I veterinari di Google Cloud lanciano la startup Kaskada di Seattle per rafforzare la tecnologia di machine learning con dati in tempo reale

Dopo aver trascorso diversi anni a lavorare in Google Cloud, Davor Bonaci e Ben Chambers hanno visto un'opportunità per aiutare le aziende a sfruttare meglio la tecnologia di apprendimento automatico.
La loro idea si è trasformata in Kaskada, una startup con sede a Seattle che si sta avviando fuori dalla modalità invisibile e svelando il suo software che utilizza dati in tempo reale basati su eventi per rafforzare le funzionalità di apprendimento automatico.
Sempre più aziende stanno implementando le capacità di apprendimento automatico nei loro flussi di lavoro per offrire consigli migliori, rilevare frodi e altre applicazioni correlate che utilizzano la tecnologia in crescita.
Ma Kaskada sostiene che questi modelli non utilizzano le informazioni più aggiornate, risultando in dati non aggiornati e previsioni errate che non riflettono accuratamente le esigenze di un determinato utente.
Gli strumenti di avvio consentono alle aziende di implementare funzionalità di apprendimento automatico che sfruttano appieno i dati di streaming aggiornati.
"Ci sono molte prove del fatto che ciò non è stato fatto come potrebbe essere fatto", ha detto Bonaci sull'uso di dati in tempo reale.
"Le aziende stanno lasciando soldi sul tavolo".
Kaskada ha raccolto $ 1,8 milioni da investitori tra cui Voyager Capital; NextGen Venture Partners; Cooperativa dei fondatori; e Bessemer Venture Partners.
La società, fondata a gennaio 2018, dà lavoro a quattro persone e prevede di crescere.
A marzo ha assunto Emily Kruger, una veterana di Amazon Web Services, come vice presidente del prodotto.
Abbiamo incontrato Bonaci per questo Spotlight di avvio, una normale funzione GeekWire.
Continua a leggere per le sue risposte al nostro questionario.
Cosa fa la tua compagnia? Kaskada è uno studio di machine learning che utilizza dati basati su eventi per calcolare i vettori di funzionalità per l'apprendimento automatico in tempo reale.
Kaskada consente ai data scientist di scoprire, testare e distribuire funzionalità da origini dati basate su eventi in un ambiente collaborativo e controllato dalla versione.
Autorizzando i data scientist aiutiamo le organizzazioni a fare previsioni migliori e ottenere un maggiore impatto dall'apprendimento automatico.
L'ispirazione ci ha colpito quando: Sempre – siamo ispirati dal progresso.
Ogni conversazione con data scientist e data leader ci aiuta a perfezionare la nostra visione e a creare un prodotto migliore e di maggiore impatto.
VC, Angel o Bootstrap: VC.
Finora siamo stati incredibilmente fortunati con i nostri investitori, tra cui Voyager Capital, NextGen Venture Partners, Founders 'Co-op e Bessemer Venture Partners.
Siamo inoltre supportati da un gruppo di angeli che comprende direttori e vicepresidenti senior di aziende come Google, Twitter e Yelp.
Non solo hanno fornito il capitale circolante, ma stanno anche contribuendo in modo significativo a costruire la società.
La loro intuizione, le reti personali e il supporto quotidiano sono stati fondamentali per arrivare dove siamo oggi.
Il valore che abbiamo ottenuto dai nostri investitori è altrettanto importante – se non più importante – del finanziamento stesso.
La nostra "salsa segreta" è: ovviamente lo streaming dei dati! Il nostro team ha una profonda esperienza nella costruzione di sistemi distribuiti per flussi di dati ed elaborazione dei dati e ritiene che possiamo sostanzialmente cambiare il modo in cui viene praticata la ML aiutando le aziende a sfruttare la potenza dei dati in tempo reale.
La mossa più intelligente che abbiamo fatto finora: siamo venuti nel mondo delle startup con molta esperienza nello spazio dati, il che significava anche che avevamo molte opinioni e pregiudizi esistenti al riguardo.
Può essere difficile ascoltare attentamente, sondare e porre le domande giuste se pensi di conoscere già la risposta.
Per noi era importante dimenticare ciò che pensavamo di sapere e guardare lo spazio con occhi nuovi.
Dovevamo anche essere disposti ad ammettere quando avevamo torto e concentrare nuovamente la nostra direzione sulla base di ciò che avevamo sentito dai clienti.
Mettere prima le storie dei clienti ci ha permesso di imparare e, in definitiva, di prendere decisioni molto migliori sulla direzione del prodotto e dell'azienda rispetto a quanto avremmo fatto nel vuoto.
L'errore più grande che abbiamo fatto finora: il tempo necessario per raggiungere i traguardi principali.
Tutto richiede più tempo di quanto ti aspetti, soprattutto se sei una persona ottimista! A volte, però, quegli stessi ritardi possono finire per essere positivi, poiché ti rendi conto di un modo molto migliore per raggiungere lo stesso obiettivo.
Quale imprenditore leader vorresti lavorare nel tuo angolo? Il successo non dipende da un singolo individuo.
Riteniamo che creare un team forte in grado di lavorare insieme per una visione comune sia più importante di ogni singolo individuo.
La nostra attività preferita di team building è: Serata di giochi! Abbiamo una serata settimanale di gioco di squadra e degustazione di whisky (opzionale).
In genere giochiamo a vari giochi da tavolo cooperativi, il che rende più importante vincere insieme.
Il nostro preferito attuale è Hanabi.
La cosa più grande che cerchiamo quando assumiamo è: cultura adatta.
Costruire un'azienda è un viaggio che richiede una crescita significativa, sia a livello personale che di gruppo.
Siamo alla ricerca di persone che vogliono far parte di quel viaggio e partecipare attivamente a tale crescita.
Siamo alla ricerca di persone che si divertano a partecipare a vivaci discussioni mentre cerchiamo di spingerci a vicenda e l'azienda per essere il meglio che possiamo essere.
Qual è il consiglio che daresti agli altri imprenditori all'inizio: scegli saggiamente la tua squadra e i tuoi sostenitori.
Ti faranno o ti spezzeranno.
Nessun'altra decisione iniziale è più importante di quella.
Quando si avvia una nuova società, ci sono molte persone che cercano di essere coinvolte.
Indipendentemente dal ruolo, sentirai quanto possono aiutarti.
Ma non ci sono scorciatoie; tu e il tuo team dovrete risolvere i problemi difficili.
Concentrati sempre sul team e sulle persone impegnate nel successo a lungo termine dell'azienda.