída

Um dos mercados mais quentes no segmento de infraestrutura de dados, impulsionado pela IA, é o de observabilidade de dados. Desde o início do ano passado, o segmento ganhou duas unicórnios, a Monte Carlo e a Cribl. E, nos últimos meses de 2022, startups da área levantaram mais de US$ 370 milhões em rodadas de financiamento, segundo o relatório "Data observability – the rise of the data guardians", da MMC Ventures. A Metaplane fechou recentemente uma rodada de financiamento inicial de US$ 8,4 milhões. E esse ano já começou animado para a Acceldata, que levantou US$ 50 milhões, e para Chaos Genius (US$ 3,3 milhões).

A razão de tanto interesse? Mais e mais empresas estão se tornando data oriented, portanto, enfrentando problemas de qualidade de dados, que as startups de observabilidade devem resolver. A capacidade de entender, diagnosticar e orquestrar a integridade dos dados em várias ferramentas de TI, continua a crescer, à medida que as organizações adotam mais aplicativos e serviços. Quase 10% das empresas agora têm mais de 200 aplicativos para gerenciar, de acordo com um estudo da Okta.

Lior Gavish, cofundador e CTO da Monte Carlo, define a observabilidade como “a capacidade de uma organização de entender a integridade de seus dados em cada estágio do ciclo de vida das operações de dados. Desde a ingestão no depósito ou lago até a camada de inteligência de negócios, onde a maioria dos problemas de qualidade de dados impacta os stakeholders.”