줄리 트리아스와 엘리자베스 남무어는 에어비앤비의 데이터 팀에서 함께 일하면서 다양한 소스에 퍼져 있는 데이터를 다루어야 했고, 그 증가하는 확산은 데이터 보호에 대한 도전을 야기했습니다. 창업자들의 현재 존재하는 데이터 보호 옵션에 대한 불만이 그들을 자극하여 회사를 설립하고 원하는 자동 데이터 보호 도구를 구축하게 만들었습니다.

화요일에 이 스타트업인 Teleskope가 500만 달러의 시드 투자를 발표했습니다.

트리아스는 “에어비앤비에서 데이터를 이해, 보호, 삭제하고 데이터에 대한 식별 또는 빨갛게 칠하는 도구를 돕는 여러 가지 도구를 테스트해보았지만, 우리가 깨달은 것은 개발자들이 이를 자동으로 수행할 수 있는 도구가 없다는 것이었습니다,”고 TechCrunch에 말했습니다.

이는 해결책이 없다는 것을 의미하는 것이 아니지만, 존재하는 데이터 분류 도구와 같은 도구는 많은 잘못된 긍정적 결과를 생성하고 확장 문제가 있었습니다. “검출에서 실제 긍정적 해결책인 데이터의 빨갛게 칠회, 데이터 격리 또는 데이터에 관한 어떠한 조치도 취하지 못하는 도구가 없었습니다.” Teleskope가 구축한 솔루션은 고객이 여러 데이터 소스에 연결하여 자동으로 다양한 데이터 저장소에서 민감한 데이터를 식별하고 필요할 때 격리하거나 삭제할 수 있게 합니다.

그들은 현재 몇 가지 다른 사용 사례가 있습니다: “우리는 주로 데이터 팀에 판매하고 있습니다. 제품 개발자뿐만 아니라, 데이터 거버넌스 엔지니어들에게 구매하고, 그들의 데이터 웨어하우스의 전체 데이터 세트를 정리하고, 모델 훈련을 위해 사용하기 전에 하나의 데이터 세트를 정리하고, 여러 데이터 세트가 있는 경우, 규정상의 목적으로 특정 사용자의 데이터를 삭제해야 할 때,”이라고 말했습니다.

해결책은 트리아스가 "모델 파이프 라인"이라고 부르는 것에 의존합니다. 다양한 유형의 데이터에 따라 서로 다른 모델이 작용하게 되는데요. “예를 들어, 대화형 파일과 같은 자연어로 데이터를 분류하는 데 아주 뛰어난 모델을 훈련시켰습니다. 구조화된 표 형식의 형식과 잘 작동하는 모델을 훈련시키고, 코드 기반 파일이나 로그 파일에 민감한 데이터를 분류할 수 있는 모델을 훈련시켰습니다,”라고 말했습니다.

트리아스는 이 제품을 만들 수 있는 배경과 경험을 갖고 있었음에도 불구하고, 그들은 처음 회사를 시작할 때 벤처 캐피털의 세계에 익숙하지 않았고 어떻게 피치해야 하는지를 알지 못했습니다. 여성 창업 팀은 일반적으로 투자자에게 더 큰 도전을 겪습니다. “우리가 VC에 전화를 걸기 시작했을 때 가장 어려웠던 것은 우리가 아무것도 모르고 있었다는 것이었습니다. 디자인 파트너가 무엇인지도 몰랐습니다. 제품이나 아무것도 없는 상태에서, VC와의 초기 회의 때 매우 준비가 되지 않았습니다,”라고 그녀는 말했습니다.

시간이 지나고 그들은 발표를 더욱 정리하고, 자신들과 그들의 비전을 이해하는 투자자를 찾을 수 있었습니다. 시드 투자는 Primary Venture Partners를 주도로 하며 Lerer Hippeau, Plug and Play Ventures 및 Essence VC가 참여했습니다. Lerer Hippeau가 프리시드 라운드를 주도했습니다.