הכסף ישמש למימון פעולות מעודדת צמיחה, כמו המשך השקעה במו"פ ובהרחבת מערך השיווק
חברת Deep Tech SQream – ספקית פלטפורמה להאצת אנליזה של נתונים, המאפשרת לארגונים להפיק תובנות ממחסני נתוני העתק שלהם – הודיעה כי גייסה 39.4 מיליון דולר בסבב גיוס שני. את סבב הגיוס הובילו Mangrove Capital Partners ו-Schusterman Family Investments, שהצטרפו למשקיעים הקיימים, וביניהם: Hanaco Venture Capital, Sistema.vc, World Trade Center Ventures, Blumberg Capital, Silvertech Ventures וכן קבוצת עליבאבא.
ההון ישמש להרחבה משמעותית של מרכז הפיתוח והמחקר של החברה בישראל, ולגיוס מומחים ומפתחים מבריקים, שיאיצו את המשך פיתוח טכנולוגיית החברה ואת חדשנותה בענן. כמו כן, ההון ישמש לתמיכה בצמיחה העסקית המואצת בביקוש העולמי ההולך וגדל למוצריה, במחסני המידע המקומיים ובענן.
"תובנות מהנתונים הן המשאב היקר והחיוני ביותר עבור ארגונים. לעיתים קרובות, תובנות אלה הן הגורם המבדל המרכזי לקיומו ולצמיחתו של הארגון. אנו חיים בעידן שבו כמות הנתונים שנאספת היא עצומה, והאתגר בניתוחו הוא אדיר. מתוך הראיה הזו, מתחילת הדרך החזון שלנו היה לאפשר לארגונים לנתח חלק גדול יותר משמעותית מהנתונים שלהם במהירות גדולה יותר, וכך למעשה לספק להם תובנות עסקיות מדויקות ומקיפות יותר שיסייעו לצמיחתם והצלחתם העסקית", אמר עמי גל, מנכ"ל ושותף מייסד ב-SQream. "הפכנו את החזון שלנו למציאות על ידי שיפור מתמיד של המוצר שלנו, ובאמצעות גיוס מפתחים מהשורה הראשונה שנהנים מהאתגר ומהמוטיבציה הכרוכים בחדשנות טכנולוגית".
"המחויבות שהפגינו כלפינו המשקיעים החדשים והקיימים, כמו גם לקוחותינו בתקופה כה מאתגרת, היא בבחינת עדות לתקפות החזון שלנו ופוטנציאל השוק שלנו", ציין גל. "אנו מצפים להמשך צמיחת החברה ולעבודה המשותפת עם השותפים החדשים, על מנת להאיץ את התרחבותנו ולהמשיך להעצים ארגונים ברחבי העולם באמצעות תובנות מעמיקות ובתזמון קריטי".
גל התארח בדצמבר 2015 במועדון השבבים (כיום סיליקון קלאב) ותיאר את החברה: “פיתחנו יכולת לבצע אנליטיקה במהירויות גבוהות על שרתים סטנדרטיים. עד כה נדרשו שרתים כבדים ייחודיים שמחירם מיליוני דולרים כדי לבצע ניתוח וקבלת תובנות (אנליטיקה) בכמויות עצומות של מידע – מה שמכונה היום ביג דטה. SQream מספקת לארגונים יכולת לקבל תובנות שניתן לדעת מהן אילו פעולות צריך הארגון לנקוט בזמן אמת, וכל זאת מבסיסי נתונים ענקיים. היכולת לעשות זאת על שרת סנדרטי חוסכת מקום בחדר השרתים וכמובן אנרגיה. בעוד הפתרונות המתחרים מתאימים את התוכנות לשרתים ספציפיים, הארגון המשתמש ב- SQreamיוכל לבחור בין שרתים סטנדרטיים רבים של HP, יבמ ואחרות. הם יקבלו ניתוחים בזמן אמת של כמויות עצומות של מידע – שנמדדות בפטהבייטים (פטה- אלף טרהבייטים).”