10 startups analytiques émergentes en Inde à surveiller en 2020

L’année a peut-être commencé sur une note inquiétante avec des indicateurs de récession montrant des signes de ralentissement économique, mais l’espace de l’analyse n’a jamais été aussi indispensable. Alors que les entreprises s’efforcent de réduire les coûts, une prise de décision davantage basée sur les données s’avérera être une proposition simple mais efficace pour l’époque.

Ces dernières années, les entreprises ont commencé à voir la valeur dans la capture d’informations exploitables à partir de vastes étendues de données brutes. Cela avait conduit à une augmentation du nombre de startups entrant dans l’espace analytique, dont certaines ont laissé un impact durable sur leur travail et le potentiel qu’elles détiennent.

Comme l’année dernière, nous avons compilé une liste de certaines des startups analytiques les plus prometteuses en Inde qui offrent des solutions exceptionnelles pour les organisations axées sur les données. En ordre alphabétique, découvrez les dix meilleures startups émergentes dans le domaine de l’analytique en Inde en 2020: –

Équipe: Hindol Basu et Bijoy Khandelwal ont fondé la startup et ont ensuite été rejoints par Bilal Arif.

Force des employés: 47

Moment d’Eureka: L’équipe fondatrice pensait qu’il était essentiel de rendre les données plus faciles et plus efficaces à mettre en œuvre l’IA pour tirer parti de sa puissance. Cela les a inspirés à créer un parcours de données agile – un parcours qui promet de la valeur à partir des données en moins de 90 jours.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: La startup aide les organisations à tirer parti de la puissance des données à l’aide de sa plateforme de données ADAPTify et son laboratoire numérique dédié. Il comprend des connecteurs prédéfinis pour toutes les bases de données, le stockage cloud, le stockage Big Data et les applications d’entreprise.

La plate-forme fournit des utilitaires de glisser-déposer prédéfinis pour l’assurance de la qualité des données, la manipulation des données, la création de dépôts de données, la visualisation et la création de modèles d’apprentissage automatique (ML).

La startup fournit une plateforme de données de bout en bout et offre l’intégration des données, la gestion des données non structurées, les modèles ML explicables et le déploiement de modèles. Il exploite également les données d’image et de texte, ainsi que les données de streaming.

Facteur de différenciation: L’approche basée sur la plate-forme de la startup permet aux organisations de traiter l’intégralité du parcours de données et d’afficher des résultats tangibles en moins de 90 jours – de l’intégration des données au déploiement du modèle.

Histoire de croissance: Après avoir lancé la plateforme en 2019, il existe actuellement 8 implémentations à travers BFSI, Manufacturing et Consumer Businesses. Les clients clés incluent India First Life, Aditya Birla Health Insurance, The Escorts Group, Starbucks India, Toyota Finance, Equifax, Ola Money, Tata Chemicals et National Stock Exchange, entre autres.

Le financement: Il est financé par True North, l’un des plus grands fonds de capital-investissement en Inde.

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Amlgo Labs, fondée en 2017

Équipe: La startup est fondée par Ajay Yadav, qui a plus de 12 ans d’expérience dans le développement de solutions de données et d’analyse, ML et RegTech pour des entreprises mondiales.

Force des employés: 15

Moment d’Eureka: Il estime que l’analyse de données et l’IA peuvent résoudre des problèmes dans toutes les industries. Avec cette vision, il a travaillé pour améliorer les entreprises en fournissant des informations pour prendre des décisions intelligentes basées sur les données.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: La startup construit des concepts et des solutions innovantes pour donner un avantage supplémentaire aux entreprises et aide à exécuter des stratégies de décision efficaces.

De plus, il n’est pas limité à une certaine industrie ou technologie. Au lieu de cela, ses services d’analyse couvrent toutes sortes de solutions analytiques et presque tous les derniers outils et technologies de données.

Elle possède une expertise dans l’analyse des risques de fraude, l’analyse de la réglementation et de la conformité, l’analyse de la clientèle et l’analyse des ventes et du marketing, etc. L’équipe comprend également des experts du paysage de l’analyse des données.

