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Qbeast obtiene 7,6 millones de dólares para ayudar a escalar plataformas de datos

Qbeast obtiene 7,6 millones de dólares para
ayudar a escalar plataformas de datos
Hombre con saco azul y camisa blanca posando frente a una pared de madera
por EDATV
6 de agosto de 2025 a las 16:38
actualidad

La startup nacida en el Barcelona, Supercomputing Center, levanta una ronda semilla liderada por Peak XV y con coinversión de HWK Tech Investment y Elaia Partners

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En un momento en el que los volúmenes de datos empresariales crecen de forma acelerada y las infraestructuras tradicionales quedan superadas por las exigencias de la inteligencia artificial, Qbeast, plataforma de optimización de datos de nueva generación, anuncia una ronda de financiación semilla de 7,6 millones de dólares.

La operación ha sido liderada por Peak XV’s Surge (anteriormente Sequoia Capital India & SEA), con participación de HWK Tech Investment (Madrid) y Elaia Partners (París). La inversión permitirá a Qbeast ampliar su equipo, abordar nuevos casos de uso y acelerar su misión: hacer que las plataformas de datos abiertas sean más rápidas, sencillas y rentables.

Aunque formatos como Delta Lake, Apache Iceberg y Apache Hudi han revolucionado las arquitecturas Lakehouse, su eficiencia es cuestionable: hasta el 90 % de los recursos computacionales se desperdician al escanear datos irrelevantes, según Databricks. Qbeast ofrece una solución diseñada para maximizar el rendimiento sin alterar el stack existente.

Nacida a partir de la investigación en el BSC-CNS, la plataforma de Qbeast se integra directamente con tablas existentes y acelera las cargas de trabajo priorizando solo los datos necesarios. Su sistema de indexación multidimensional permite aplicar filtros simultáneos en columnas como tiempo, región o segmento de cliente, optimizando consultas tanto en tiempo real como históricas desde una sola tabla.

A diferencia de las particiones tradicionales, que trabajan en una sola dimensión, Qbeast permite filtrado eficiente en múltiples dimensiones al mismo tiempo. Es compatible con motores como Spark, Databricks, Snowflake, DuckDB y Polars, sin necesidad de reescribir canalizaciones ni adoptar nuevas capas de almacenamiento.

Un nuevo liderazgo para una nueva etapa
Para esta nueva fase, Qbeast ha nombrado como CEO a Srikanth Satya, veterano de AWS y Microsoft Azure, con décadas de experiencia en arquitecturas cloud-native. "Creemos que todas las organizaciones, no solo las grandes tecnológicas, deberían poder extraer valor de sus datos sin incurrir en costes masivos ni complejidad innecesaria", señala Satya.

Una inversión con respaldo de líderes del capital riesgo

•   Juan Santamaría, CEO de HWK Tech Investment: "Qbeast está resolviendo un reto estructural del stack de datos moderno. Su tecnología será crítica para empresas con modelos Lakehouse".



•   Sébastien Lefebvre, Partner en Elaia: "Qbeast permite extraer más valor con menos complejidad y menor coste. Tiene potencial para ser el estándar de indexación en el futuro".



•   Peak XV, uno de los fondos más activos en India y el Sudeste Asiático, apuesta por Europa con esta operación.



Sobre Qbeast
Qbeast es una empresa de infraestructura de datos que transforma el rendimiento analítico para la era Lakehouse. Fundada a partir de la investigación de Cesare Cugnasco y Paola Pardo en el Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), ofrece indexación multidimensional para plataformas como Delta Lake, Apache Iceberg y Apache Hudi. Su equipo está liderado por Srikanth Satya (CEO) y Flavio Junqueira (CTO, cocreador de Apache ZooKeeper y Apache BookKeeper).


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