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Hoy en d\u00eda tenemos un mont\u00f3n de datos geoespaciales provenientes de un n\u00famero cada vez mayor de sat\u00e9lites que orbitan en nuestra atm\u00f3sfera, pero se necesita una gran capacidad de procesamiento y destreza de ingenier\u00eda para convertir esos datos en algo \u00fatil.<\/p>\n
Un par de ex ingenieros de Uber, Sina Kashuk e Isaac Brodsky, que ayudaron a construir el sistema de mapas en Uber, decidieron poner sus conocimientos a trabajar en el problema, y \u200b\u200blo que se les ocurri\u00f3 es un producto r\u00e1pido, basado en servidor, que aprovecha algunas herramientas de c\u00f3digo abierto que han creado para obtener esos datos de la fuente y colocarlos en aplicaciones donde se pueden poner a trabajar.<\/p>\n
Hoy, la startup surgi\u00f3 de la nada con la plataforma Fused y 1 mill\u00f3n de d\u00f3lares en financiaci\u00f3n inicial.<\/p>\n
Fusionado es un sistema de tres partes. Toma datos, alimentados desde sat\u00e9lites, almacenados en dep\u00f3sitos de almacenamiento y los ejecuta a trav\u00e9s de su plataforma para que sean utilizables. El objetivo final es crear representaciones visuales de cosas como el clima, la deforestaci\u00f3n o los datos de cultivos y poner los datos a trabajar en aplicaciones que la gente usa como Excel, Airtable o Notion. Lo que lo separa de lo anterior es la simplicidad y la velocidad de procesamiento.<\/p>\n
Kashuk, cofundador y director ejecutivo de Fused, afirma que la empresa tard\u00f3 alg\u00fan tiempo en crear la soluci\u00f3n actual. De hecho, despu\u00e9s de dejar Uber, formaron otra empresa en 2019 llamada Unfolded.ai que estaba analizando un problema de visualizaci\u00f3n de datos similar, pero que Foursquare adquiri\u00f3 muy r\u00e1pidamente.<\/p>\n
\u00abEl principal desaf\u00edo que tuvimos con Unfolded fue que era muy dif\u00edcil llegar al mercado porque la mayor parte de la plataforma era de c\u00f3digo abierto y la gente dec\u00eda: ‘\u00bfPor qu\u00e9 tengo que pagarles a ustedes, cuando puedo usar el c\u00f3digo abierto?’ ‘\u201d, dijo Kashuk a TechCrunch.<\/p>\n
Ese fue un problema de modelo de negocio, pero tambi\u00e9n tuvieron limitaciones porque intentaban ejecutar una soluci\u00f3n de interfaz de usuario localmente en una computadora port\u00e1til y, a medida que los datos aumentaban, se volv\u00eda muy lento. Mientras pensaban en su pr\u00f3ximo negocio, Kashuk y Brodsky vieron esta oportunidad con los datos provenientes del creciente n\u00famero de sat\u00e9lites comerciales y se dieron cuenta de que el procesamiento de datos en la parte posterior segu\u00eda siendo un desaf\u00edo y podr\u00eda convertirse en un negocio.<\/p>\n
Espec\u00edficamente, los fundadores vieron la maduraci\u00f3n de la inform\u00e1tica sin servidor, donde el proveedor puede manejar toda la infraestructura de back-end, como una oportunidad para ayudar a los clientes a procesar estos datos y utilizarlos de manera m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente. \u00abEntonces, el movimiento de la tecnolog\u00eda sin servidor combinado con cantidades masivas de datos provenientes de la creciente industria de sat\u00e9lites comerciales nos hizo creer que la industria estaba lista para este tipo de cambio\u00bb, dijo Kashuk.<\/p>\n
La plataforma es esencialmente una capa de procesamiento de middleware que ayuda a convertir los datos geoespaciales en algo m\u00e1s consumible. Consta de varias piezas de c\u00f3digo abierto y un motor de procesamiento sin servidor. Es en este \u00faltimo lugar donde la empresa gana dinero. Cada vez que los datos llegan a la puerta de enlace API hacia el back-end sin servidor, se le paga a Fused.<\/p>\n
Banco de trabajo fusionado en acci\u00f3n. Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> fusionado<\/p>\n<\/div>\n Todo el sistema est\u00e1 construido con Python, que es ampliamente utilizado por cient\u00edficos y desarrolladores de datos. El sistema comienza con una especie de plantilla de visualizaci\u00f3n llamada funci\u00f3n definida por el usuario o UDF. Esta parte es de c\u00f3digo abierto, lo que permite a la comunidad crear estas plantillas, como el rendimiento de los cultivos, y luego, utilizando otras piezas de la plataforma Fused, pueden comenzar a desglosar datos como la cantidad de trigo producido por estado de EE. UU. o cualquier zona geogr\u00e1fica. zona que desee.<\/p>\n Luego pueden transferir estos datos a otros programas para su posterior an\u00e1lisis o crear visualizaciones de datos basadas en los datos. Uno de los grandes diferenciadores aqu\u00ed es la velocidad a la que Fused crea estas visualizaciones o procesa cambios en ellas. Seg\u00fan la empresa, en lugar de horas, se necesitan segundos.<\/p>\n Una de las piezas clave de la plataforma involucradas en la creaci\u00f3n de visualizaciones es Fused Workbench, que est\u00e1 disponible a partir de hoy. El Workbench, aunque parcialmente abierto, solo funciona en conjunto con la API de back-end, dice, pero le permite interactuar con los datos para ver diferentes aspectos y ver sus cambios casi al instante.<\/p>\n La compa\u00f1\u00eda se lanz\u00f3 el a\u00f1o pasado y ha estado trabajando con los primeros clientes beta antes de emerger hoy. El mill\u00f3n de d\u00f3lares en pre-semilla provino de Fontinalis Partners junto con varios \u00e1ngeles de la industria.<\/p>\n<\/p><\/div>\n