データ クレンジング (予測分析などのアプリケーション用にデータを準備する) には時間がかかります。 実際、データサイエンティストは 費やす 最近のある調査によると、時間の推定 60% がデータのクリーニングと整理に費やされています。 失われるのは時間だけではありません。 Experian によると、「汚れたデータ」は、平均的な企業の収益の 15% から 25% を犠牲にし、米国経済は年間 3 兆ドルを費やしています。
エリック・クレーンとデビッド・ボスコビッチは、物事を変える使命を帯びて始めました フラットファイル、インポートされたデータをどのように構造化してクリーニングする必要があるかを自動的に学習するプラットフォーム。 ClickUp、Square、AstraZeneca、Spotify などの顧客を擁するこのスタートアップは、次の成長段階に向けて準備を進めており、5,000 万ドルのシリーズ B ラウンドを完了し、Flatfile の総額は 9,470 万ドルになりました。
Tiger World は、GV (Google の AI に焦点を当てたファンド) と Workday からの参加を得て、シリーズ B のトランシェを主導しました。最後に、Flatfile のデータ処理パイプラインが人事ビジネスに適用可能であることを明らかにしたのは間違いありません。 Scale Ventures と Airtable、DocuSign、LinkedIn、Gainsight のエンジェル投資家も貢献した、と Boskovic は TechCrunch にメールで語った。
「特にデータ交換と新規顧客のデータのオンボーディングは、データが収集され、クリーニングされ、あるビジネスから別のビジネスに移動されるため、完了するまでに数千時間かかる場合があります」と Boskovic 氏は述べています。 「この例には、クライアントがクレジット カード会社に一括支払いを送信したり、ベンダーがサプライ チェーンの最新情報を食品コングロマリットに送信したりすることが含まれます。 大企業の場合、データ交換はデータを準備するために 6 か月以上かかることを意味し、顧客のオンボーディングの遅れ、コストの超過、顧客の喪失を引き起こします…データ交換プロセスを合理化して膨大な時間とお金を節約する方法を思いつきました。」
Crane と Boskovic は、生産性スタートアップの Envoy で Flatfile の背後にある技術を作成しました。そこでは、会社のデータの操作とクリーンアップに多くの時間を浪費することに相互のフラストレーションを共有していました。 Flatfile を通じて、彼らは特にデータ オンボーディングの課題に対処しようとしました。データ オンボーディングでは、入力ファイル間の大きな差異が歴史的にルールベースのモデルを無効にしてきました。
画像クレジット: フラットファイル
Flatfile は、250 億を超える「データ決定」でトレーニングされた AI を使用して、スプレッドシートや CSV などのファイルでスキーマをマッピングおよび解決します。 アルゴリズムが異常または自動的に処理できないデータ型に遭遇すると、顧客に意思決定を促し、将来の参照のためにそのシナリオをデータベースに追加します。
Flatfile は最近、開発者が Flatfile のコンポーネントの上に構築して、インポート、照合、マージ、およびエクスポート機能にアクセスできるようにするソフトウェア開発キットをリリースしました。 同社は引き続きすぐに使用できるインポート ワークフローを提供しますが、このキットにより、より具体的な要件を持つ顧客がエクスペリエンスをカスタマイズできるようになります、と Boskovic 氏は述べています。
「基本的には、顧客が内部に入り込み、システム間で最大限の柔軟性と規模で情報を移動するために必要なすべての要素をつなぎ合わせることができるようにします」と彼は付け加えました。 「[The] プラットフォームにより、企業はデータをより早く活用できます。 これにより、従業員は本来の強みに集中し、汚い仕事は私たちに任せることができます。 企業が自社のシステムに合わせてデータを適切にフォーマットするために費やす何千時間もの時間を削減することで、Flatfile は、企業が製品をより迅速に市場に投入し、大幅なコスト削減を実現するのに役立ちます。」
Flatfile は、スキャンしたドキュメントからテキストとデータを自動的に抽出できる Amazon のサービス Textract や、Microsoft のデータ オンボーディング ツール Form Recognizer などの既存のサービスと競合しています。 Google は、既存のファイルに対して構文、感情、エンティティ分析を実行する Cloud Natural Language などの独自のデータ抽出ツールを提供しています。
いずれにせよ、Boskovic 氏は、パンデミックと経済の低迷は Flatfile にとって大きな成長の機会であったと述べています。パンデミックは企業がデータをクラウドに移行するようになったためであり、景気後退は企業に「価値をより早く証明する」よう圧力をかけたためです。 Flatfile の顧客基盤は、数千の開発者と 500 の企業、およびいくつかの無名の政府機関です。
「フラットファイルは、ビジネス上の重要な課題に対する包括的なソリューションを提供するため、強力な立場にあります。 滑走路は 2 年間残っていましたが、投資家の需要を最大限に活かすために日和見的なシリーズ B を調達しました。 [and now] 顧客からのフィードバックに基づいて業務を改善し続けるための滑走路は 4 年間あります」とボスコビッチ氏は述べています。 「この投資は、Flatfile の最も急速に成長しているセグメントであるグローバル エンタープライズ企業の拡大とサポートに使用されます。 過去 3 四半期で急成長を遂げており、従業員数は約 75 名に達しており、この成長は近い将来も続くと予想されます。 年間経常収益は 500 万ドルを超えており、今後 12 か月で 2 倍以上になると予測しています。」