DataBahn atrage 40 de milioane de dolari pentru a construi un strat de control agentic pentru datele întreprinderilor

DataBahn a strâns 40 de milioane de dolari în cadrul finanțării Seria B, în timp ce își propune să extindă infrastructura pe care întreprinderile o utilizează pentru a pregăti, a guverna și a furniza date către sistemele de inteligență artificială.

Insight Partners a condus runda, cu investitori existenți Forgepoint Capital, GTM Capital și S3 Ventures participând de asemenea. Investiția aduce finanțarea totală a companiei cu sediul în Dallas la 59 de milioane de dolari, după un anunț de 17 milioane de dolari în cadrul Seria A în iunie 2025.

DataBahn intenționează să direcționeze noul capital către cercetare și dezvoltare, capacități de produs suplimentare și extinderea continuă a modelului de vânzări condus de parteneri. Compania își poziționează platforma ca un „strat de control agentic pentru date”, un strat de infrastructură destinat să gestioneze modul în care datele întreprinderilor se deplasează între sisteme operaționale, platforme de securitate, medii de stocare și modele de inteligență artificială.

Runda vine într-un moment în care întreprinderile generează mai multe telemetrie decât sistemele lor de securitate și analize pot procesa din punct de vedere economic. În același timp, agenții și copiloții de inteligență artificială necesită acces la contextul întreprinderilor pentru a lua decizii utile sau pentru a efectua acțiuni în numele angajaților.

Depășirea conductelor de date convenționale

Conductele de date ale întreprinderilor colectează în general informații de la o sursă și le livrează către o destinație, cum ar fi o platformă de gestionare a informațiilor și evenimentelor de securitate, un depozit de date sau un sistem de stocare în cloud.

Acest model devine mai puțin eficient pe măsură ce numărul de surse de date, destinații și consumatori crește. O întreprindere poate avea nevoie să colecteze jurnale de la infrastructura cloud, sisteme de identitate, puncte de extremă, aplicații, echipamente industriale și platforme de software ca serviciu, în timp ce trimite simultan porțiuni diferite de informații către unelte de securitate, sisteme de analize, lacuri de date și aplicații de inteligență artificială.

Deplasarea fiecărui eveniment disponibil în fiecare sistem de aval poate crea costuri substanțiale de stocare, procesare și transfer de date cloud. De asemenea, poate fi mai dificil pentru analiști și modelele de inteligență artificială să localizeze informațiile care sunt cu adevărat relevante.

DataBahn introduce un strat de gestionare între surse și destinații. Platforma sa poate colecta, filtra, normaliza, îmbogăți și ruta informații în timp ce se deplasează, mai degrabă decât să necesite fiecare aplicație de aval să proceseze independent datele brute.

Compania afirmă că tehnologia sa susține în prezent peste 600 de surse de date și este proiectată pentru a rămâne independentă de orice platformă de stocare, furnizor de securitate sau model de inteligență artificială. Acest lucru permite clienților să schimbe destinații sau să utilizeze mai multe sisteme fără a reconstrui stratul de colectare în jurul arhitecturii fiecărui furnizor.

DataBahn s-a concentrat inițial puternic pe telemetria de securitate, dar a extins de atunci platforma sa pentru a acoperi datele de aplicații, observabilitate și Internetul lucrurilor și tehnologia operațională.

Pregătirea datelor întreprinderilor pentru agenții de inteligență artificială

Componenta de inteligență artificială a strategiei DataBahn nu se limitează la adăugarea unei interfețe conversaționale la o platformă de date existentă.

Sistemul Cruz AI funcționează ca un inginer de date agentic care asistă la lucrări tradițional gestionate prin integrări și reguli de parsare configurate manual. Software-ul monitorizează schemele de date intrate, identifică modificări și poate genera parsere și hărți actualizate atunci când formatul unei surse se schimbă.

Acest lucru contează pentru că sursele de date ale întreprinderilor rareori rămân statice. Vânzătorii de software introduc noi câmpuri, modifică formatele de evenimente și actualizează interfețele de programare a aplicațiilor. Când aceste modificări rup o conductă, echipele de securitate și inginerie de date pot pierde vizibilitatea până când integrarea este reparată.

DataBahn descrie Cruz ca o modalitate de a transforma acest proces într-un flux de lucru bazat pe aprobare. În loc ca inginerii să construiască fiecare conector sau parser de la început, sistemul poate analiza sursa modificată și pregăti o configurație actualizată pentru revizuire.

Platforma normalizează, de asemenea, informațiile în scheme consistente, inclusiv Open Cybersecurity Schema Framework. Standardizarea poate face datele mai ușor de interpretat de către uneltele de securitate și sistemele de inteligență artificială, deoarece același tip de eveniment este reprezentat în mod constant, indiferent de produsul care l-a generat.

Pentru agenții de inteligență artificială, obiectivul mai larg este de a furniza suficient context pentru a sprijini o decizie fără a copia întreaga avere de date a unei organizații într-o altă platformă. DataBahn poate procesa informații continuu, recuperând contextul suplimentar atunci când o aplicație sau agent are nevoie de el.

Acest abordare ar putea deveni mai importantă pe măsură ce întreprinderile trec de la sistemele de inteligență artificială generativă care răspund în principal la întrebări la agenți care inițiază fluxuri de lucru, modifică configurații sau răspund la evenimente operaționale. Fiabilitatea acestor agenți va depinde parțial de faptul că datele subiacente sunt actuale, structurate corect și guvernate.

