Top 10 Startups de Ciencia de Datos en Estados Unidos

Top 10 Startups de Ciencia de Datos en EE. UU.

La ciencia de datos ha surgido como un campo prometedor. Más allá de las predicciones teóricas sobre su capacidad para revolucionar la sociedad humana, numerosas startups han surgido para mostrar su inmenso potencial. El artículo enumera las principales startups de ciencia de datos en Estados Unidos.

Principales Startups de Ciencia de Datos en Estados Unidos

Nombre de la Startup	Monto de Financiamiento	No. de años	Crecimiento de Búsqueda
Logz.Io	$121.9M (Serie E)	9	Pico
Featurespace	$107.9M (Subvención)	15	Pico
Zencity	$51.2M (Serie Desconocida)	8	Explosivo
ComplyAdvantage	$108.2M (Serie C)	9	Explosivo
Databricks	$3.5B (Serie H)	10	Explosivo
BioCatch	$253.7M (Mercado Secundario)	12	Regular
Solidus Labs	$83.5M (Serie B)	6	Regular
DoiT International	$100M (Serie A)	12	Regular
Unsupervised	$53.5M (Serie B)	6	Regular
AgriTask	$35.1M (Serie B)	13	Pico
Dune Analytics	$79.4M (Serie B)	5	Pico
Contentsquare	$1.4B (Serie F)	11	Explosivo
Fivetran	$853.1M (Financiamiento de Deuda)	11	Explosivo
Coin Metrics	$59.4M (Serie C)	6	Pico
Signal AI	$101.6M (Serie D)	10	Explosivo
Uptake Technologies	$218M (Serie D)	9	Pico
Cyclica	$25.6M (Subvención)	10	Regular
Tellius	$33M (Serie B)	7	Regular
Metricool	$5.5M (Serie Desconocida)	8	Explosivo
Kinetica	$774M	7	Regular

También lee: Las 10 mejores empresas de Ciencia de Datos en Estados Unidos

Las 10 mejores startups de Ciencia de Datos en Estados Unidos

1. Logz.Io
2. Featurespace
3. Zencity
4. ComplyAdvantage
5. Databricks
6. BioCatch
7. Contentsquare
8. Fivetran
9. Signal AI
10. Metricool

Logz.Io

Esta empresa basada en SaaS (Software como Servicio) ofrece servicios especializados de vanguardia en gestión de registros y soluciones de observabilidad para empresas. Son beneficiosos para monitorear negocios nativos de la nube y asegurar el entorno con herramientas de código abierto integrales. Prometen convertir costos altos y cargas bajas en resultados comerciales de alto valor y bajo costo a través de un enfoque en registros, métricas y trazas.

Rol del científico de datos en Logz.Io

El equipo de científicos de datos trabaja con equipos de DevOps para la automatización de procesos como la extracción de información de grandes volúmenes de datos. Su enfoque es identificar rápidamente las anomalías utilizando algoritmos, acelerar la depuración y resolución de problemas para reducir las interrupciones en el servicio y reconocer los picos de datos anómalos para reducir costos.

• Qué sucederá si las pruebas de compatibilidad entre navegadores no se realizan adecuadamente
• Un catálogo de mutaciones genéticas para ayudar a identificar la causa de las enfermedades.
• La Promesa y el Peligro de la IA Generativa para la Ciberseguridad

Puntos clave de Logz.Io

• Análisis de registros basado en OpenSearch
• Análisis de trazas basado en OpenTelemetry y Jaeger
• Análisis de métricas centralizadas basado en Prometheus
• SIEM en la nube para investigar eventos y amenazas de seguridad
• Sitio web: https://logz.io/ 
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/logz-io 

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Featurespace

La empresa ofrece servicios para proteger las cuentas y el dinero de la empresa. Proporciona servicios basados en expertos para prevenir el fraude financiero, trabajando con análisis de comportamiento y tecnologías de redes de comportamiento profundo. Monitorea para detectar anomalías y bloquear ataques fraudulentos sin perjudicar a los usuarios legítimos.

Rol del científico de datos en Featurespace

También se centran en el análisis de datos. Los científicos de datos generan modelos estadísticos y algoritmos avanzados para analizar el comportamiento del cliente. También están asociados con el procesamiento de extremo a extremo y la modelización de grandes conjuntos de datos.

