Elementl lève 33 millions de dollars de série B pour sa plateforme d’orchestration de données basée sur Dagster

Elementl, une startup qui construit une plate-forme de données basée sur le célèbre orchestrateur Dagster, a annoncé aujourd’hui qu’elle avait levé un tour de table de série B de 33 millions de dollars dirigé par Georgian. Ce cycle a également vu la participation de nouveaux investisseurs 8vc et Human Capital, ainsi que des investisseurs existants Sequoia, Index, Amplify, Hanover et Slow. Le nouveau cycle porte le financement total de l’entreprise à 48,8 millions de dollars.

Comme c’est souvent le cas, le fondateur de Dagster, Nick Schrock, a également fondé Elementl après de nombreuses années chez Facebook, où il a également co-créé GraphQL. Schrock est actuellement directeur technique et président de la société, avec son ancien collègue de Facebook, Pete Hunt, désormais PDG de la société. Comme Hunt me l’a dit, il avait investi dans Elementl dans le cadre de son tour de table de 2017 – principalement en pariant sur Schrock. Hunt a admis qu’à ce moment-là, il ne comprenait pas vraiment la proposition de valeur de Dagster, mais alors qu’il travaillait sur d’autres problèmes de données chez Facebook, puis plus tard chez Smyte, le service anti-abus qu’il a cofondé et vendu plus tard à Twitter, le le besoin d’une meilleure orchestration des données lui est rapidement apparu.

Crédits image : Élémentaire

«J’ai réalisé qu’il y avait ces grands pipelines de données complexes qui prenaient des décisions très sérieuses – non seulement en supprimant les publications sur les réseaux sociaux, mais aussi en décidant qui obtiendrait un prêt hypothécaire, tout ça. Une fois que vous atteignez une certaine taille, chaque entreprise est une entreprise de données et chaque entreprise dispose d’une plate-forme de données », a déclaré Hunt. Cela signifie également que la gestion de leurs pipelines de données est l’un des plus grands défis pour de nombreuses entreprises.

Apache Airflow reste l’un des outils les plus populaires pour construire ces pipelines (et de nombreuses startups parient dessus), mais Schrock cherchait à construire un système plus moderne optimisé pour le monde du cloud, du DevOps et des conteneurs. Mais l’équipe a également repensé les pipelines de données dans une perspective de haut niveau. «La façon dont les gens ont historiquement construit des pipelines de données est qu’ils pensent en termes de tâches. Donc, de l’étape A à l’étape B – puis faites l’étape C. Dans ces étapes, ils pourraient faire n’importe quoi et vous ne savez pas vraiment – ils pourraient écrire dans une base de données d’une manière à laquelle vous ne vous attendez pas et vous n’avez aucun moyen de contrôler cela ou avoir une observabilité dans cette étape », a expliqué Hunt.

Crédits image : Élémentaire

Elementl a repensé cela avec ce qu’il appelle un actif de données (qui pourrait être une table dans un entrepôt de données ou un fichier assis dans un lac de données) en son cœur. Ainsi, au lieu de considérer les tâches comme l’abstraction de base, Elementl (et Dagster) se concentrent sur les actifs de données. « En centrant cette notion d’actif au cœur de notre système, nous obtenons un registre de chaque actif de données de l’organisation et de chaque transition d’état qu’il a traversée, ainsi que toutes les métadonnées qui y sont associées. C’est un modèle mental que les développeurs adorent », a déclaré Hunt.

Étant donné qu’il est en concurrence avec des outils bien testés comme Apache Airflow, Dagster doit également bien fonctionner pour les grandes organisations – et il doit également s’agir d’un projet open source légitime. Comme la plupart des startups open source, la société superpose des fonctionnalités d’entreprise telles que l’authentification unique, l’accès basé sur les rôles et le support des équipes au-dessus du projet open source au fur et à mesure qu’elle développe son offre commerciale. Et comme Airflow est si populaire, l’équipe a également lancé récemment un outil qui permet aux utilisateurs actuels d’Airflow d’exécuter des pipelines de données écrits pour Airflow sur Dagster.

Au cours de l’année dernière, le nombre de projets actifs utilisant Dagster a triplé, selon la société, tout comme l’ensemble de la communauté open source qui l’entoure. Actuellement, des entreprises comme Doordash, Flexport et Aritzia utilisent Dagster en production.

“Dagster a été conçu à partir de zéro pour offrir une expérience de développeur transformatrice tout en
prenant en charge les cas d’utilisation les plus exigeants en ingénierie des données. Nos abstractions uniques et
l’approche axée sur les actifs trouve vraiment un écho auprès des praticiens des données, et nous voyons cela se jouer
dans nos indicateurs de croissance clés », a déclaré Schrock.

La société prévoit d’utiliser la majeure partie du nouveau financement pour développer son organisation de mise sur le marché.

“Notre équipe R&D a adopté Dagster pour l’orchestration des données il y a plus d’un an après une
évaluation des solutions dans l’espace. Nous avons été impressionnés par la façon dont Dagster a
accéléré la productivité de notre équipe d’ingénieurs et sa capacité à expédier efficacement des produits de qualité production
pipelines de données. a déclaré Emily Walsh, investisseur principal chez Georgian.

