DataRobot在C轮融资中获得5400万美元，由New Enterprise Associate领投。最新一轮融资让总融资金额达到了1.11亿美元，而在第二轮结束之后将增加显著的资金。
数据科学家Jeremy Achin和Thomas DeGodoy在2012年创建了DataRobot，他认为自动机器学习不仅会提高科学家的生产力，也会向非数据科学家开放数据科学的世界。
DataRobot在C轮融资5400万美元 总融资已达1.11亿美元
DataRobot平台采用了数百种开源机器学习算法，让用户可以快速构建预测模型。DataRobot首席运营官Chris Devaney表示，数据科学家通常会查看一组数据，准备这些数据，然后训练出一个预测模型——这个流程可能花费数周或者数月时间。
“换言之，数据科学家会利用他们已经知道的答案信息，来训练算法，使其能够预测未来。例如，他们可以查看过去的欺诈行为来预测未来的欺诈行为，”Devaney表示。
“通常情况下，这需要他们花数周或者数月时间提出一种算法，一种以便就未来数据做出预测的算法。”
而对于DataRobot来说，用户上传他们的数据，选择目标变量，平台会“自动化、训练、评估”。
“数据科学家可以看看他们现有的模型，将其输入到DataRobot以及其他所有开源模型，看看它的排名。因为找到最佳模型只需要几分钟时间，所以你可以每天或者每周（这取决于你业务变化得有多快）运行并返回竞争分析结果，以找出最精准的模型。如果有一个新的模型更精确或者是可用的，那么你只要采用这个新模型就行了，”Devaney说。
“当你想到欺诈，那么欺诈者会一直进行他们的行为直到被抓住。如果一个机构需要几个月时间来更新算法来抓住这个行为的话，那么损失就会是相当严重的。所以DataRobot能够更新模型、总是发现并找到最精准的模型，这一点对于大型机构来说很有吸引力，对于这些机构来说，精确性意味着可以节省数千万甚至数亿美元。”
到目前为止，DataRobot可以创建1.5亿多个预测模型，针对包括运动队、银行、保险公司和医疗服务提供商在内的一系列客户。
DataRobot表示，它将利用这笔资金将研发团队规模扩大一倍，加速开发新功能和新能力。目前DataRobot在全球有大约150名员工，其中一半是在位于波士顿的总部。
DataRobot还将利用这笔资金继续全球扩展，目前它在欧洲、日本和新加坡设有办公点，并给全球渠道及技术合作伙伴带来更多支持，包括Cloudera、Alteryx、全球系统集成商、分析解决方案提供商、经销商等。
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