La start-up Qbeast ha cerrado una ronda de financiación, en su etapa inicial, de 6,53 millones de euros (7,6 millones de dólares) para poder escalar su negocio dedicado a desarrollar infraestructura de datos que transforma el rendimiento analítico para la era Lakehouse, es decir, las plataformas unificadas para almacenar, procesar y analizar todo tipo de datos.

La ronda ha recibido el apoyo financiero del fondo indio Peak XV's Surge (anteriormente Secoya Capital India & SEA), que ha liderado la operación, junto con dos inversores más: HWK Tech Investment (Madrid) y Elaia Partners (París).

La inversión permitirá a Qbeast ampliar el equipo de profesionales, abordar nuevos casos de uso y acelerar la misión para la cual fue creada: hacer que las plataformas de datos abiertos sean más rápidas, sencillas y rentables. El objetivo es democratizar la analítica eficiente mediante formatos abiertos y tecnologías de indexación inteligente.

Lo fecha lakehouse es una arquitectura híbrida -que combina los fecha lakes y los fecha lakes y los fecha warehouses- que permite a las empresas gestionar grandes volúmenes de datos, a la vez que ofrece herramientas avanzadas para su procesamiento y análisis.

La start-up nació en Barcelona, en el 2020, como un spin-off del Barcelona Supercomputing Center y la impulsaron los investigadores Cesare Cugnasco y Paola Pardo, que la cofundaron con Srikanth Satya, su actual consejero delegado, que será el encargado de liderar el crecimiento en esta segunda fase el proyecto. El máximo directivo manifiesta que los recursos obtenidos permitirán que el equipo de Qbeast afronte "un problema importante: hasta un 90% de los recursos informáticos se malgastan en el escaneo de datos innecesarios en consultas analíticas". "Nuestra innovadora tecnología de indexación multidimensional consigue una reducción del 70% de los costes y acelera las consultas de 2 a 6 veces, todo sin confinar las organizaciones a sistemas cerrados. Los equipos de datos ya no necesitan comprometer la eficiencia, asequibilidad y flexibilidad".

El consejero|conseller delegado y cofundador de Qbeast, Srikanth Satya.
El consejero delegado y cofundador de Qbeast, Srikanth Satya.

A diferencia de las plataformas cerradas que requieren la dependencia de un proveedor o reescrituras significativas, Qbeast se integra de manera nativa con las herramientas que los equipos de datos ya utilizan, prestando servicio a organizaciones de finanzas, comercio minorista, salud y más allá: cualquier equipo que utilice formados abiertos para impulsar el análisis, la IA o la inteligencia empresarial a escala. La plataforma desarrollada por Qbeast es compatible con motores como Spark, Databricks, Snowflake, DuckDB y Polares.

"Creemos que todas las organizaciones, no solo la élite tecnológica, tendrían que poder extraer valor de los datos sin incurrir en costes masivos de nube ni contratar un equipo de ingenieros para ajustar el rendimiento", ha añadido Satya.