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- A Astronomer, que desenvolve a plataforma Astro, arrecadou US$ 93 milhões na Série D.
- O investimento visa aprimorar a orquestração de dados, essencial para a implementação de IA.
- A nova injeção de capital pode facilitar o acesso a tecnologias que melhoram a análise de dados.
- Essas inovações podem acelerar a atuação de empresas em iniciativas de IA.
A Astronomer, empresa por trás da plataforma de orquestração de dados Astro, impulsionada pelo Apache Airflow, acaba de garantir um financiamento de US$ 93 milhões na Série D. Esse investimento reflete a crescente busca das empresas em operacionalizar suas iniciativas de IA, gerenciando melhor seus pipelines de dados. O que antes era “apenas” infraestrutura, hoje se tornou peça fundamental.
O mundo da inteligência artificial está cada vez mais complexo, e as empresas precisam de ferramentas eficazes para orquestrar seus dados. A orquestração em infraestrutura AI tornou-se essencial para transformar dados brutos em insights acionáveis.
Financiamento Impulsiona Expansão e Inovação da Astronomer
A rodada de financiamento foi liderada pela Bain Capital Ventures, com participação da Salesforce Ventures e investidores já existentes como Insight, Meritech e Venrock. A Bosch Ventures também busca participar da rodada, demonstrando o interesse da indústria nessa tecnologia.
Em entrevista exclusiva à VentureBeat, o CEO da Astronomer, Andy Byron, explicou que a empresa usará os recursos para acelerar os esforços em pesquisa e desenvolvimento, além de expandir sua presença global, especialmente na Europa, Austrália e Nova Zelândia.
Byron destacou a importância desse momento para a empresa: “Para nós, este é apenas um passo ao longo do caminho. Queremos construir algo incrível aqui. Estou muito animado com nossos parceiros de risco, nossos clientes e nossa visão de produto, que considero super forte para dominar o mercado de data ops.”
Orquestração de Dados: A Chave Oculta para o Sucesso da IA nas Empresas
O financiamento tem como alvo o que analistas da indústria identificaram como a “lacuna de implementação de IA” — os significativos obstáculos técnicos e organizacionais que impedem as empresas de implementar a IA em grande escala. A orquestração de dados, o processo de automatizar e coordenar fluxos de trabalho de dados complexos em sistemas distintos, tornou-se um componente essencial das implementações bem-sucedidas de IA.
Enrique Salem, sócio da Bain Capital Ventures, explicou os desafios críticos enfrentados pelas empresas atualmente: “Cada empresa opera um ecossistema de dados extenso e fragmentado — usando uma combinação de ferramentas, equipes e fluxos de trabalho que lutam para fornecer insights confiáveis, criando gargalos operacionais e limitando a agilidade. No cerne dessa complexidade está a orquestração — a camada que coordena todas essas peças móveis.”
Salem observou que, apesar de sua importância, “o cenário de orquestração atual é onde a infraestrutura de nuvem estava há 15 anos: de missão crítica, mas fragmentada, frágil e frequentemente construída internamente com escalabilidade limitada. Engenheiros de dados gastam mais tempo mantendo pipelines do que impulsionando a inovação. Sem uma orquestração robusta, os dados não são confiáveis, a agilidade é perdida e as empresas ficam para trás.”
A plataforma da empresa, Astro, é construída no Apache Airflow, um framework open-source que tem experimentado um crescimento explosivo. De acordo com o relatório State of Airflow 2025, que entrevistou mais de 5.000 profissionais de dados, o Airflow foi baixado mais de 324 milhões de vezes apenas em 2024 — mais do que todos os anos anteriores combinados.
“O Airflow se estabeleceu como o padrão comprovado para a orquestração de pipelines de dados”, explicou o CMO da Astronomer, Mark Wheeler. “Quando analisamos o cenário competitivo na camada de orquestração, o Airflow emergiu claramente como a solução padrão para mover dados modernos de forma eficiente da origem ao destino.”
Da Infraestrutura Invisível à Espinha Dorsal da IA Empresarial
O crescimento da Astronomer reflete uma mudança transformadora na forma como as empresas veem a orquestração de dados — de infraestrutura de backend oculta a tecnologia de missão crítica que possibilita iniciativas de IA e impulsiona o valor de negócios.
“A crença da BCV na Astronomer vem de muito tempo. Investimos na rodada seed da empresa em 2019 e apoiamos a empresa ao longo dos anos, culminando agora na liderança de sua Série D”, disse Salem. “Além do crescimento impressionante, a orquestração de dados da Astronomer se tornou ainda mais importante na era da IA, que requer orquestração escalável e automação de implantação de modelos em meio a um mar crescente de ferramentas de dados que não se comunicam entre si.”
De acordo com dados internos da empresa, 69% dos clientes que usaram sua plataforma por dois anos ou mais estão usando o Airflow para aplicações de IA e machine learning. Essa taxa de adoção é significativamente maior do que a comunidade Airflow em geral, sugerindo que o serviço gerenciado da Astronomer acelera as implementações de IA empresarial.
A empresa registrou um crescimento de 150% ano a ano em sua receita recorrente anual e possui uma taxa de retenção de receita líquida de 130%, indicando forte expansão do cliente.
“Embora os analistas de mercado possam estar procurando um vencedor claro na batalha das plataformas de dados em nuvem, as empresas escolheram claramente uma estratégia de múltiplas soluções — assim como determinaram anteriormente que a multi-nuvem superaria em muito a padronização em qualquer provedor de nuvem único”, explicou Wheeler. “As empresas líderes se recusam a se trancar em um único fornecedor, optando por abordagens de multi-nuvem e plataformas de dados diversas para se manterem ágeis e aproveitarem as últimas inovações.”
