我们都知道数据质量的重要性。这就是那句经典的格言“Garbage in, garbage out”（垃圾输入，垃圾输出，指的是在任何系统中，输出的质量由输入的质量决定。）的来源。
随着数据创建速度的加快，以及数据在企业中以各种方式用于业务决策、提供优质的客户体验和驱动机器学习模型，确保数据的准确性变得越来越重要。
Lightup是一家专注于解决数据质量问题的初创公司，Lightup希望将数据质量置于大众的聚光灯下，让大家感受数据的准确性。
今天，Lightup公司宣布获得900万美元的A轮投资，以继续建设他们的数据质量解决方案。根据Crunchbase的数据，该公司已经筹集了超过2000万美元的资金。
Lightup是由首席执行官兼联合创始人Manu Bansal在他的第一家初创公司Uhana的基础上发展而来，该公司在2019年被VMware收购，不久之后他开始了他的最新创业项目。
他表示，公司在构建数据管道时面临的问题是除了自己构建数据质量外，几乎没有其他选择。
然而，他们找到了解决办法，因为他们发现了一个未满足的需求。
“我们当时在用Kafka和Spark等工具构建数据管道，但我们能找到的所有解决数据质量问题的工具都是为处理交互式地处理表格数据而构建的，并不适用于每秒处理数百万个事件的自动化管道。”
他们发现了这个需求，决定着手解决这个问题。
他们的独特之处在于不管数据存储在Snowflake、Databricks或其他数据存储解决方案中，都保留数据不动，这样大大减少了数据检查的开销，因为他们不会复制数据，而是利用已经存在于服务提供商的资源。
Bansal解释道：“我们利用可扩展数据仓库和数据池的计算架构，而不是移动数据。因此，我们的一个重大区别在于传统系统会从数据所在的地方取出数据，而我们则将其保留在原处。”
Lightup成立于2019年，花费了几年时间构建这个解决方案。如今，这家初创公司拥有20名员工，并计划用新资金雇用更多员工。
Bansal认为分散化有助于建立一支更加多元化的员工队伍。
他说：“我们喜欢这一点，因为我们是分布式的，我们看到来自不同时区、不同文化和解决问题方式的人们。如果你现在环顾团队，你会发现一些非常令人印象深刻的多样性。”
最后，这900万美元的投资由Andreessen Horowitz和Newlands领投，Spectrum 28 Capital、Shasta Ventures、Vela Partners和Incubate Fund跟投。该交易于三月底完成。
总而言之，Lightup公司希望通过解决数据质量问题，让大众更加重视数据的准确性。他们独特的解决方案不仅提高了数据处理效率，还实现了数据存储的优化，使得数据检查的开销大大减少。
作为一个初创公司，Lightup已经获得巨额投资，这将有助于他们继续发展和扩大团队。他们秉承分散化的理念，拥抱多样性，相信这样的团队将带来更多创新和突破。
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