「アメリカのトップ10のデータサイエンススタートアップ企業」

Top 10 Data Science Startups in America

データサイエンスは有望な分野として浮上しています。人間社会を革新する能力の理論的な予測を超えて、数多くのスタートアップがその莫大な潜在能力を示すために進出してきました。この記事では、アメリカのトップデータサイエンスのスタートアップを紹介しています。

アメリカのトップデータサイエンスのスタートアップ

スタートアップ名	資金調達額	年数	検索の成長
Logz.Io	$121.9M (シリーズE)	9	ピーク
Featurespace	$107.9M (助成金)	15	ピーク
Zencity	$51.2M (シリーズ未定)	8	急増
ComplyAdvantage	$108.2M (シリーズC)	9	急増
Databricks	$3.5B (シリーズH)	10	急増
BioCatch	$253.7M (セカンダリマーケット)	12	通常
Solidus Labs	$83.5M (シリーズB)	6	通常
DoiT International	$100M (シリーズA)	12	通常
Unsupervised	$53.5M (シリーズB)	6	通常
AgriTask	$35.1M (シリーズB)	13	ピーク
Dune Analytics	$79.4M(シリーズB)	5	ピーク
Contentsquare	$1.4B (シリーズF)	11	急増
Fivetran	$853.1M (債務ファイナンス)	11	急増
Coin Metrics	$59.4M (シリーズC)	6	ピーク
Signal AI	$101.6M (シリーズD)	10	急増
Uptake Technologies	$218M (シリーズD)	9	ピーク
Cyclica	$25.6M (助成金)	10	通常
Tellius	$33M (シリーズB)	7	通常
Metricool	$5.5M (シリーズ未定)	8	急増
Kinetica	$774M	7	通常

また読む：アメリカのトップ10データサイエンス企業

アメリカのトップ10データサイエンススタートアップ

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

Logz.Io

このSaaSまたはソフトウェアアズアサービスベースの企業は、ビジネス向けの最先端のログ管理および可観測性ソリューションを提供しています。彼らは、クラウドネイティブビジネスの監視および包括的なオープンソースツールによる環境のセキュリティを監視するために利点があります。彼らは、ログ、メトリクス、トレースに焦点を当てることで、高コスト、低負担価値を高価値、低コストのビジネス成果に変換すると約束しています。

Logz.Ioにおけるデータサイエンティストの役割

データサイエンティストチームは、DevOpsチームと協力して、膨大な量のデータから情報を抽出するなどのプロセスの自動化に取り組んでいます。彼らの焦点は、アルゴリズムを使用して迅速に異常を特定し、サービスの中断を低減するためのデバッグとトラブルシューティングを加速し、コスト削減のための異常なデータスパイクを認識することです。

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Logz.Ioのキーポイント

• OpenSearchベースのログ分析
• OpenTelemetryおよびJaegerベースのトレース分析
• Prometheusベースの集中型メトリクス分析
• セキュリティイベントおよび脅威の調査のためのクラウドSIEM
• ウェブサイト：https://logz.io/
• LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/logz-io

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Featurespace

この企業は、会社の口座と資金を保護するサービスを提供しています。専門的なサービスを提供し、行動分析と深層行動ネットワーク技術を使用して金融犯罪を防止します。真正なユーザーに害を与えることなく、異常を検出し、詐欺攻撃をブロックします。

Featurespaceにおけるデータサイエンティストの役割

彼らはデータ分析にも重点を置いています。データサイエンティストは、顧客行動の分析のための高度な統計モデルとアルゴリズムを生成する役割を果たします。彼らはまた、エンドツーエンドの処理と大規模なデータセットモデリングに関連しています。

Featurespaceのキーポイント

• セキュリティ管理
• パスワード保護
• スパム対策
• メンテナンススケジューリング
• データセキュリティと暗号化
• ウェブサイト：https://www.featurespace.com/
• LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/featurespace

Zencity

Zencityは、AIによって支えられたコミュニティエンゲージメントプラットフォームおよびGovTechスタートアップです。主な焦点は、住民の問題に基づいた意思決定を地方政府の支援することです。彼らは、データ収集、分析、およびそれに基づく行動を通じて、150以上の都市と郡から受け取った情報に基づいて行動します。