Ford e a Orquestração de Dados para Veículos de Próxima Geração
Grandes empresas já estão utilizando a plataforma da Astronomer para casos de uso de IA sofisticados que seriam desafiadores de implementar sem uma orquestração robusta.
Na Ford Motor Company, a plataforma da Astronomer alimenta os Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) da empresa e sua plataforma de operações de machine learning multimilionária “Mach1ML“.
A gigante automotiva processa mais de um petabyte de dados semanalmente e executa mais de 300 fluxos de trabalho paralelos, equilibrando tarefas intensivas em CPU e GPU para o desenvolvimento de modelos de IA em uma plataforma de nuvem híbrida pública/privada. Esses fluxos de trabalho alimentam tudo, desde sistemas de direção autônoma até a plataforma especializada FordLLM da Ford para grandes modelos de linguagem.
A Ford inicialmente construiu sua plataforma MLOps usando o Kubeflow para orquestração, mas encontrou desafios significativos, incluindo uma curva de aprendizado acentuada e integração estreita com o Google Cloud, o que limitava a flexibilidade. Após a transição para o Airflow para o Mach1ML 2.0, a Ford relata fluxos de trabalho drasticamente simplificados e integração perfeita em ambientes locais, em nuvem e híbridos.
Da Experimentação à Produção: Orquestração Preenche a Lacuna de Implementação
Um desafio comum para as empresas é mover a IA da prova de conceito para a produção. De acordo com a pesquisa da Astronomer, as organizações que estabelecem bases sólidas de orquestração de dados são mais bem-sucedidas na operacionalização da IA.
“À medida que mais empresas estão executando fluxos de trabalho de ML e pipelines de IA em tempo real, elas exigem orquestração escalável e automação de implantação de modelos”, explicou Salem. “A Astronomer oferece isso hoje e, como orquestrador, é o único sistema que vê tudo o que está acontecendo em toda a pilha — quando os dados se movem, quando as transformações são executadas, quando os modelos são treinados.”
Mais de 85% dos usuários do Airflow pesquisados esperam um aumento nas soluções voltadas para o exterior ou geradoras de receita construídas no Airflow no próximo ano, destacando como a orquestração de dados está cada vez mais alimentando aplicações voltadas para o cliente, em vez de apenas análises internas.
Essa tendência é evidente em vários setores, desde empresas de tecnologia automotiva até empresas de tecnologia jurídica que estão construindo modelos de IA especializados para automatizar fluxos de trabalho profissionais. Essas organizações estão recorrendo à Astronomer para lidar com os complexos desafios de orquestração que surgem ao dimensionar sistemas de IA de protótipos para ambientes de produção que atendem a milhares de usuários.
Expansão Estratégica: Airflow 3.0 e Parcerias na Nuvem Posicionam a Astronomer para Liderança de Mercado
A empresa anunciou recentemente a disponibilidade geral do Airflow 3.0, que descreve como “o lançamento mais significativo da história do Airflow“. A atualização introduz vários recursos transformadores projetados especificamente para cargas de trabalho de IA, incluindo a capacidade de executar tarefas “em qualquer lugar, a qualquer hora, em qualquer idioma”.
“O Airflow 3.0 estabelece a base para executar tarefas em qualquer máquina, localmente ou na nuvem, acionadas por eventos em todo o ecossistema de dados”, explicou Byron. “Ele também introduz uma prova de conceito para definir tarefas em linguagens além do Python, melhorando muito a agilidade da equipe de dados e facilitando a migração de sistemas legados para o Airflow.”
A Astronomer também expandiu suas parcerias do setor, alcançando recentemente a designação Google Cloud Ready – BigQuery, tornando sua plataforma disponível para compra diretamente no Google Cloud Marketplace. Isso permite que os clientes existentes do Google Cloud acelerem sua compra do Astro e usem seus créditos de compromisso do Google Cloud existentes.
“Acabamos de firmar uma parceria incrível com a IBM“, disse Byron à VentureBeat. “Eles estão nos colocando em seu portfólio mais amplo de produtos de dados. E achamos que há uma oportunidade incrível para nós, não apenas na América do Norte, mas internacionalmente, de obter muito impulso com a IBM também.” Se você se interessa pelo mundo da tecnologia, confira este artigo sobre o lançamento do novo modelo de IA da Microsoft.
DataOps Unificado: A Próxima Evolução no Gerenciamento de Dados Empresariais
Salem acredita que a Astronomer está posicionada para redefinir as operações de dados empresariais, indo além da orquestração para o que a empresa chama de “DataOps unificado” — uma abordagem abrangente que integra observabilidade, gerenciamento de qualidade e governança em uma única plataforma.
“Investimos na Astronomer em 2019 com uma aposta simples: o Airflow se tornaria o padrão para a orquestração de dados”, disse Salem. “Hoje, ele é executado em mais de 80.000 empresas e gera 30 milhões de downloads por mês. Apoiamos a Astronomer porque eles não estão apenas surfando nessa onda; eles estão construindo o plano de controle empresarial em cima dela.”
Para empresas que lutam para obter valor de seus investimentos em IA, o crescimento da Astronomer sinaliza uma mudança crucial na forma como a infraestrutura de dados é construída e gerenciada — uma em que a orquestração serve como base para toda a pilha de dados.
“À medida que a IA aumenta as apostas para uma infraestrutura de dados confiável e escalável, estamos dobrando nosso investimento”, concluiu Salem. “A orquestração é apenas o começo. A equipe da Astronomer está preparada para unificar toda a pilha de DataOps.” Que tal saber mais sobre a crescente importância da segurança digital?
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Via VentureBeat