Elementl, une startup qui construit une plate-forme de données basée sur le célèbre orchestrateur Dagster, a annoncé aujourd’hui qu’elle avait levé un tour de table de série B de 33 millions de dollars dirigé par Georgian. Ce cycle a également vu la participation de nouveaux investisseurs 8vc et Human Capital, ainsi que des investisseurs existants Sequoia, Index, Amplify, Hanover et Slow. Le nouveau cycle porte le financement total de l’entreprise à 48,8 millions de dollars.

Comme c’est souvent le cas, le fondateur de Dagster, Nick Schrock, a également fondé Elementl après de nombreuses années chez Facebook, où il a également co-créé GraphQL. Schrock est actuellement directeur technique et président de la société, avec son ancien collègue de Facebook, Pete Hunt, désormais PDG de la société. Comme Hunt me l’a dit, il avait investi dans Elementl dans le cadre de son tour de table de 2017 – principalement en pariant sur Schrock. Hunt a admis qu’à ce moment-là, il ne comprenait pas vraiment la proposition de valeur de Dagster, mais alors qu’il travaillait sur d’autres problèmes de données chez Facebook, puis plus tard chez Smyte, le service anti-abus qu’il a cofondé et vendu plus tard à Twitter, le le besoin d’une meilleure orchestration des données lui est rapidement apparu.

Crédits image : Élémentaire

«J’ai réalisé qu’il y avait ces grands pipelines de données complexes qui prenaient des décisions très sérieuses – non seulement en supprimant les publications sur les réseaux sociaux, mais aussi en décidant qui obtiendrait un prêt hypothécaire, tout ça. Une fois que vous atteignez une certaine taille, chaque entreprise est une entreprise de données et chaque entreprise dispose d’une plate-forme de données », a déclaré Hunt. Cela signifie également que la gestion de leurs pipelines de données est l’un des plus grands défis pour de nombreuses entreprises.

Apache Airflow reste l’un des outils les plus populaires pour construire ces pipelines (et de nombreuses startups parient dessus), mais Schrock cherchait à construire un système plus moderne optimisé pour le monde du cloud, du DevOps et des conteneurs. Mais l’équipe a également repensé les pipelines de données dans une perspective de haut niveau. «La façon dont les gens ont historiquement construit des pipelines de données est qu’ils pensent en termes de tâches. Donc, de l’étape A à l’étape B – puis faites l’étape C. Dans ces étapes, ils pourraient faire n’importe quoi et vous ne savez pas vraiment – ils pourraient écrire dans une base de données d’une manière à laquelle vous ne vous attendez pas et vous n’avez aucun moyen de contrôler cela ou avoir une observabilité dans cette étape », a expliqué Hunt.

Crédits image : Élémentaire

Elementl a repensé cela avec ce qu’il appelle un actif de données (qui pourrait être une table dans un entrepôt de données ou un fichier assis dans un lac de données) en son cœur. Ainsi, au lieu de considérer les tâches comme l’abstraction de base, Elementl (et Dagster) se concentrent sur les actifs de données. « En centrant cette notion d’actif au cœur de notre système, nous obtenons un registre de chaque actif de données de l’organisation et de chaque transition d’état qu’il a traversée, ainsi que toutes les métadonnées qui y sont associées. C’est un modèle mental que les développeurs adorent », a déclaré Hunt.

Étant donné qu’il est en concurrence avec des outils bien testés comme Apache Airflow, Dagster doit également bien fonctionner pour les grandes organisations – et il doit également s’agir d’un projet open source légitime. Comme la plupart des startups open source, la société superpose des fonctionnalités d’entreprise telles que l’authentification unique, l’accès basé sur les rôles et le support des équipes au-dessus du projet open source au fur et à mesure qu’elle développe son offre commerciale. Et comme Airflow est si populaire, l’équipe a également lancé récemment un outil qui permet aux utilisateurs actuels d’Airflow d’exécuter des pipelines de données écrits pour Airflow sur Dagster.

Au cours de l’année dernière, le nombre de projets actifs utilisant Dagster a triplé, selon la société, tout comme l’ensemble de la communauté open source qui l’entoure. Actuellement, des entreprises comme Doordash, Flexport et Aritzia utilisent Dagster en production.

“Dagster a été conçu à partir de zéro pour offrir une expérience de développeur transformatrice tout en
prenant en charge les cas d’utilisation les plus exigeants en ingénierie des données. Nos abstractions uniques et
l’approche axée sur les actifs trouve vraiment un écho auprès des praticiens des données, et nous voyons cela se jouer
dans nos indicateurs de croissance clés », a déclaré Schrock.

La société prévoit d’utiliser la majeure partie du nouveau financement pour développer son organisation de mise sur le marché.

“Notre équipe R&D a adopté Dagster pour l’orchestration des données il y a plus d’un an après une
évaluation des solutions dans l’espace. Nous avons été impressionnés par la façon dont Dagster a
accéléré la productivité de notre équipe d’ingénieurs et sa capacité à expédier efficacement des produits de qualité production
pipelines de données. a déclaré Emily Walsh, investisseur principal chez Georgian.