翻訳元の記事公開日：2022年3月14日　記事提供:Meet Global　

台湾に拠点を置くデータメッシュ・ソリューション・プロバイダーのCannerは、Pre-A資金として350万米ドルを調達したことを発表した。Taiwania Capitalが主導し、グローバルVCのHive VenturesとSparkLabs Taipeiもこの資金調達ラウンドに参加した。Cannerは、AWS、GCP、Azureといった主流のクラウドベンダーを既にサポートしており、オープンソースのフレームワークを採用し、グローバルな顧客を対象としたCannerクラウドサービスを提供することで、台湾の強固なローカル顧客基盤をさらに拡大することを計画している。

「企業はこれまで、データの障壁の問題に悩まされてきました。現在、ほとんどのデータはデータのウェアハウスに集約されていますが、データを扱う際の複雑さと繊細さのために、ビジネス革新とデータセキュリティのバランスを取ることは、組織にとって大きなハードルとなっています」とCannerの創業者兼CEOのHoward Chiは言う。「そこで、Cannerの出番です。Cannerのデータメッシュ技術により、企業はデータの障壁への接続を仮想的に強化し、企業内のビジネスユニット間でデータセットを共同利用する際にデータのセキュリティとプライバシーを保証することができます」。

Cannerのデータメッシュ技術により、企業はデータの障壁への接続を実質的に強化し、企業内のビジネスユニット間でデータセットを共同利用する際にデータのセキュリティとプライバシーを保証することができる。画像クレジット：Canner

今日のデータ主導のデジタル世界では、効率的なデータガバナンスとアクセシビリティが、デジタル変革を成功させるための重要な基礎的要素となっている。2025年までに、世界のビジネスリーダーの75％が、デジタルプラットフォームと機能を活用し、バリューチェーンをデジタルに拡張されたエコシステムに適応させると予想されている。しかし、現在、データを資本として扱い、ビジネス全体でその活用を優先しているリーダーはわずか21パーセントであり、ビジネスインテリジェンスのためのデータ活用にギャップがあることを示唆している。

2018年に設立されたCannerは、データの障壁を接続し、ビジネス向けのデータセットをユニバーサルデータアクセスインターフェイスでアプリケーション対応のデータセットAPIに変換することで、データをビジネス価値に効率的に変換できるようビジネスを支援することを目指している。Cannerのデータメッシュ技術により、ユーザーはデータソース間でデータの移動や重複をすることなくデータセットを扱うことができ、多様なデータの障壁からのAPI、アクセス制御、データリテラシー、最適化のためのユニバーサルレイヤーを通じて、クラウドデータウェアハウス上での次世代データアプリケーション構築プロセスを単純化することができる。

Cannerのデータメッシュソリューションは、パブリック、プライベート、ハイブリッドなど、あらゆるクラウドに迅速にインストールすることができる。また、データアプリケーションのマルチフォーマット出力最適化や、マルチレイヤーのデータアクセス制御と認可を提供する。これにより、データセットのセルフサービス化、データの民主化、イノベーションの加速を実現し、企業のデータ駆動型の効率を大幅に向上させることができる。

「データの可用性と規模に応じたアクセシビリティの限界は、企業のデジタル変革にとって大きな障害となります。Taiwaniaは、次世代のビジネス・インテリジェンス・アプリケーションと分析ツールをシームレスに統合することを約束するオープンソースのフレームワークを採用し、新たなデータメッシュ・エコシステムを民主化するというCannerのビジョンを信じています」とTaiwania CapitalのゼネラルパートナーCheng Wuは述べている。

「我々は2019年にCannerのシード資金調達ラウンドに投資し、今回のラウンドへの参加は、彼らのビジネスモデルに対する我々の継続的な信頼を意味するものです。データが将来の企業の成功の構成要素になることは間違いなく、企業がより俊敏なビジネス変革を可能にするために、インサイトにアクセスし分析する効率的な方法を見つけることが重要です」と、Hive Venturesの創業パートナーであるYan Leeは述べている。

今回の資金調達により、同社は海外での顧客獲得を目指すとともに、Redshift、Snowflake、BigQueryなどのグローバルクラウドデータウェアハウスプロバイダーや大手ソリューションインテグレーターパートナーと提携し、組織全体でのクラウドデータウェアハウスおよびデータレイクの利用を加速させることを目指している。

トップ画像クレジット：Canner

翻訳元：https://meet-global.bnext.com.tw/articles/view/47629

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