Zencityにおけるデータサイエンティストの役割

一般の人々から得られた生データに焦点を当て、ここでは自然言語処理が最も重要なツールです。生成されたデータの要件と処理も、特定の要求に基づいて異なります。データサイエンティストは、カテゴリ化モデルと感情分析のための人間の介在型トレーニングに取り組みます。

Zencityのキーポイント

• 積極的なガバナンス
• パフォーマンス管理
• コミュニティエンゲージメント
• 戦略的計画と予算編成
• 信頼の構築
• ウェブサイト：https://zencity.io/
• LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/zencity

ComplyAdvantage

ComplyAdvantageは、AIとMLの力を活用するRegTech企業です。彼らは詐欺やマネーロンダリングなどを認識して防止するために働いています。ComplyAdvantageは、暴露された政治家、テロリストなどの犯罪者や金融リスク関連の個人を特定し、潜在的な金融問題を回避するためのものです。顧客は一般的には銀行、仮想通貨業界、保険会社です。

ComplyAdvantageにおけるデータサイエンティストの役割

金融部門で働く場合、特定の要件に応じて異なるMLモジュールのデータメトリクスの開発にMLが使用されます。ここでは、データサイエンティストはSassSベースのマネーロンダリング対策、エンティティ解決、逆風メディア、リスク情報グラフなどのタスクを生成するためにも働いています。

ComplyAdvantageのキーポイント

• 取引監視
• メディアスクリーニング
• 支払いスクリーニング
• 詐欺損失の削減
• ウェブサイト: https://complyadvantage.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/complyadvantage/

Databricks

ビジネスの運用を向上させるためのサービスを提供する別のソフトウェアプラットフォームです。彼らは統一されたオープンな分析プラットフォームであり、エンタープライズグレードのデータと分析を構築、展開、共有、保守するためのAIソリューションを提供します。これらはビッグデータの力を利用し、データに基づいた意思決定を行うためにさらに役立ちます。サービスはクラウドベースとオンプレミスの両方のソリューションに拡大しています。

Databricksにおけるデータサイエンティストの役割

ここでは、データサイエンティストはデータを製品設計のアイデアに変換し、顧客獲得と維持戦略を策定し、アルゴリズムをDatabricksプラットフォームに展開しながら、エンジニアリングシステムの効率、パフォーマンス、安定性を最適化するために取り組んでいます。

Databricksのキーポイント

• データの取り込み
• データ処理のワークフロー、スケジューリング、管理
• セキュリティ管理、ガバナンス、HA/DR
• データの探索、注釈、探索
• ウェブサイト: https://www.databricks.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/databricks

BioCatch

ユーザーとデータの安全性を提供するために、人間の情報とAIを組み合わせたサイバーセキュリティ企業です。オンライン詐欺やサイバー脅威を減らすために、彼らは人間とデバイスの相互作用分析を通じて作業を行います。高度なユーザーエクスペリエンスを維持しながら、ユーザーの物理的および認知的なデジタル行動を分析します。

BioCatchにおけるデータサイエンティストの役割

BioCatchでは、データサイエンティストはデータを分析し、組織の成長とイノベーションに貢献するためのモデルを開発します。彼らはデータ駆動型のソリューションを開発し、統計モデルやMLアルゴリズムで取り組みます。探索的データ分析とデータの可視化も日常的なタスクで活用される重要な専門知識です。

BioCatchのキーポイント

• マウスの動き、キーストローク、スワイプ、タップなどのリアルタイムの物理的相互作用を分析します。
• 高度な認証を提供します。
• アイデンティティ盗用、アカウント乗っ取り、ソーシャルエンジニアリング攻撃などの詐欺を防ぎます。
• ウェブサイト: https://www.biocatch.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/biocatch/

Contentsquare

AI、ビッグデータ、行動データの力を活用して、企業のデジタル体験に対する分析を提供する会社です。効果的な顧客エクスペリエンス管理のために、ユーザーの意図、行動、感情についての情報を提供します。彼らはより速い成長、より幸せな顧客、より大きな機動性を提供する能力を持つと同時に、プライバシーとアクセシビリティにも重点を置いています。

