DataBahn تجمع 40 مليون دولار لإنشاء طبقة تحكم عقلانية للبيانات الشركات

DataBahn جمعت 40 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة B لتوسيع البنية التحتية التي تستخدمها المؤسسات لإعداد البيانات وإدارتها وتقديمها إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي.

Insight Partners قادت الجولة، بمشاركة المستثمرين الحاليين Forgepoint Capital و GTM Capital و S3 Ventures أيضاً. ويرفع الاستثمار إجمالي تمويل الشركة، التي تتخذ من دالاس مقراً لها، إلى 59 مليون دولار بعد جولة من الفئة A بقيمة 17 مليون دولار أُعلن عنها في يونيو 2025.

تعتزم DataBahn توجيه رأس المال الجديد إلى البحث والتطوير، وإضافة قدرات للمنتج، ومواصلة توسيع نموذج المبيعات القائم على الشركاء. وتقدم الشركة منصتها بوصفها «طبقة تحكم وكيلة في البيانات»، أي طبقة بنية تحتية تدير انتقال بيانات المؤسسة بين الأنظمة التشغيلية ومنصات الأمن وبيئات التخزين ونماذج الذكاء الاصطناعي.

تأتي الجولة بينما تنتج الشركات كميات من بيانات القياس التشغيلي تتجاوز ما تستطيع أنظمة الأمن والتحليلات الحالية معالجته بتكلفة معقولة. وفي الوقت نفسه، تحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي والأدوات المساعدة إلى سياق مؤسسي موثوق كي تتخذ قرارات مفيدة أو تنفذ إجراءات نيابة عن الموظفين.

تجاوز خطوط أنابيب البيانات التقليدية

تجمع خطوط أنابيب بيانات المؤسسات التقليدية المعلومات من مصدر وتنقلها إلى وجهة مثل منصة إدارة معلومات وأحداث الأمن، أو مستودع بيانات، أو نظام تخزين سحابي.

يصبح هذا النموذج أقل فاعلية مع ازدياد عدد المصادر والوجهات والجهات المستهلكة للبيانات. فقد تحتاج المؤسسة إلى جمع السجلات من البنية السحابية وأنظمة الهوية والأجهزة الطرفية والتطبيقات والمعدات الصناعية ومنصات البرمجيات كخدمة، مع إرسال أجزاء مختلفة منها في الوقت نفسه إلى أدوات الأمن وأنظمة التحليل وبحيرات البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

وقد يؤدي نقل كل حدث متاح إلى كل نظام لاحق إلى تكاليف كبيرة للتخزين والمعالجة ونقل البيانات السحابية. كما يصعب على المحللين ونماذج الذكاء الاصطناعي العثور على المعلومات المهمة فعلاً.

تضع DataBahn طبقة إدارة بين تلك المصادر والوجهات. ويمكن لمنصتها جمع المعلومات وتصفيتها وتوحيدها وإثرائها وتوجيهها أثناء انتقالها، بدلاً من مطالبة كل تطبيق لاحق بمعالجة البيانات الخام بصورة مستقلة.

وتقول الشركة إن تقنيتها تدعم حالياً أكثر من 600 مصدر بيانات، وإنها مصممة لتبقى مستقلة عن أي منصة تخزين أو مورد أمني أو نموذج ذكاء اصطناعي بعينه. وهذا يتيح للعملاء تغيير الوجهات أو استخدام أنظمة متعددة من دون إعادة بناء طبقة الجمع حول بنية كل مورد.

ركزت DataBahn في البداية على بيانات القياس الخاصة بالأمن السيبراني، ثم وسعت منصتها لتشمل بيانات التطبيقات والمراقبة وإنترنت الأشياء والتقنيات التشغيلية.

إعداد بيانات المؤسسة لوكلاء الذكاء الاصطناعي

لا يقتصر عنصر الذكاء الاصطناعي في استراتيجية DataBahn على إضافة واجهة محادثة إلى منصة بيانات قائمة.

يعمل نظام Cruz AI التابع لها كمهندس بيانات وكيل يساعد في الأعمال التي كانت تتطلب سابقاً إعداد عمليات التكامل وقواعد التحليل يدوياً. يراقب البرنامج مخططات البيانات الواردة، ويكتشف التغييرات، ويمكنه إنشاء أدوات تحليل وخرائط محدثة عندما يتغير تنسيق أحد المصادر.

