100 лучших стартапов в области аналитики, финансируемых Y Combinator

От автора Telegram-канала «Аналитика и Growth mind-set».

Y Combinator, один из самых известных и престижных стартап-акселераторов, обновил список стартапов в области аналитики.

Помимо известных компаний, таких как Amplitude и Mixpanel, в список вошли и новые стартапы.

Стартапы в области аналитики, профинансированные в 2024 году:

Zeit AI — трансформирует файлы Excel в базу данных, к которой можно делать запрос на естественном языке.

PandasAI — усиливает библиотеку Pandas с помощью ИИ. Позволяет легко выполнять сложные задачи анализа данных без глубоких знаний в программировании и машинном обучении.

Pretzel AI — замена Jupyter Notebook с открытым исходным кодом и встроенным ИИ.

DaLMatian — автономный аналитик данных с использованием ИИ, который сочетает преобразование текста в SQL, сегментацию, обнаружение аномалий и другие инструменты.

MinusX — ИИ специалист по данным для Jupiter Notebook, Расширение Chrome, которое управляет вашими аналитическими приложениями за вас.

Tile — ИИ-ноутбук, позволяет любому исследовать свои данные с помощью модульных шагов без громоздкого синтаксиса SQL.

Thorntale — помогает создавать data-driven презентации для post-sales команд.

Quary — BI с открытым исходным кодом для инженеров.

Kater.ai — инструмент для организации и анализа данных, делающий их доступными для всех сотрудников компании.

BetterBasket — помогает бакалейщикам устанавливать цены на основе конкурентных данных.

Полный список из 100 стартапов можно найти здесь.

Какие тренды можно выделить, глядя на этот список?

Стартапы 2022-2023 годов в основном были ориентированы на поддержку традиционных методов анализа.

Стартапы 2024 года:

1. Активно внедряют ИИ и автоматизируют процессы, что позволяет выполнять сложные задачи с минимальными усилиями.
2. Делают акцент на работе с данными на естественном языке, отсюда анализ более понятным и доступным.
3. Фокусируются на аналитике в реальном времени, что помогает компаниям быстрее принимать решения.
4. Разрабатывают специализированные и open-source решения, которые легко адаптируются под нужды бизнеса.

Другие ресурсы:

Более 100 бесплатных курсов и материалов по аналитике

20 пошаговых проектов анализа данных с подробным Python кодом

Как быстро начать программировать на Python аналитику данных?

Готовимся к собеседованию и улучшаем навыки со Stratascratch и Hakerrank

Другие посты для начинающих аналитиков данных в телеграм-канале