Dataloop נוסדה ב-2017 בהרצליה על ידי ערן שלמה, אבי ישר וניר בושי, ופועלת בשלב שנוטים להמעיט בערכו: הכנת הנתונים שעליהם מודל מתאמן.
איכות מודל נקבעת במידה רבה על ידי איכות הנתונים ולא רק על ידי הארכיטקטורה שלו. בפועל, ארגון שמאמן מודל ראייה-ממוחשבת צריך לאסוף עשרות אלפי תמונות, לתייג בהן מה רואים, לוודא שהתיוג עקבי בין מתייגים שונים — שני אנשים עשויים לסמן את אותו עצם אחרת — לתעד איזו גרסה של הנתונים שימשה לאיזה אימון, ולחזור על התהליך בכל פעם שהמודל מתעדכן. זהו רוב הזמן והתקציב בפרויקט טיפוסי, והוא נעשה לעיתים קרובות בגיליונות ובתיקיות מפוזרות.
הפלטפורמה של Dataloop ריכזה את כל השרשרת הזו במקום אחד: ניהול מאגרי-הנתונים, ממשקי-תיוג לצוותים אנושיים, אוטומציה של חלק מהתיוג, וניהול גרסאות שמאפשר לחזור אחורה ולהבין מדוע מודל התנהג כפי שהתנהג. במרכז הגישה עומד מודל "אדם בתוך הלולאה" (human in the loop): התוכנה מציעה תיוג ראשוני, ואדם מאשר, מתקן או דוחה — פשרה שמוזילה משמעותית עבודה שהיא ידנית מטבעה, בלי לוותר על שיפוט אנושי במקרים הקשים.
עד הרכישה גייסה החברה כ-50 מיליון דולר ממשקיעים ובהם NGP Capital ו-Alpha Wave Global. בדצמבר 2025 דיווח כלכליסט ש-Dell רוכשת אותה תמורת 120 מיליון דולר במזומן, כחלק מהתרחבות של יצרנית החומרה אל שכבת התוכנה והנתונים שמעל השרתים שהיא מוכרת. נכון ל-2026 היא אחת מכמה חברות ישראליות בתחום הנתונים לבינה מלאכותית שנרכשו בידי תאגידי-ענק אמריקאיים.
בהקשר רחב יותר, החברה שייכת לקבוצה של חברות ישראליות שעסקו בשלב הנתונים ולא במודל עצמו — שלב שנחשב שנים לעבודה שחורה שאיש אינו רוצה בה, והתברר כאחד המקומות שבהם נקבעת בפועל איכות המערכת. מכאן גם העניין שגילו בו יצרניות חומרה וספקיות ענן גדולות.