Facteur de différenciation: Selon la startup, le principal facteur de différenciation est leur vision – « alors que d’autres prévoient de gagner la course, c’est un jeu infini pour nous. » Ils sont axés sur les résultats et leurs principaux piliers reposent sur la qualité, la sécurité et la rapidité.

Histoire de croissance: De deux personnes travaillant sur une petite mission à ce que la startup a accompli aujourd’hui, cela a parcouru un long chemin. Parmi ses principaux clients, mentionnons Macquarie Bank, Wolters Kluwer Financial Services, GCV Life et Instawork.

Le financement: En termes de financement, la startup est stable et ne ressent pas le besoin de financement à ce stade.

Atlan, fondée en 2019

Équipe: La start-up a été fondée par Prukalpa Sankar et Varun Banka, deux ingénieurs ayant une expérience approfondie de l’innovation en science des données.

Force des employés: 65

Moment d’Eureka: La startup a été incubée lors de la construction de la plate-forme de données nationale de l’Inde. Il a ensuite été soumis à des tests de résistance sur plus de 200 projets de données. C’est à cette époque que l’équipe a construit plusieurs outils de données, qu’elle s’est finalement ouverte au monde et que la startup a été lancée pour un usage commercial.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: L’espace de travail de données d’Atlan contribue à la reproductibilité des données et des ressources analytiques, avec des profils de données facilement partageables, des métadonnées et de la documentation, des modèles de projet, etc.

Il permet à divers utilisateurs de données de prendre le contrôle de leur pipeline d’analyse en permettant aux analystes de traiter de gros volumes de données, en permettant aux utilisateurs de prototyper rapidement des projets de Big Data et en aidant les équipes informatiques à appliquer une sécurité de niveau entreprise.

Facteur de différenciation: La startup est native du cloud et se concentre sur la création d’un tissu conjonctif qui connecte tous les meilleurs outils, de sorte que les flux de travail existants ne soient pas affectés tout en fournissant de nouveaux paradigmes de collaboration. Il est également construit en utilisant le meilleur des technologies open source qui permet aux équipes de faire évoluer leurs projets avec un minimum de perturbations.

Histoire de croissance: Les premiers clients ont constaté que l’approche dirigée par DataOps de la startup aide les équipes de données à devenir 6X plus agiles et à augmenter leur temps de visibilité jusqu’à 60X fois.

Le financement: Atlan a levé 2,5 millions de dollars dans une ronde pré-série A dirigée par la société VCl WaterBridge Ventures. Leurs investisseurs et conseillers sont Ratan Tata et Rajan Anandan.

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Bewgle, fondée en 2018

Équipe: La startup a été fondée par d’anciens Googlers avec plus de 40 ans d’expérience couvrant Internet grand public, les logiciels d’entreprise et les produits de technologie publicitaire.

Force des employés: 11

Moment d’Eureka: La startup a été fondée avec la conviction fondamentale que les avis contiennent des informations riches – ce que les clients aiment et n’aiment pas et ce qui compte pour eux. Cependant, les clients ne comprennent pas pourquoi un produit a reçu une note élevée et les marques ne comprennent pas pourquoi les produits se vendent. Bewgle a été fondée pour répondre à ces questions.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: La startup fournit des informations exploitables approfondies à partir des avis utilisant l’IA et la PNL. Son produit d’analyse fournit des informations sur le cycle de vie du produit et est utilisé par les marques et les agences de marketing du monde entier.

Le produit SaaS de Bewgle et les modèles NLP propriétaires identifient les attributs clés de l’expérience client et fournissent des informations exploitables. Il répond à des questions clés telles que les attributs de produit qui sont importants pour les clients, leur degré de satisfaction, qui sont ses utilisateurs, etc.

Il permet aux marques de comparer la satisfaction client de leur produit avec celle de leurs concurrents, et peut également être utilisé pour identifier des mots-clés pour les communications SEO / SEM et de marque.