Inteligenta se mută în interiorul fluxului de date

DataBahn a dezvoltat, de asemenea, ceea ce numește Inteligentă de date autonomă în flux, o arhitectură care aplică analize și luare de decizii în timp ce informațiile se deplasează încă prin conductă.

Sistemul este destinat să facă mai mult decât să pregătească datele pentru analiză după ce acestea ajung la destinație. El poate evalua calitatea datelor, identifica informații lipsă și determina modul în care evenimentele individuale ar trebui gestionate în timp real.

Într-un mediu de securitate, de exemplu, o conductă ar putea îmbogăți un eveniment intrat cu informații despre amenințări, ruta telemetrie de valoare ridicată într-o platformă de analize și muta informații de prioritate scăzută într-un sistem de stocare mai ieftin. Aplicarea acestor decizii înainte ca datele să ajungă la o platformă de securitate ar putea reduce costurile de ingestie fără a forța o organizație să abandoneze informațiile care ar putea fi necesare ulterior pentru o anchetă.

Compania a susținut că inteligența ar trebui să se afle în interiorul conductei, mai degrabă decât să fie aplicată doar după ce datele au fost colectate și stocate.

Această arhitectură reflectă, de asemenea, o schimbare mai amplă în gestionarea datelor întreprinderilor. Conducta devine un strat activ de politică și orchestrare, mai degrabă decât o conductă pasivă care conectează două sisteme.

Adopția întreprinderilor conduce la Seria B

DataBahn raportează că veniturile sale au crescut cu peste 400% de la an la an, cu o retenție a veniturilor nete de 180%. De asemenea, afirmă că nu are nicio pierdere a clienților și o rată de succes de 97% în cadrul implementărilor de concept de dovadă.

Compania deservește organizații din domeniile sănătății, serviciilor financiare, producției și transporturilor, inclusiv mai multe companii din Fortune 100. Printre clienții săi se numără MVB Bank și Canada Pension Plan Investment Board.

Ofițerul de securitate a informațiilor al MVB Bank, Parrish Gunnels, a declarat că platforma a ajutat banca să aducă multiple formate de date, cerințe de reglementare și controale de audit într-un mediu comun care susține agenții săi de inteligență artificială.

La Canada Pension Plan Investment Board, tehnologia este utilizată pentru a standardiza integrarea telemetriei de securitate. Organizația a declarat că acest lucru a redus ingineria personalizată necesară anterior pentru a conecta noi surse de jurnal și a făcut mai ușor să identifice sistemele care nu trimiteau datele așteptate.

DataBahn a urmărit în mare parte acești clienți prin parteneri de canal și tehnologie, mai degrabă decât prin vânzări directe. Inițiativele recente includ o integrare mai profundă cu ecosistemul de securitate al Microsoft (MSFT ) și un acord de distribuție în Asia-Pacific cu distribuitorul de securitate cibernetică M.Tech.

Finanțarea vizează o problemă de infrastructură în creștere

Seria B va permite DataBahn să extindă un produs la intersecția mai multor probleme din ce în ce mai scumpe ale întreprinderilor.

Echipele de securitate colectează mai multă telemetrie pentru a detecta atacuri și a îndeplini cerințele de reglementare. Echipele de date și observabilitate procesează volume mai mari de informații de aplicații și infrastructură. Echipele de inteligență artificială au nevoie acum de acces la date operaționale și contextul comercial.

Fiecare grup poate cumpăra capacitate de stocare și procesare suplimentară, dar acest lucru nu rezolvă problema fundamentală de duplicare și fragmentare. Datele pot fi încă colectate de mai multe ori, transformate diferit de fiecare platformă și blocate în sisteme care fac dificilă reutilizarea în altă parte.

DataBahn pariază că întreprinderile vor plasa în schimb un strat de control independent între sistemele care produc date și cele care le consumă.

Oportunitatea este mai mare decât reducerea facturilor de stocare. Un strat de control eficient ar putea determina ce informații este permis unui agent de inteligență artificială să acceseze, să îmbogățească aceste informații cu contextul necesar și să mențină un registru al modului în care datele au fost transformate și rutate.

Acest lucru i-ar da conductei un rol central în guvernanța inteligenței artificiale, în special în industriile reglementate în care organizațiile trebuie să explice informațiile utilizate de sistemele automate.

Construirea fundației de date pentru inteligența artificială agentică

Provocarea pentru DataBahn va fi de a demonstra că categoria emergentă de „strat de control agentic pentru date” este suficient de distinctă de la platformele de conducte de date, țesături de date de securitate și platforme de observabilitate existente pentru a justifica un alt strat în stiva tehnologică a întreprinderii.

Marii furnizori de cloud și securitate extind, de asemenea, capacitățile lor de rutare a datelor, stocare și inteligență artificială. Argumentul contrar al DataBahn este că o platformă neutră poate oferi clienților un control mai mare asupra modului în care informațiile sunt stocate și care aplicații sau modele le consumă.

Capacitatea sa de a păstra neutralitatea în timp ce se integrează cu un număr tot mai mare de sisteme de întreprindere va fi importantă pe măsură ce compania se extinde.

Seria B oferă DataBahn resurse suplimentare pentru a dezvolta această arhitectură pe măsură ce agenții de inteligență artificială devin mai profund încorporați în operațiunile întreprinderilor. Premisa centrală este simplă: organizațiile nu au neapărat nevoie să colecteze și să copieze mai multe date. Ei au nevoie de o modalitate mai bună de a identifica, guverna și activa informațiile care contează în momentul în care sunt necesare.

DataBahn intenționează să prezinte următoarele capacități ale stratului de control agentic pentru date la Black Hat USA 2026.