Anodot wächst deutlich schneller als vergleichbare B2B-Startups

In zentralen Bereichen wie Personalentwicklung, Buchungen und Kundenprofil kann Anodot nach einem Jahr eine überdurchschnittlich positive Bilanz ziehen

München, 17. März 201 7 – Anodot , Anbieter von Echtzeit-Incident-Erkennung und -Analysesoftware, veröffentlicht wichtige Kennzahlen zu seiner Performance 2016. Die im Vergleich zu typischen B2B-Startups deutlich bessere Entwicklung im ersten Jahr belegt, dass das Unternehmen mit seinem Produkt auf eine ausgesprochen hohe Nachfrage und Akzeptanz stößt.

Seit seinem Markteintritt vor etwas mehr als einem Jahr konnte Anodot nicht nur eine Reihe von namhaften Kunden gewinnen und das Buchungsvolumen signifikant erhöhen, auch die weltweite Präsenz und die Zahl der Mitarbeiter konnte weiter ausgebaut werden.

Die wichtigsten Fakten auf einen Blick:

  • Seit dem Firmenstart wurden Buchungen im Wert von mehreren Millionen US-Dollar abgeschlossen.
  • 40 % der Anodot-Kunden sind börsennotierte Unternehmen.
  • Die Zahl der mit den proprietären Machine-Learning-Algorithmen analysierten Daten konnte in weniger als sechs Monaten mehr als verdoppelt werden und beläuft sich nun auf 5,2 Milliarden Datenpunkte pro Tag.
  • Mit neuen Niederlassungen im Silicon Valley und in Europa wurde die weltweite Anodot-Präsenz deutlich ausgebaut.
  • Die Zahl der Beschäftigten konnte verdreifacht werden; das Managementteam wurde mit zwei ausgewiesenen Fachleuten verstärkt.
  • Im Gartner-Report 2016 wurde Anodot als „Cool Vendor“ hervorgehoben.

„Unser rasches Wachstum zeigt, wie unzufrieden der Markt mit den traditionellen, statischen BI-Tools ist“, meint David Drai, CEO und Mitbegründer von Anodot . „Wir wussten von Anfang an, dass wir ein innovatives Produkt entwickeln müssen, das den Markt anführen kann. Es sollte einen neuen Standard für eine wirklich autonome Business Intelligence setzen, die die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen der Geschäftsdaten findet, anstelle den Datenanalysten ratlos vor einem Berg von Informationen sitzen zu lassen. Die rapide steigende Zahl unserer Kunden macht deutlich, dass uns dies gelungen ist und dass unser Produkt datenorientierten Unternehmen genau die Funktionen bietet, auf die sie gewartet haben.“

„Mit mehr als 55.000 CPUs in sieben Rechenzentren und über 900 Partnern analysieren wir Tag für Tag eine Unmenge von Daten“, erklärt Rich Galan, Director Analytics bei Rubicon Project , einem der weltweit größten Spezialisten für das Online-Advertisement. „Vor Anodot haben wir Integrationsprobleme mit unseren Partnern übersehen. Wenn wir Glück hatten, wurde das Problem am nächsten Tag in unseren aggregierten Berichten sichtbar. Bis zur Klärung der Ursache dauerte es dann noch einmal ein bis zwei Tage. Anodot macht Datenanalyse auch für unsere Business Anwender möglich und so können wir Probleme sehr viel schneller identifizieren und beheben.“

Anodot hat einen Paradigmenwechsel vollzogen, der die bisherige statische BI-Welt auf den Kopf stellt und an den Bedürfnissen moderner Online-Unternehmen ausrichtet. Bei der klassischen Business Intelligence müssen die Anwender konkrete Fragen an die Daten stellen. Das Problem: Big Data macht es fast unmöglich zu wissen, welche Fragen gestellt werden müssen. Die quasi endlose Fülle von Möglichkeiten führt dazu, dass Geschäftseinblicke zu spät oder überhaupt nicht gewonnen werden. Anodot verwendet patentierte Machine-Learning-Algorithmen, um alle potenziellen Fragen zu stellen und auf Grundlage von Datenmustern, die als interessant oder ungewöhnlich gewertet werden, relevante Insights auszugeben. Dabei erlernen die Algorithmen das Normalverhalten der alltäglichen Datenreihen und können so Anomalien wie größere Ausreißer nach oben oder unten identifizieren. Im Anschluss daran werden zusammengehörige Metriken automatisch korreliert, um ein umfassendes Echtzeitbild von den Geschehnissen im Unternehmen zu liefern.

Zahlreiche datenorientierte Unternehmen aus Branchen wie Online-Einzelhandel, FinTech, AdTech, Online/Mobile Games und dem industriellen Internet der Dinge mit Hunderten von Anwendern setzen auf Anodot, um Datenanomalien zuverlässig erkennen und darauf reagieren zu können.