وهذا مهم لأن مصادر بيانات المؤسسات نادراً ما تبقى ثابتة. يضيف موردو البرمجيات حقولاً جديدة، ويغيرون تنسيقات الأحداث، ويحدثون واجهات برمجة التطبيقات. وعندما تؤدي هذه التغييرات إلى تعطيل خط الأنابيب، قد تفقد فرق الأمن وهندسة البيانات الرؤية إلى أن يُصلح التكامل.

تصف DataBahn نظام Cruz بأنه وسيلة لتحويل هذه العملية إلى سير عمل قائم على الموافقة. فبدلاً من أن يبني المهندسون كل موصل أو أداة تحليل من الصفر، يمكن للنظام فحص المصدر المتغير وإعداد تكوين محدث للمراجعة.

كما توحد المنصة المعلومات في مخططات متسقة، من بينها إطار مخطط الأمن السيبراني المفتوح. ويسهل التوحيد على أدوات الأمن وأنظمة الذكاء الاصطناعي تفسير البيانات لأن النوع نفسه من الأحداث يُمثَّل بطريقة متسقة بصرف النظر عن المنتج الذي أنشأه.

وبالنسبة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي، يتمثل الهدف الأوسع في توفير سياق كافٍ لدعم القرار من دون نسخ كامل مخزون بيانات المؤسسة إلى منصة أخرى. تستطيع DataBahn معالجة المعلومات باستمرار واسترجاع سياق إضافي عندما يحتاج إليه تطبيق أو وكيل.

وقد يصبح هذا النهج أكثر أهمية مع انتقال المؤسسات من أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تجيب أساساً عن الأسئلة إلى وكلاء يبدؤون إجراءات العمل أو يغيرون الإعدادات أو يستجيبون للأحداث التشغيلية. وستعتمد موثوقية هؤلاء الوكلاء جزئياً على حداثة البيانات الأساسية وصحة بنيتها وحسن إدارتها.

نقل الذكاء إلى داخل تدفق البيانات

تطور DataBahn أيضاً ما تسميه الذكاء الذاتي داخل تدفق البيانات ، وهي بنية تطبق التحليل واتخاذ القرار بينما لا تزال المعلومات تنتقل عبر خط الأنابيب.

لا يقتصر دور النظام على إعداد البيانات للتحليل بعد وصولها إلى وجهتها. بل يمكنه تقييم جودة البيانات، واكتشاف المعلومات الناقصة، وتحديد كيفية التعامل مع كل حدث في الوقت الفعلي.

في بيئة أمنية مثلاً، يستطيع خط الأنابيب إثراء حدث وارد بمعلومات عن التهديدات، وتوجيه بيانات القياس عالية القيمة إلى منصة تحليل، ونقل المعلومات الأقل أولوية إلى تخزين أقل تكلفة. وقد يقلل اتخاذ هذه القرارات قبل وصول البيانات إلى منصة الأمن تكاليف الإدخال من دون إجبار المؤسسة على التخلي عن معلومات قد تحتاج إليها لاحقاً في تحقيق.

وترى الشركة أن الذكاء يجب أن يكون داخل خط الأنابيب بدلاً من تطبيقه فقط بعد جمع البيانات وتخزينها.

تعكس هذه البنية أيضاً تحولاً أوسع في إدارة بيانات المؤسسات. إذ يصبح خط الأنابيب طبقة نشطة للسياسات والتنسيق بدلاً من مجرد قناة سلبية تصل نظامين.

اعتماد المؤسسات يدفع جولة الفئة B

تفيد DataBahn بأن إيراداتها ارتفعت بأكثر من 400% على أساس سنوي، وأن صافي الاحتفاظ بالإيرادات بلغ 180%. كما تقول إنها لم تفقد أي عميل وحققت نسبة نجاح قدرها 97% في تطبيقات إثبات المفهوم.

تخدم الشركة مؤسسات في الرعاية الصحية والخدمات المالية والتصنيع والنقل، من بينها شركات مدرجة في قائمة Fortune 100. وتشمل قائمة عملائها المعلنة MVB Bank ومجلس استثمار خطة معاشات كندا.

قال بارش غانلز، كبير مسؤولي أمن المعلومات في MVB Bank، إن المنصة ساعدت البنك على جمع تنسيقات بيانات متعددة ومتطلبات تنظيمية وضوابط تدقيق في بيئة موحدة تدعم وكلاء الذكاء الاصطناعي لديه.

