En un momento en que los volúmenes de datos empresariales se disparan y la infraestructura tradicional se ve superada por las demandas de la inteligencia artificial, Qbeast, la plataforma de optimización de datos de nueva generación, anuncia una ronda de financiación semilla de 7,6 millones de dólares.
La ronda ha sido liderada por Peak XV's Surge (anteriormente Sequoia Capital India & SEA), y cuenta con la participación estratégica de los fondos HWK Tech Investment (Madrid) y Elaia Partners (París).
La inversión permitirá a Qbeast ampliar su equipo, expandir su soporte a nuevos casos de uso y acelerar su misión: hacer que las plataformas de datos abiertas sean más rápidas, sencillas y rentables. Formatos como Delta Lake, Apache Iceberg y Apache Hudi son potentes, pero tienen un coste oculto: hasta el 90% de los recursos computacionales se desperdician al escanear datos irrelevantes, según Databricks.
Nacida a partir de la investigación en el BSC-CNS, la plataforma de Qbeast se integra directamente con las tablas Delta, Iceberg y Hudi existentes y acelera las cargas de trabajo priorizando solo los datos necesarios. Su indexación multidimensional puede gestionar filtros complejos en columnas como tiempo, región o segmento de clientes, optimizando para las consultas tanto en tiempo real como las históricas en una sola tabla. A diferencia de las particiones o los órdenes de ordenación tradicionales que funcionan en una sola dimensión, Qbeast permite el filtrado simultáneo en cualquier combinación de atributos de datos.
Además, se integra con motores de cómputo populares como Spark, Databricks, Snowflake, DuckDB y Polars sin necesidad de que los equipos reescriban las canalizaciones ni adopten una nueva capa de almacenamiento.
Una tecnología nacida en Barcelona con impacto globalQ
Qbeast surge del trabajo de investigación realizado en el Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS) por Cesare Cugnasco (CSO) y Paola Pardo, y se ha convertido en una solución puntera para mejorar el rendimiento de arquitecturas Lakehouse abiertas como Delta Lake, Apache Iceberg y Apache Hudi.
Su tecnología de indexación multidimensional permite acelerar cargas de trabajo de análisis sin cambiar los formatos o motores ya utilizados por las empresas. Qbeast es compatible con Spark, Databricks, Snowflake, DuckDB y Polars, y ha demostrado aceleraciones de hasta 6 veces y ahorros de costes del 70% en sectores como finanzas, salud o distribución minorista.
"Existe un coste computacional oculto en la estructuración de los datos, que el mercado de los data lakehouses ha descuidado en gran medida", comentó Flavio Junqueira, director de tecnología de Qbeast y cocreador de Apache ZooKeeper y Apache BookKeeper. "Nuestra tecnología permite a los equipos reducir o incluso eliminar dichos costes de una manera que aprovecha el stack para Datalakehouses abiertos y es neutral en cuanto a motor y formato"
Un nuevo liderazgo para una nueva etapa
Para liderar esta nueva fase de crecimiento, Qbeast ha nombrado como CEO a Srikanth Satya, directivo veterano de AWS y Microsoft Azure, con décadas de experiencia en arquitecturas cloud-native.
“Creemos que todas las organizaciones, no solo las tecnológicas líderes, deberían poder extraer valor de sus datos sin incurrir en costos masivos de la nube ni contratar un equipo de ingenieros para optimizar el rendimiento. Qbeast hace posible que cualquier organización transforme sus datos en valor sin ataduras ni complejidad”, señala Satya.
Una inversión con respaldo de líderes del capital riesgo
Los inversores de esta ronda no solo aportan capital, sino también visión y acompañamiento estratégico a largo plazo:
JuanSantamaría, CEO y Managing Partner de HWK TechInvestment,destaca“Qbeast está resolviendo un reto estructural del stack de datos moderno. En un contexto de crecimiento exponencial del volumen de datos, su tecnología será crítica para toda empresa que adopte un modelo Lakehouse”.
·Sébastien Lefebvre,Partner en Elaia, añade: “Qbeast permite a las empresas extraer más valor de sus datos con menos complejidad a menor coste. Su propuesta tiene potencial para convertirse en el estándar de indexación para los stacks de datos modernos”.
Peak XV, uno de los fondos más activos en India y el sudeste asiático, apuesta ahora por reforzar su presencia en Europa con esta operación. La participación de Surge refleja su confianza en la capacidad de Qbeast para liderar el futuro de la infraestructura de datos abierta
Sobre Qbeast
Qbeast es una empresa de infraestructura de datos que transforma el rendimiento analítico para la era Lakehouse. Fundada sobre la investigación de nuestro equipo fundador en el BSC-CNS, Qbeast combina innovación académica de vanguardia con experiencia práctica en el sector para ofrecer indexación multidimensional para plataformas modernas de datos abiertos, como Delta Lake, Apache Iceberg y Apache Hudi. La empresa existe para que las plataformas abiertas de Lakehouse sean más rápidas, rentables y fáciles de usar.
El equipo directivo de Qbeast incluye expertos de primer nivel en infraestructura en la nube, sistemas distribuidos e indexación de datos. El director ejecutivo, Srikanth Satya, aporta décadas de experiencia en la creación de plataformas a escala de la nube en AWS y Azure. El director de tecnología, Flavio Junqueira, es un reconocido investigador de sistemas distribuidos y cocreador de proyectos de código abierto basados en consenso distribuido, como Apache ZooKeeper y Apache BookKeeper. La tecnología principal de Qbeast se basa en la investigación realizada por Cesare Cugnasco y Paola Pardo durante su estancia en el Barcelona Supercomputing Centre (BSC-CNS). Más información en: qbeast.io
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