Veri temizleme – tahmine dayalı analitik gibi uygulamalar için verileri hazırlamak – zaman alır. Aslında, veri bilimcileri harcamak Yakın zamanda yapılan bir ankete göre, zamanlarının tahmini %60’ı verileri temizleme ve düzenleme. Kaybedilen sadece zaman değil. Experian’a göre, “kirli veriler” ortalama işletmeye gelirlerinin %15 ila %25’ine ve ABD ekonomisine yıllık 3 trilyon dolara mal oluyor.
Bir şeyleri değiştirme görevinde Eric Crane ve David Boskoviç başladı Düz bir dosya, içe aktarılan verilerin nasıl yapılandırılması ve temizlenmesi gerektiğini otomatik olarak öğrenen bir platform. ClickUp, Square, AstraZeneca ve Spotify gibi müşterilerle başlangıç, bir sonraki büyüme aşamasına hazırlanıyor ve Flatfile’ın toplamını 94.7 milyon dolara getiren 50 milyon dolarlık B Serisi turunu kapatıyor.
Tiger Global, GV (Google’ın AI odaklı fonu) ve Workday’in katılımıyla B Serisi dilimine liderlik etti – sonuncusu şüphesiz Flatfile’ın veri işleme hattının İK işine uygulanabilirliğini gördü. Boskoviç TechCrunch’a bir e-postada Airtable, DocuSign, LinkedIn ve Gainsight’tan Scale Ventures ve melek yatırımcıların da katkıda bulunduğunu söyledi.
Boskoviç, “Veri alışverişi ve özellikle yeni müşterilerin verilerinin dahil edilmesi, verilerin toplanması, temizlenmesi ve bir işletmeden diğerine taşınması nedeniyle tamamlanması binlerce saat sürebilir” dedi. “Buna örnek olarak, bir kredi kartı şirketine toplu ödemeler gönderen müşteriler veya bir gıda holdingine tedarik zinciri güncellemeleri gönderen satıcılar verilebilir. Büyük şirketler için veri alışverişi, gecikmiş müşteri katılımına, maliyet aşımlarına ve müşteri kaybına neden olan verileri hazırlamak için altı aydan fazla bir süre anlamına gelebilir… Veri alışverişi sürecini, onlara çok büyük miktarda zaman ve para tasarrufu sağlamak için kolaylaştırmanın bir yolunu düşündük.”
Crane ve Boskovic, Flatfile’ın arkasındaki teknolojiyi, firmanın verilerini manipüle etmek ve temizlemek için harcanan birçok saatle karşılıklı bir hayal kırıklığını paylaştıkları üretkenlik başlangıcında Envoy’da yarattılar. Flatfile aracılığıyla, girdi dosyaları arasındaki yüksek varyansın tarihsel olarak kural tabanlı modelleri etkisiz hale getirdiği veri yerleştirmedeki zorlukları ele almaya çalıştılar.
Resim Kredisi: Düz bir dosya
Flatfile, şemaları elektronik tablolar ve CSV’ler gibi dosyalarla eşlemek ve çözmek için 25 milyardan fazla “veri kararı” konusunda eğitilmiş AI kullanır. Algoritmalar, otomatik olarak işleyemedikleri bir anormallik veya veri türüyle karşılaştığında, müşterilerin bir karar vermesini ister ve daha sonra bu senaryoyu ileride başvurmak üzere bir veritabanına ekler.
Flatfile kısa süre önce geliştiricilerin içe aktarma, eşleştirme, birleştirme ve dışa aktarma işlevlerine erişmek için Flatfile bileşenlerinin üzerine inşa etmelerine olanak tanıyan bir yazılım geliştirme kiti yayınladı. Boskoviç, şirketin kullanıma hazır bir içe aktarma iş akışı sunmaya devam ederken, kitin daha özel gereksinimleri olan müşterilerin deneyimi özelleştirmesini sağladığını söyledi.
“Temel olarak müşterilerimizin kaportanın altına girmesine izin vererek, maksimum esneklikle ve ölçekte sistemler arasında bilgi taşımak için gereken tüm parçaları bir araya getirmelerine izin veriyor” diye ekledi. “[The] platform, şirketlerin verilerinden daha erken yararlanmalarını sağlar. Çalışanların temel güçlü yönlerine odaklanmasını ve kirli işleri bize bırakmasını sağlar. Flatfile, şirketlerin verilerinin sistemleri için uygun şekilde biçimlendirilmesini sağlamak için harcadıkları binlerce saati ortadan kaldırarak, ürünlerini daha hızlı ve önemli bir maliyet tasarrufuyla pazara sunmalarına yardımcı oluyor.”
Flatfile, Amazon’un taranan belgelerden otomatik olarak metin ve veri çıkarabilen hizmeti Textract ve Microsoft’un veri ekleme aracı Form Recognizer gibi yerleşik şirketlerle rekabet ediyor. Google, mevcut dosyalar üzerinde sözdizimi, duygu ve varlık analizi yapan Cloud Natural Language dahil olmak üzere kendi veri ayıklama araçlarını sunar.
Her halükarda Boskoviç, pandemi ve ekonomik gerilemenin Flatfile – pandemi için büyük büyüme fırsatları olduğunu, çünkü şirketlerin verilerini buluta taşımasına ve gerilemeye neden olduğunu, çünkü “değerlerini daha hızlı kanıtlamaları” için baskı yaptığını söylüyor. Flatfile’ın müşteri tabanı binlerce geliştirici ve 500 şirketin yanı sıra birkaç isimsiz devlet kuruluşundan oluşuyor.
“Flatfile, iş açısından kritik bir soruna kapsamlı bir çözüm sunduğu için güçlü bir konumda. İki yıllık pistimiz kalmışken, yatırımcı talebini en üst düzeye çıkarmak için fırsatçı bir B Serisi geliştirdik, [and now] Müşteri geri bildirimleri çerçevesinde operasyonlarımızı geliştirmeye devam etmek için dört yıllık bir pistimiz var,” dedi Boskoviç. “Bu yatırım, Flatfile’ın en hızlı büyüyen segmentini genişletmek ve desteklemek için kullanılacak: küresel kurumsal şirketler. Yaklaşık 75 çalışana ulaşmak için son üç çeyrekte hızla büyüyoruz ve bu büyümeyi yakın gelecekte de sürdürmeyi umuyoruz. Yıllık yinelenen gelir 5 milyon doların üzerinde ve önümüzdeki 12 ayda iki katından fazla olacağını tahmin ediyoruz.”