Contentsquareにおけるデータサイエンティストの役割

行動の側面に取り組む会社のデータサイエンティストは、ビジネスに実用的な洞察と推奨事項を提供するために製品構築に貢献します。彼らはユーザーの相互作用とデジタルコンテンツを通じて生成されるデータセットで作業します。会社のさまざまなプロジェクトには、UI/UXパフォーマンス分析の自動化、ユーザーの行動の理解、アプリ/ウェブのコンテンツとレイアウトのモデリング、電子商取引製品の特性化などが含まれます。

Contentsquareのキーポイント

• リアルタイム分析
• ユーザーエクスペリエンスの最適化
• コンバージョン率の最適化
• ヒートマップとセッションリレーの提供
• ウェブサイト: https://contentsquare.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/contentsquare/

Fivetran（ファイブトラン）

この会社は、クラウドデータプラットフォームを通じたデータの移動を支援しています。ビジネスの運用にかかる時間のかかる側面を助けるため、彼らの提供するサービスは、ELTプロセス（抽出、スキーマの変化、変換など）の自動化に関連しています。彼らは倉庫へのデータの簡単な移行と複製を提供しています。

Fivetranにおけるデータサイエンティストの役割

Fivertanのデータサイエンティストは、AIとMLモデルのプロトタイプの開発に関わっています。彼らは予測分析と記述的分析の領域に重点を置き、トレンドやパターンの特定に取り組んでいます。また、データパイプラインとインフラの構築と維持も行っています。

Fivetranのキーポイント

• カスタムデータの複製
• 削除のキャプチャ
• APIの設定
• 再同期
• 列のハッシング
• データのブロッキング
• ウェブサイト：https://www.fivetran.com/
• LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/fivetran/

Signal AI（シグナルエーアイ）

このスタートアップは、企業の行動計画を変更し、リスクと機会についての情報を提供することで、企業の競争力を高める役割を果たしています。彼らは外部ノイズの情報を通じて意思決定を支援しています。競合他社に対して有利な立場を確保するための外部インテリジェンス企業です。

Signal AIにおけるデータサイエンティストの役割

この会社は、膨大なデータセットからのデータ抽出によって意味のある洞察を得るために活動しています。したがって、データサイエンティストは、情報の検索、NLP、テキスト分析、トピック分類、エンティティ認識に焦点を当てています。

Signal AIのキーポイント

• サプライチェーンリスク、PR、危機管理などの部門を支援
• 4つのAPIエンドポイント
• AIQサマリー
• シンプルで柔軟な統合
• ウェブサイト：https://www.signal-ai.com/
• LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/signal-artificial-intelligence

Metricool（メトリクール）

このスタートアップは、デジタルコンテンツやオンラインコンテンツのパフォーマンスを分析するツールを提供しています。したがって、マーケティングおよび広告業界の専門知識を提供し、企業のデジタルコンテンツとキャンペーンの戦略的開発を支援しています。

Metricoolにおけるデータサイエンティストの役割

この会社は、ユーザー行動分析の領域で活動しており、データサイエンティストの役割は、予測分析、顧客セグメンテーション、感情分析、A/Bテストを通じたキャンペーンの最適化に焦点を当てています。求められる資格は、主にコンピュータビジョン、レコメンデーションシステム、時系列予測、強化学習です。

Metricoolのキーポイント

• デジタルコンテンツの分析と計画
• リアルタイムの報告と意思決定
• 追跡と監視
• 競合他社をリードする
• ウェブサイト：https://metricool.com/
• LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/metricool/

結論

データサイエンスは、複数のサブフィールドと専門分野を包括する広範な主題です。この記事で紹介されたアメリカのデータサイエンススタートアップは、データサイエンスの機能を革新的かつ効果的に活用して人々の利益に寄与しています。金融、企業の成長と拡大、企業の目標と目的に合わせた意思決定を推進するという点で、広範な活用が見られます。

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We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!