“Tecton的客户横跨《财富》500强几乎所有的垂直行业。”

作者：Rita编辑：tuya出品：财经涂鸦（ID：caijingtuya）

近日，美国ML（Machine Learning机器学习）平台Tecton宣布完成1亿美元C轮融资。该轮投资由凯鹏华盈（Kleiner Perkins）领投， Databricks、Snowflake Ventures、A16Z、红杉资本、贝恩资本和Tiger Global参投。

Tecton是一个提供ML功能的平台，让程序员能够将原始数据转化为具有可生产特征的数据，为ML预测模型提供基础。该系统能够便捷生成训练数据集，从而加速推动大规模的在线预测。

Tecton的客户横跨《财富》（Fortune） 500强几乎所有的垂直行业，以及像Convoy、HelloFresh、Plaid和Tide这样的技术领先创新者。Tecton目前正面向付费客户内测，其中包括一家《财富》50强公司。

Tecton的创始人Mike Del Balso （CEO）、Kevin Stumpf （CTO）和Jeremy Hermann （工程副总裁）曾共事于Uber，共同创建了Uber的米开朗基罗平台。，

在短短几年内，米开朗基罗平台将Uber的运营规模扩大到数千个生产模型，每秒能够处理数百万笔交易，并在今天支持了无数用例，包括生成市场预测、计算ETA（Estimated Time of Arrival预估送达时间）和自动化欺诈检测等。

企业每天都在产生大量数据，但工程团队将大部分时间花在为每个新项目构建并定制数据管道上。这些定制管道，不仅复杂、脆弱、昂贵，而且常常是多余的。

数据问题经常会导致ML项目的最后一英里交付出现问题，而Tecton就是为了消除最后一英里。创建Tecton是为了让数据团队能够控制他们的数据，专注于构建模型，而不是构建管道，令客户能够快速、可靠、大规模地利用机器学习，并产生商业结果。

Tecton是业界第一个专门为ML可操作性需求而设计的数据平台。A16Z的Martin Casado表示，管理数据并从中提取信息的能力正在催化下一波商业转型。Tecton的团队拥有为谷歌、Facebook、Airbnb和Uber等行业先驱构建ML基础设施的经验，处于变革的最前沿。

在过去的三年里，Tecton与无数的团队和客户交谈，有一件事变得很清楚：运营ML需要集中化，并建立在现代数据堆栈之上，而不是单独的基础设施上。

红杉资本合伙人Matt Miller认为Tecton有潜力成为近十年来最具转型能力的公司之一。Tecton的创始人在Uber内部建立的平台，将机器学习从一项定制研究工作，变成了该公司日常运营的核心。他

最近，Tecton被评为Databricks的年度ML／AI合作伙伴和Snowflake的年度新兴技术合作伙伴。

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