Das rapide Wachstumstempo des Startups zeigt sich auch in seiner Expansion in den USA und Europa, der stetig steigenden Zahl von Mitarbeitern und der Ernennung von zwei neuen Mitgliedern der Geschäftsleitung. Bevor er als CFO zu Anodot kam, war Einat Paz in derselben Funktion für Earnix tätig, einen führenden SaaS-Anbieter aus dem Finanzsektor. Avi Avital, der neue VP Customer Success, leitete zuvor das Logging & Monitoring Product Team bei PayPal, wo er eine groß angelegte Echzeit-Monitoringplattform entwickelte.

Nähere Informationen zum Unternehmen und zur Lösung Anodot sind erhältlich unter www.anodot.com .

Anmerkung
Gartner favorisiert keine der in seinen Publikationen dargestellten Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen. Zudem rät das Marktforschungsunternehmen den Technologieanwendern nicht dazu, nur diejenigen Anbieter mit der höchsten Bewertung zu wählen. Die publizierten Gartner-Studien geben die Meinung der Forschungsorganisation von Gartner wieder und sind nicht als verbindliche Aussagen zu verstehen. Gartner schließt jegliche Gewährleistung, ausdrücklich oder impliziert, bezüglich dieser Studie aus, einschließlich der Garantien der Marktfähigkeit oder der Eignung für einen bestimmten Zweck.

Den vollständigen Bericht “Cool Vendors in Analytics, 2016,” verfasst von Gareth Herschel, Whit Andrews, Rita L. Sallam, Lisa Kart, Marc Kerremans und Cindi Howson, 19. Mai 2016, finden Sie hier . (Gartner Abonnement erforderlich).

Informationen über Anodot
Anodot liefert Unternehmen wertvolle Erkenntnisse und Geschäftseinblicke durch Echtzeit-Analyse und automatisierte Anomalie-Erkennung. Für die automatische Erkennung von ungewöhnlichem Datenverhalten und Ausreißern in enormen Mengen an Zeitreihen-Daten nutzt Anodots Business-Incident-Erkennung patentierte Machine-Learning-Algorithmen, um Probleme über verschiedene Parameter hinweg in Echtzeit zu isolieren und zu korrelieren. So können Unternehmen schneller Geschäftsentscheidungen fällen. Die Kunden von Anodot sind in den verschiedensten Branchen wie Fintech, Adtech, E-Commerce, Web-Apps, Mobile-Apps und anderen Branchen zu finden, die enorme Datenmengen generieren bzw. verwalten. Sie nutzen Anodot, um echte Geschäftsvorteile zu erlangen, wie u.a. signifikante Kosteneinsparungen, mehr Umsatz und verbesserte Kundenzufriedenheit. Das Unternehmen wurde im Jahr 2014 gegründet, hat seinen Hauptsitz in Ra’anana, Israel, und unterhält Niederlassungen im Silicon Valley und Europa.
Erfahren Sie mehr auf: www.anodot.com

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eloquenza pr gmbh
Amelie Nägelein / Jaya Hegele
Emil-Riedel-Strasse 18
80538 München
Tel.: 089 24 20 38 0
E-Mail: anodot@eloquenza.de

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David Drai, CEO und Mitbegründer von Anodot
Unser rasches Wachstum zeigt, wie unzufrieden der Markt mit den traditionellen, statischen BI-Tools ist.
David Drai, CEO und Mitbegründer von Anodot
Wir wussten von Anfang an, dass wir ein innovatives Produkt entwickeln müssen, das den Markt anführen kann. Es sollte einen neuen Standard für eine wirklich autonome Business Intelligence setzen, die die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen der Geschäftsdaten findet, anstelle den Datenanalysten ratlos vor einem Berg von Informationen sitzen zu lassen.
David Drai, CEO und Mitbegründer von Anodot
Die rapide steigende Zahl unserer Kunden macht deutlich, dass uns dies gelungen ist und dass unser Produkt datenorientierten Unternehmen genau die Funktionen bietet, auf die sie gewartet haben.
Rich Galan, Director Analytics bei Rubicon Project
Mit mehr als 55.000 CPUs in sieben Rechenzentren und über 900 Partnern analysieren wir Tag für Tag eine Unmenge von Daten.
Rich Galan, Director Analytics bei Rubicon Project
Vor Anodot haben wir Integrationsprobleme mit unseren Partnern übersehen. Wenn wir Glück hatten, wurde das Problem am nächsten Tag in unseren aggregierten Berichten sichtbar. Bis zur Klärung der Ursache dauerte es dann noch einmal ein bis zwei Tage. Anodot macht Datenanalyse auch für unsere Business Anwender möglich und so können wir Probleme sehr viel schneller identifizieren und beheben.