Facteur de différenciation: Sa technologie ML ne nécessite aucune configuration pour fournir des informations exploitables pour n’importe quelle verticale et un utilisateur peut démarrer en quelques minutes. Le logiciel NLP en attente de brevet de Bewgle a été mieux évalué que les API NLP de Google de 10% + pour la précision et le rappel dans les catégories clés également.

Histoire de croissance: Bewgle compte des marques comme Nivea, Flipkart et BigBasket parmi ses clients.

Le financement: Bewgle est soutenu par SAP et Techstars.

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Équipe: Les fondateurs Sudhakar Balakrishnan et Mehul Desai ont ensemble une expérience approfondie de l’industrie dans les domaines des données et de l’analyse, et de la Business Intelligence

Force des employés: 330

Moment d’Eureka: L’idée derrière le démarrage était de fournir des solutions innovantes qui aideraient les clients à passer moins de temps à chercher des réponses et plus de temps à prendre des décisions stratégiques. Aujourd’hui, la startup les aide à gérer les données de bout en bout – de l’acquisition aux informations.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: Menée par des partenariats stratégiques, la startup est spécialisée dans les offres basées sur des plateformes pour les entreprises axées sur les données. Il aborde chaque engagement avec une compréhension approfondie de la position d’une entreprise dans la courbe de maturité des données et propose des solutions pour faire avancer spécifiquement ses objectifs.

Ses cinq produits phares incluent «Strait», la modélisation des prix et de la promotion (PPM) basée sur l’IA, la modélisation du marketing mix (MMM), Test and Go et «GINIE» pour les informations basées sur la PNL. Sur le dos de ces produits, il a connu une croissance soutenue de la clientèle dans le commerce de détail, les biens de consommation, les services financiers, la fabrication et les sciences de la vie.

Facteur de différenciation: La start-up revendique une réduction drastique du délai de visibilité grâce à une pile AI / ML puissante avec des investissements optimaux. Selon l’entreprise, sa pile d’analyse peut générer des prévisions et des informations à une vitesse et à une échelle considérables pour les entreprises.

Histoire de croissance: Au cours des huit dernières années, la startup a acquis plus de 180 clients dans le monde, dont Godrej, ITC, Tata Motors, Carrefour et CloudTail, entre autres.

Le financement: La startup est autofinancée.

HashedIn, fondée en 2010

Équipe: HashedIn a été lancé par quatre collègues de Trilogy – Himanshu Varshney (PDG), Anshuman Singh (COO), Sripathi Krishnan (CTO) et Sandeep Singh (Directeur de la technologie). Démarré dans un appartement, il est aujourd’hui présent aux États-Unis, au Canada, en Australie et en Malaisie.

Force des employés: 600+

Moment d’Eureka: Lancée en tant que société de produits pour créer des produits de commerce électronique pour les PME, elle est devenue une société de services de développement de produits, créant plus de 225 produits pour des clients du monde entier.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: Avec près d’une décennie d’expertise SaaS, la startup a construit des solutions pour plus de 165 clients dans le monde. En tant que partenaire de conseil en analyse, il aide les organisations à obtenir des informations via l’analyse en collectant, organisant, traitant et visualisant d’énormes volumes de données.

Les solutions d’analyse clés proposées par la startup incluent les solutions d’ingestion et de pipeline de données, les solutions de data lake, les solutions de visualisation de données, l’entrepôt de données et l’analyse IoT.

Facteur de différenciation: Le succès de HashedIn dans le domaine de l’analyse est le résultat de quatre facteurs majeurs: la maîtrise de l’ingénierie des données (il fournit des solutions d’analyse bien architecturées (WAAS)), l’expertise des outils de visualisation, des partenaires technologiques new-age comme AWS, Confluent et Azure, et ses produits et accélérateurs (il a développé des outils open source comme SQueaLy pour accélérer la croissance d’une application Analytics).