وفي مجلس استثمار خطة معاشات كندا، تُستخدم التقنية لتوحيد إدخال بيانات القياس الأمنية. وقالت المؤسسة إن ذلك قلل الهندسة المخصصة المطلوبة لربط مصادر سجلات جديدة وسهّل اكتشاف الأنظمة التي لا ترسل البيانات المتوقعة.

اتبعت DataBahn في الوصول إلى هؤلاء العملاء نهجاً يعتمد بدرجة كبيرة على شركاء القنوات والتقنية بدلاً من المبيعات المباشرة وحدها. وتشمل المبادرات الحديثة تكاملاً أعمق مع منظومة Microsoft الأمنية واتفاق توزيع في منطقة آسيا والمحيط الهادئ مع موزع الأمن السيبراني M.Tech.

تمويل يستهدف عنق زجاجة متنامياً في البنية التحتية

ستتيح جولة الفئة B لشركة DataBahn توسيع منتج يقع عند تقاطع عدة مشكلات مؤسسية تزداد تكلفتها.

تجمع فرق الأمن مزيداً من بيانات القياس لاكتشاف الهجمات والوفاء بالمتطلبات التنظيمية. وتعالج فرق البيانات والمراقبة كميات أكبر من معلومات التطبيقات والبنية التحتية. أما فرق الذكاء الاصطناعي فتحتاج الآن إلى البيانات التشغيلية وسياق الأعمال معاً.

يمكن لكل مجموعة شراء سعة إضافية للتخزين والمعالجة، لكن ذلك لا يحل مشكلة الازدواجية والتجزؤ الأساسية. فقد تُجمع البيانات عدة مرات، وتتحول بطرق مختلفة في كل منصة، وتُحتجز داخل أنظمة تجعل إعادة استخدامها في مكان آخر مكلفة.

تراهن DataBahn على أن المؤسسات ستضع بدلاً من ذلك طبقة تحكم مستقلة بين الأنظمة المنتجة للبيانات والأنظمة التي تستهلكها.

ولا تقتصر الفرصة على خفض فواتير التخزين. إذ تستطيع طبقة تحكم فعالة تحديد المعلومات المسموح لوكيل الذكاء الاصطناعي بالوصول إليها، وإثراءها بالسياق اللازم، والاحتفاظ بسجل يوضح كيف تحولت البيانات وإلى أين وُجهت.

ومن شأن ذلك أن يمنح خط الأنابيب دوراً محورياً في حوكمة الذكاء الاصطناعي، ولا سيما في القطاعات المنظمة التي يتعين على مؤسساتها توضيح المعلومات المستخدمة في الأنظمة المؤتمتة.

بناء أساس البيانات للذكاء الاصطناعي الوكيل

سيكون التحدي أمام DataBahn هو إثبات أن فئة «طبقة التحكم الوكيلة في البيانات» الناشئة تختلف بما يكفي عن خطوط أنابيب البيانات القائمة، وأنسجة البيانات الأمنية، ومنصات المراقبة لتبرير إضافة طبقة أخرى إلى حزمة تقنيات المؤسسة.

كما يوسع كبار موردي الخدمات السحابية والأمن قدراتهم في توجيه البيانات وتخزينها والذكاء الاصطناعي. وترد DataBahn بأن المنصة المحايدة تمنح العملاء سيطرة أكبر على مكان تخزين المعلومات وعلى التطبيقات أو النماذج التي تستهلكها.

وسيكون الحفاظ على هذا الحياد مع التكامل مع عدد متزايد من أنظمة المؤسسات عاملاً مهماً مع توسع الشركة.

تمنح جولة الفئة B شركة DataBahn موارد إضافية لتطوير هذه البنية بينما يزداد اندماج وكلاء الذكاء الاصطناعي في عمليات المؤسسات. والفرضية الأساسية واضحة: لا تحتاج المؤسسات بالضرورة إلى جمع مزيد من البيانات ونسخها، بل إلى طريقة أفضل لتحديد المعلومات المهمة وإدارتها وتفعيلها في اللحظة التي تصبح فيها مطلوبة.

DataBahn تعتزم استعراض قدرات الجيل التالي من طبقة التحكم الوكيلة في البيانات خلال مؤتمر Black Hat USA 2026.