Puntos clave de Featurespace

• Gestión de seguridad
• Protección de contraseñas
• Anti-spam
• Programación de mantenimiento
• Seguridad y cifrado de datos
• Sitio web: https://www.featurespace.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/featurespace 

Zencity

Zencity es una plataforma de participación comunitaria y una startup de GovTech impulsada por IA. El enfoque principal es ayudar a los gobiernos locales en la toma de decisiones basadas en los problemas de los residentes. Trabajan a través de la recopilación y análisis de datos, y posteriormente actúan en la información recibida de más de 150 ciudades y condados.

Rol del científico de datos en Zencity

Centrándose en los datos crudos obtenidos del público en general, la herramienta más importante utilizada aquí es el Procesamiento del Lenguaje Natural. Los requisitos y el procesamiento de los datos generados también varían según las demandas específicas. Los científicos de datos se encargan del entrenamiento de modelos de categorización y análisis de sentimientos con la participación humana.

Puntos clave de Zencity

• Gobernanza proactiva
• Gestión del rendimiento
• Participación comunitaria
• Planificación estratégica y presupuestación
• Generación de confianza 
• Sitio web: https://zencity.io/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/zencity   

ComplyAdvantage

Es una empresa de RegTech que aprovecha el poder de la IA y el ML. Trabajan para reconocer y prevenir actividades de fraude y lavado de dinero. ComplyAdvantage identifica criminales e individuos asociados a riesgos financieros, como políticos expuestos, terroristas y otros, para evitar posibles problemas financieros. Los clientes suelen ser bancos, empresas de criptomonedas y compañías de seguros.

Rol del científico de datos en ComplyAdvantage

Trabajando en el sector financiero, aquí se utilizará el aprendizaje automático para el desarrollo de métricas de datos para diferentes módulos de aprendizaje automático en función de los requisitos específicos. Los científicos de datos aquí también trabajan para generar soluciones de lavado de dinero basadas en SassS, resolución de entidades, medios adversos, gráficos de información de riesgo y otras tareas.

Puntos clave de ComplyAdvantage

• Monitoreo de transacciones
• Examen de medios
• Examen de pagos
• Reducción de pérdidas por fraude
• Sitio web: https://complyadvantage.com/ 
• LinkedIn:  https://www.linkedin.com/company/complyadvantage/ 

Databricks

Otra plataforma de software con servicios para mejorar las operaciones comerciales. Es una plataforma unificada de análisis abiertos para proporcionar soluciones de IA en diferentes aspectos para construir, implementar, compartir y mantener datos y análisis de calidad empresarial. Estos también son útiles para aprovechar el poder de los grandes datos y tomar decisiones basadas en datos. Los servicios se expanden tanto a soluciones basadas en la nube como a soluciones locales. 

Rol del científico de datos en Databricks

Los científicos de datos aquí se encargan de transformar los datos en ideas para el diseño de productos, formular estrategias de adquisición y retención de clientes y optimizar la eficiencia, el rendimiento y la estabilidad de los sistemas de ingeniería al implementar algoritmos en la plataforma Databricks.

Puntos clave de Databricks

• Ingestión de datos 
• Flujos de trabajo, programación y gestión de procesamiento de datos
• Gestión de seguridad, gobierno y alta disponibilidad / recuperación ante desastres
• Descubrimiento de datos, anotación y exploración 
• Sitio web: https://www.databricks.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/databricks 

BioCatch

Es una empresa de ciberseguridad que combina la información humana con la IA para brindar seguridad a los usuarios y datos. Trabajan a través del análisis de la interacción humano-dispositivo para reducir el fraude en línea y las amenazas cibernéticas. La idea es mantener la experiencia de usuario mejorada intacta mientras se analiza el comportamiento digital físico y cognitivo de los usuarios en la web y los canales móviles. 

Rol del científico de datos en BioCatch

En BioCatch, los científicos de datos analizan datos y desarrollan modelos para contribuir al crecimiento e innovación de una organización. Desarrollan soluciones basadas en datos y trabajan en modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático. El análisis exploratorio de datos y la visualización de datos también son habilidades críticas utilizadas en las tareas diarias. 

Puntos clave de BioCatch

• Analiza interacciones físicas en tiempo real como movimientos del mouse, pulsaciones de teclas, deslizamientos y toques. 
• Proporciona autenticación avanzada 
• Previene fraudes como el robo de identidad, la toma de cuentas y los ataques de ingeniería social 
• Sitio web: https://www.biocatch.com/ 
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/biocatch/ 

Contentsquare

Utilizando el poder de la IA, los grandes datos y los datos de comportamiento, la empresa ofrece análisis de la experiencia digital de las empresas. Informa sobre la intención, el comportamiento y los sentimientos de los usuarios para una gestión efectiva de la experiencia del cliente. Representándose como capaces de proporcionar un crecimiento más rápido, clientes más felices y una mayor agilidad, también se centran simultáneamente en la privacidad y la accesibilidad. 