Histoire de croissance: La startup s’est développée à 2,5X ces dernières années. Les principaux clients sont Aruba, Confluent, Aditya Birla Group, Utopus Insights, Mahindra, Sleeves UP-Sorted, Myntra, Honeywell, PathSpot et Safely You.

Le financement: La startup est boot-strapped et autofinancée.

Équipe: Kyvos Insights a été fondée par une équipe de vétérans de Yahoo !, Impetus et Intellicus Technologies. Les membres fondateurs sont Praveen Kankariya, Ajay Anand et Rajesh Murthy.

Force des employés: 175

Moment d’Eureka: Avec la croissance des données de jour en jour, les organisations ont du mal à les consommer et à les utiliser pour prendre des décisions commerciales efficaces basées sur les données. Kyvos a été construit pour rendre cela possible. La startup a construit une couche d’accélération BI pour dynamiser les outils existants et les rendre capables de générer des informations à n’importe quelle échelle.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: La startup a développé et breveté une technologie OLAP révolutionnaire qui permet aux utilisateurs de visualiser, d’explorer et d’analyser d’énormes volumes de données sur le cloud et des lacs de données sur site avec des temps de réponse inférieurs à la seconde.

La solution principale de la start-up, Kyvos BI Acceleration Platform, offre le temps d’accès le plus rapide. En outre, il comble le fossé entre les outils de BI et les plates-formes de données modernes, aidant les utilisateurs à explorer toutes leurs données pour découvrir de nouvelles possibilités pour leurs entreprises.

Facteur de différenciation: La technologie OLAP de la startup élimine les barrières de l’architecture BI traditionnelle et offre des performances BI inégalées et une évolutivité illimitée pour des milliers d’utilisateurs à travers l’entreprise.

Histoire de croissance: La même année qu’elle a été lancée, Kyvos a été classée parmi les «10 meilleures startups de Big Data de 2015» par CRN Magazine. Au fil des ans, elle a remporté plusieurs prix et aujourd’hui, certaines des meilleures sociétés Fortune à travers le monde utilisent sa technologie pour transformer leurs entreprises.

Le financement: La startup est autofinancée.

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MoEngage, fondée en 2014

Équipe: La startup a été constituée par Raviteja Dodda et Yashwanth Kumar, tous deux anciens de l’IIT Kharagpur.

Force des employés: 280+

Moment d’Eureka: Les fondateurs ont vu une opportunité dans l’explosion de l’adoption mobile et ont construit une entreprise mondiale à forte croissance avec MoEngage – une plate-forme qui aide les entreprises numériques à engager et à fidéliser leurs utilisateurs.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: Avec des capacités d’automatisation et d’optimisation basées sur l’intelligence artificielle, il combine à la fois les besoins d’analyse et d’engagement des utilisateurs d’une marque pour créer des analyses exploitables.

Certaines des fonctionnalités clés proposées incluent les tendances comportementales, les analyses en entonnoir, les cohortes, les analyses ouvertes, les tableaux de bord personnalisés, l’analyse des sources de trafic et l’automatisation de la segmentation avec l’analyse RFM.

Aujourd’hui, les marques Fortune 500 dans plus de 35 pays tels que McAfee, Samsung et Vodafone utilisent MoEngage pour engager et fidéliser les utilisateurs sur leur mobile.

Facteur de différenciation: Le démarrage permet aux clients d’obtenir des informations sur leur comportement d’utilisateur et d’agir sur les informations de la même plate-forme. De plus, ses analyses ouvertes aident les clients à obtenir une vue centralisée des utilisateurs à travers les points de contact.

Il s’intègre également aux outils de BI pour fournir des capacités de visualisation de données illimitées et faciliter la collaboration entre les équipes produit, marketing et données.

Histoire de croissance: MoEngage a connu un succès précoce avec une adoption rapide par des marques axées sur le mobile comme Snapdeal et Gaana. Aujourd’hui, il a rassemblé des centaines de clients et dessert plus de 400 millions d’utilisateurs actifs chaque mois.

