Invertir en MotherDuck

Las raíces de Big Data están en los hiperescaladores. Como resultado, la mayoría de las herramientas que usamos para el análisis hoy en día se han creado en torno a un enfoque de escalamiento horizontal en el que se sacrifica el rendimiento por la capacidad de manejar enormes cantidades de datos. Entonces, aunque como industria somos muy buenos en la construcción de maquinaria pesada para limpiar, formatear y procesar petabytes de datos, para cargas de trabajo modestamente más pequeñas, la cadena de herramientas es tremendamente complicada, lenta e inadecuada para su propósito. (Cuando decimos modestamente más pequeño, todavía nos referimos a muchos terabytes de datos, lo cual es adecuado para una gran cantidad de casos de uso de análisis).

Esta es una de las razones por las que PatoDB tiene fue testigo de un crecimiento absolutamente explosivo durante el año pasado.  

Desarrollada originalmente en el instituto de investigación holandés CWI (Centrum Wiskunde & Informatica), la base de datos OLAP en memoria de código abierto adopta un enfoque diferente. DuckDB se centra en un enfoque de rendimiento de escalamiento vertical que le permite ejecutar órdenes de magnitud más rápido que los enfoques de escalamiento horizontal tradicionales, y puede hacerlo en terabytes de datos. El tamaño pequeño también le permite ejecutarse en cualquier lugar: en el dispositivo, en el navegador o en un servidor.

Hasta la fecha, DuckDB ha sido en gran medida un proyecto de código abierto que cientos de miles de científicos y analistas de datos descargan y utilizan en todo el mundo. Sin embargo, esto limita su potencial más amplio como motor de análisis verdaderamente sin servidor que se puede aplicar a cualquier conjunto de datos, impulsado desde programas en la nube y compartido entre usuarios. Por eso nos emocionamos tanto cuando nos reunimos con Jordan Tigani, quien nos habló de su visión con madrepato — un servicio en la nube alojado, construido alrededor de DuckDB, que combina velocidad y facilidad de uso para hacer que el análisis sea sencillo y ubicuo.

Después de pasar una década construyendo uno de los almacenes de datos más populares, Google BigQuery, Jordan es una de las pocas personas que entienden profundamente el mercado y se dan cuenta del potencial de DuckDB. Jordan ha reunido un equipo experimentado e inigualable para abordar este problema. Han creado sistemas de procesamiento de datos escalables y de alto rendimiento en Snowflake, Databricks, AWS, Meta, Elastic y Firebolt, y son muy respetados en la comunidad de datos. Combinando el conocimiento de la industria con la investigación dedicada de Laboratorios DuckDB (procedente de CWI), MotherDuck tiene la misión de convertir a DuckDB en una de las bases de datos más populares y con mayor rendimiento del mundo. 

Estamos increíblemente emocionados y honrados de asociarnos con el equipo de MotherDuck y liderar su Serie A, junto con excelentes socios de Redpoint, Altimeter, Amplify y Madrona. Junto con el resto de la cartera de datos de A16z, estamos invirtiendo en un futuro de análisis de datos que será mucho más componible, accesible y divertido. 

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