Rol del científico de datos en Contentsquare

Trabajando en los aspectos de comportamiento, los científicos de datos de la empresa contribuyen a la construcción de productos para brindar ideas y recomendaciones prácticas para las empresas. Trabajan en el conjunto de datos generado a través de la interacción del usuario y el contenido digital. Los diferentes proyectos en la empresa implican la automatización del análisis de rendimiento de UI/UX, la comprensión de los comportamientos de los usuarios, la modelización de contenido y diseños para aplicaciones/web y la caracterización de productos de comercio electrónico. 

Puntos clave de Contentsquare

• Análisis en tiempo real
• Optimización de la experiencia del usuario 
• Optimización de la tasa de conversión
• Provisión de mapas de calor y reproducciones de sesiones 
• Sitio web: https://contentsquare.com/ 
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/contentsquare/ 

Fivetran

La empresa ayuda en la translocación de datos a través de las plataformas de datos en la nube. Ayudando en el aspecto que consume tiempo de las operaciones comerciales, sus servicios se ocupan de la automatización de los procesos ELT, incluyendo extracciones, cambio de esquema y transformaciones. Proporcionan una transición sin esfuerzo y la replicación de datos en el almacén.

Rol del Científico de Datos en Fivetran

Los científicos de datos en Fivetran se dedican al desarrollo de prototipos para modelos de IA y ML. Se enfocan en áreas de análisis predictivo y descriptivo para identificar tendencias y patrones. También construyen y mantienen canalizaciones de datos e infraestructura.

Puntos Clave de Fivetran

• Replica datos personalizados
• Captura borrados
• Configuración de API
• Re-sincronización
• Hashing de columnas
• Bloqueo de datos
• Sitio web: https://www.fivetran.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/fivetran/

Signal AI

Esta startup altera el curso de acción de las empresas al hacerlas conscientes de los riesgos y oportunidades para ayudar en la modificación de estrategias. Ayudan en la toma de decisiones a través de información sobre ruido externo. Es una compañía de Inteligencia Externa que ayuda a superar a los competidores.

Rol del Científico de Datos en Signal AI

La compañía trabaja extrayendo datos de conjuntos de datos enormes para obtener ideas significativas. Por lo tanto, los científicos de datos, junto con su equipo, se enfocan en la recuperación de información y, por lo tanto, en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), análisis de texto, clasificación de temas y reconocimiento de entidades.

Puntos Clave de Signal AI

• Ayuda a departamentos como riesgo en la cadena de suministro, relaciones públicas y gestión de crisis
• Cuatro puntos finales de API
• Resumen de AIQ
• Integración simple y flexible
• Sitio web: https://www.signal-ai.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/signal-artificial-intelligence

Metricool

Esta startup proporciona una herramienta para analizar el contenido digital o el rendimiento de campañas de contenido en línea. Por lo tanto, ofreciendo experiencia en el sector de marketing y publicidad, ofrecen servicios que guían el desarrollo estratégico de contenido y campañas digitales en la empresa.

Rol del Científico de Datos en Metricool

La empresa actúa en el campo del análisis del comportamiento del usuario, por lo que el rol del científico de datos se centra en análisis predictivo, segmentación de clientes, análisis de sentimientos y optimización de campañas a través de pruebas A/B. La calificación esperada estará principalmente en visión por computadora, sistemas de recomendación, pronóstico de series de tiempo y aprendizaje por refuerzo.

Puntos Clave de Metricool

• Análisis y planificación de contenido digital
• Informes y toma de decisiones en tiempo real
• Rastreo y monitoreo
• Avanzar más que los competidores
• Sitio web: https://metricool.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/metricool/

Conclusión

La ciencia de datos es un tema amplio que abarca múltiples subcampos y especializaciones. Con un enfoque prometedor hacia el beneficio humano, las startups de ciencia de datos en los Estados Unidos exploradas en el artículo ofrecen un uso innovador y efectivo de las funciones de la ciencia de datos. La amplia utilización es prominente en sectores como finanzas, crecimiento y expansión de empresas y para impulsar la toma de decisiones alineada con los objetivos y metas de las empresas.

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