Le financement: MoEngage avait levé trois tours de financement – la série A de 4,25 millions de dollars, la série B de 9 millions de dollars et 25 millions de dollars lors du dernier tour.

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Marax AI, fondée en 2016

Équipe: Les principaux membres de la startup – Prateek Gupta, Raman Shrivatsava et Sumant Subrahmanya – ont collectivement une expérience dans la conception de jeux, l’IA, la rétention des utilisateurs et la conception de produits.

Force des employés: 11

Moment d’Eureka: Marax AI a commencé avec la seule mission de promouvoir la formation d’habitudes des utilisateurs via des boucles d’incitation personnalisées, tout en tenant compte des contraintes commerciales telles que le budget.

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: Marax AI se concentre sur les secteurs du commerce axés sur le mobile comme la livraison de nourriture et l’épicerie. Sous l’égide de CustomerGlu SaaS, il propose des constructions de formation d’habitudes comme un programme en plusieurs étapes.

Cette fonctionnalité présente une interface utilisateur personnalisée à l’utilisateur final. Il incite les utilisateurs à effectuer des activités critiques et à gagner une récompense dynamique. Une combinaison d’autres activités complète les boucles d’incitation individualisées et soutient la formation d’habitudes de l’utilisateur à long terme.

Facteur de différenciation: CustomerGlu prend en charge les contraintes commerciales telles que le budget et les objectifs de rétention. Il établit le bon équilibre entre la personnalisation des sorties pour l’utilisateur final, tout en tenant compte des contraintes métier.

Histoire de croissance: Marax AI a lancé le MVP de CustomerGlu en 2019. Avec des bureaux à Palo Alto, en Californie, et à Bangalore, en Inde, elle a commencé à travailler avec Rapido pour prouver une augmentation de 30% du nombre de transactions par roupie dépensée en incitations, contre le contrôle pour un nouvel utilisateur cas d’utilisation d’activation et de résurrection.

Le financement: La startup a été financée par l’ancien responsable de la recherche Google, Amit Singhal, le fonds SmartStart, Palo Alto et Zeroth AI, le premier programme d’accélérateur basé sur le ML / AI en Asie.

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testAIng, fondée en 2019

Équipe: La société est fondée par un ensemble de vétérans de l’industrie informatique avec une expérience de plusieurs décennies d’expérience axée sur l’IA et les tests. Vipul, PDG de testAIng, est un vétéran des tests avec plus de 25 ans d’expérience.

Force des employés: 15

Moment d’Eureka: L’idée de lancer une société de solutions de test d’IA ciblée est née des conversations de l’équipe avec des professionnels de l’informatique qui ont obtenu la certification AIUnited sur les tests d’IA. Ces commentaires ont aidé à consolider leurs offres sous la forme de testAIng (prononcé tAI).

À propos de l’entreprise et de ses solutions d’analyse: La startup aide les clients en testant les systèmes d’IA à l’aide d’outils – ses propres et ceux de tiers – pour prendre en charge les processus de test, y compris l’automatisation.

De plus, il a investi massivement dans la recherche et la création de techniques de pointe, d’outils et de technologies brevetés. La startup a combiné son expérience des tests avec l’IA pour créer une proposition unique et unique en son genre pour les testeurs qui souhaitent soit utiliser l’IA dans leurs processus de test, soit faire tester leurs systèmes d’IA.

Les principales caractéristiques comprennent un ensemble d’innovations dans les tests pour les systèmes d’IA modernes, y compris la vérification, les techniques basées sur pseudo-oracle et l’automatisation.

Facteur de différenciation: La startup a réuni les meilleurs leaders d’opinion en IA et dans l’espace de test. Ses cadres en instance de brevet pour les tests d’IA sont un autre facteur de différenciation clé.

Histoire de croissance: Il a travaillé avec plusieurs clients dans les domaines de l’edutech, du commerce électronique et des jeux depuis sa création l’année dernière.

Le financement: Le démarrage est amorcé.

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