QBEAST CIERRA UNA RONDA DE $7,6M LIDERADA POR PEAK XV’S SURGE. PARTICIPAN HWK TECH Y ELAIA
06/08/2025
Nota de prensa
A medida que los volúmenes de datos empresariales explotan y las canalizaciones de IA presionan la infraestructura moderna, la arquitectura abierta Lakehouse ha surgido como el nuevo estándar para el análisis a gran escala. Pero aunque formatos como Delta Lake, Apache Iceberg y Apache Hudi son potentes, tienen un coste oculto: hasta el 90 % de los recursos computacionales se desperdician escaneando datos irrelevantes, según Databricks. Hoy, Qbeast, la plataforma de optimización de datos de próxima generación, anuncia una ronda seed de 7,6 millones de dólares para solucionar esto.
La ronda seed fue liderada por Peak XV’s Surge (antes Sequoia Capital India), con la participación de HWK Tech Investment y Elaia Partners. El nuevo capital financiará la expansión del equipo, ampliará el soporte del producto para más casos de uso analíticos y reforzará la misión de la compañía de hacer las plataformas de datos abiertas más rápidas, simples y rentables.
Nacida de una investigación en el Barcelona Supercomputing Center, la plataforma de Qbeast se integra directamente en las tablas existentes de Delta, Iceberg y Hudi, acelerando las cargas de trabajo al priorizar solo los datos necesarios. Su indexación multidimensional puede manejar filtros complejos en columnas como tiempo, región o segmento de clientes, optimizando tanto consultas en tiempo real como históricas en una sola tabla. A diferencia de la partición tradicional o los órdenes de clasificación que funcionan en una dimensión única, Qbeast permite filtrar simultáneamente cualquier combinación de atributos de datos. Además, se integra con motores de cómputo populares como Spark, Databricks, Snowflake, DuckDB y Polars sin necesidad de reescribir pipelines ni adoptar nuevas capas de almacenamiento.
Para liderar la siguiente etapa de crecimiento de la compañía, Srikanth Satya, veterano en infraestructura cloud con décadas de experiencia en AWS y Microsoft Azure, ha sido nombrado CEO de Qbeast. Su profunda experiencia técnica en arquitectura cloud-native y liderazgo estratégico guiará a Qbeast en su expansión global.
“Los equipos de datos no deberían tener que elegir entre velocidad, coste y apertura”, dijo Satya. “Construimos Qbeast para hacer que el análisis de alto rendimiento sea simple y accesible, sin encerrar a las organizaciones en sistemas propietarios. En un mundo donde los datos crecen más rápido que nunca, estamos aquí para asegurar que cada empresa pueda convertir esos datos en valor bajo sus propios términos.”
Los lagos de datos actuales son masivos, pero no inteligentes, y ahí está el desafío técnico. Todos almacenan sus datos en formatos abiertos, pero los costes computacionales explotan y la mayoría de las consultas son lentas. Qbeast resuelve esto con indexación plug-and-play que ofrece un rendimiento en subsegundos y ahorros en costes, sin forzar a usar una nueva pila tecnológica. En entornos productivos, Qbeast ya ha logrado aceleraciones de consultas entre 2 y 6 veces y reducciones de costes computacionales de hasta el 70 % en sectores como finanzas, salud y retail.
“Existe un coste computacional no deseado oculto en la disposición de los datos que el mercado de lakehouses ha descuidado ampliamente,” compartió Flavio Junqueira, CTO de Qbeast y co-creador de Apache ZooKeeper y Apache BookKeeper. “Nuestra tecnología permite a clientes de diferentes sectores reducir o eliminar dichos costes abrazando la apertura del stack lakehouse, siendo neutral respecto a motor y formato.”
El equipo de Qbeast está formado por expertos en sistemas distribuidos y datos abiertos. La tecnología central de la compañía se basa en investigaciones realizadas por Cesare Cugnasco, CSO de Qbeast, y Paola Pardo durante su etapa en el Barcelona Supercomputing Centre, donde trabajos pioneros en indexación multidimensional sentaron las bases para la plataforma actual. A diferencia de plataformas cerradas que requieren bloqueo con proveedores o reescrituras importantes, Qbeast funciona nativamente con las herramientas que los equipos de datos ya utilizan, sirviendo a organizaciones en finanzas, retail, salud y más — cualquier equipo que use formatos abiertos para potenciar análisis, IA o inteligencia de negocio a escala.
“Creemos que toda organización, no solo la élite tecnológica, debería poder extraer valor de sus datos sin incurrir en costes masivos en la nube ni necesitar un equipo de ingenieros para optimizar rendimiento,” añadió Satya.
“Creemos que Qbeast está resolviendo un desafío fundamental en la pila moderna de datos. En un contexto de explosión de volumen, su capa de indexación multidimensional tiene potencial para ser crítica en toda empresa que adopte el modelo lakehouse,” dijo Juan Santamaría, CEO y Managing Partner en HWK TechInvestment.
“Al permitir a las empresas desbloquear más valor de sus datos con menos complejidad y coste, Qbeast aspira a convertirse en la capa de indexación fundamental para pilas de datos modernas,” añadió Sébastien Lefebvre, Partner & Deep Tech Investor en Elaia.
De cara al futuro, Qbeast planea ampliar su plataforma con autoajuste, indexación adaptativa y mayor soporte para motores en distintos proveedores cloud y casos de uso. El objetivo: ser la capa de indexación por defecto para arquitecturas Lakehouse abiertas y desbloquear un futuro donde la innovación basada en datos no sacrifique rendimiento, escalabilidad ni estabilidad.
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