65 Mrd. $ Markt: Peak führt 1,2 Millionen € Pre-Seed-Finanzierungsrunde für Data-Matching-Startup Tilo an
Ob für die Covid-Kontaktverfolgung, Business Intelligence oder im Bereich der Betrugsbekämpfung: Unternehmen und Organisationen müssen Milliarden von Datenpunkten strukturieren, verknüpfen und auswerten, um die richtigen Entscheidungen zu treffen – und das meist in Millisekunden.
Das Problem: Die Datensätze, mit denen Unternehmen arbeiten, stammen aus verschiedenen Quellen und liegen in unterschiedlichen, unstrukturierten Formaten vor. Die Verknüpfung dieser Daten zu einer „Entität “ (alle Daten über eine einzige Sache) ist komplex, und bis jetzt gibt es keine universell anwendbaren Lösungen. In einer IBM Umfrage gaben 95 % der Unternehmen an, dass die Verwaltung unstrukturierter Daten ein Problem für sie darstellt.
„Unternehmen sammeln immer mehr Daten, solange sie diese Daten aber nicht richtig strukturieren und verbinden können, lassen sie sich nicht nutzen und verlieren ihren wahren Wert. TiloRes löst dieses Problem. Unser größter Vorteil ist, dass die Suche, der Abgleich und die Auswertung von Daten (z.B. bei der Prüfung auf betrügerisches Verhalten in einem Online-Zahlungsprozess) nahezu in Echtzeit erfolgt, unabhängig davon, wie viele Daten hinzugefügt werden oder wie kompliziert die Entitäten werden. Das ist entscheidend, denn nahezu alle aktuellen Anforderungen, erfordern Echtzeit-Antwortzeiten.“ – Steven Renwick, Tilo CEO
Tilos Gründerteam, Steven Renwick (CEO), Hendrik Nehnes (CTO) und Stefan Berkner (Chief Development Officer), bildeten vormals das Technologieteam von Regis24, einer deutschen Wirtschaftsauskunftei. Dort stand man vor einer großen Herausforderung: Hunderte Millionen Datensätze mussten zu Dutzenden Millionen einzelner Entitäten verbunden werden, und es gab keine Technologie auf dem Markt, die diese Daten adäquat verarbeiten konnte. Vor etwa 3 Jahren, als die Serverless-Technologie aufkam, ergriff das Team die Gelegenheit, um damit einen völlig neuen Ansatz für ihr Problem zu entwickeln.
Entwicklung einer neuen Kateorie von Entity-Resolution im Big-Data-Markt
„Ich habe anfangs selbst nicht verstanden was für ein Problem Tilo eigentlich löst. Dann wurde mir klar: Wir selbst haben mit Herausforderungen im Data-Matching zu kämpfen. Wenn wir schon Schwierigkeiten haben, dann muss die Problematik für andere Bereiche immens sein – wenn bspw. Prüfungen von Betrugsfällen auf dem Spiel stehen und Milliarden von Datensätzen in Millisekunden ausgewertet werden müssen. Unternehmen haben weder die Zeit, die Ressourcen, noch das Fachwissen, um diese Herausforderung selbst anzugehen. Tilo schafft Abhilfe. Die Anwendungsfälle sind schier endlos, und ich glaube fest daran, dass Tilo Entity-Resolution als eigene Kategorie auf dem Big Data-Markt definieren wird.” – Madeline Lawrence, Head of DACH Peak.
Tilo wurde erst im November 2021 gegründet, hat aber bereits Pilotprojekte mit globalen Konzernen, Unicorns und Scale-Ups (aus den Bereichen E-Commerce, Betrugsprävention, KYC und AML) gestartet, die auf der Suche nach genau so einer Lösung sind. Die Investition wird genutzt, um weitere Entwickler einzustellen und die erste öffentlich-kommerzielle Version von TiloRes zu launchen.
Tilo berechnet eine Lizenzgebühr, die sich nach dem Datenvolumen richtet, das Unternehmen über TiloRes verarbeiten. Da es sich um Serverless-Technologie handelt, skalieren die Kosten mit der Nutzung – nach oben und unten – ohne manuelle Eingriffe, was sie günstiger macht als serverbasierte Systeme.
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Quelle Peak
