La limpieza de datos (preparar datos para aplicaciones como el análisis predictivo) lleva tiempo. De hecho, los científicos de datos gastar se estima que dedican el 60 % de su tiempo a limpiar y organizar datos, según una encuesta reciente. No es sólo el tiempo lo que se pierde. Según Experian, los “datos sucios” le cuestan a la empresa promedio del 15% al 25% de sus ingresos y a la economía de los EE. UU. $ 3 billones anuales.
Con la misión de cambiar las cosas, Eric Crane y David Boskovic comenzaron Archivo plano, una plataforma que aprende automáticamente cómo se deben estructurar y limpiar los datos importados. Con clientes como ClickUp, Square, AstraZeneca y Spotify, la startup se está preparando para su próxima fase de crecimiento, cerrando una ronda Serie B de $50 millones que eleva el total de Flatfile a $94,7 millones.
Tiger Global lideró el tramo de la Serie B con la participación de GV (el fondo centrado en IA de Google) y Workday, el último de los cuales sin duda vio la aplicabilidad de la canalización de procesamiento de datos de Flatfile para su negocio de recursos humanos. Scale Ventures y los inversores ángel de Airtable, DocuSign, LinkedIn y Gainsight también contribuyeron, dijo Boskovic a TechCrunch en un correo electrónico.
“El intercambio de datos y la incorporación de datos de nuevos clientes en particular pueden tardar miles de horas en completarse, ya que los datos se recopilan, limpian y trasladan de una empresa a otra”, dijo Boskovic. “Ejemplos de esto incluyen clientes que envían pagos masivos a una compañía de tarjetas de crédito o proveedores que envían actualizaciones de la cadena de suministro a un conglomerado de alimentos. Para las grandes empresas, el intercambio de datos puede significar más de seis meses para preparar los datos, lo que provoca retrasos en la incorporación de clientes, sobrecostos y pérdida de clientes… Visualizamos una manera de optimizar el proceso de intercambio de datos para ahorrarles una gran cantidad de tiempo y dinero”.
Crane y Boskovic crearon la tecnología detrás de Flatfile mientras trabajaban en la startup de productividad Envoy, donde compartían una frustración mutua con las muchas horas desperdiciadas manipulando y limpiando los datos de la empresa. A través de Flatfile, buscaron específicamente abordar los desafíos en la incorporación de datos, donde la gran variación entre los archivos de entrada históricamente ha hecho que los modelos basados en reglas sean ineficaces.
Créditos de imagen: Archivo plano
Flatfile usa IA entrenada en más de 25 mil millones de “decisiones de datos” para mapear y resolver esquemas con archivos como hojas de cálculo y CSV. Cuando los algoritmos encuentran una anomalía o un tipo de datos que no pueden procesar automáticamente, solicitan a los clientes que tomen una decisión y luego agregan ese escenario a una base de datos para referencia futura.
Flatfile lanzó recientemente un kit de desarrollo de software que permitirá a los desarrolladores construir sobre los componentes de Flatfile para acceder a las funciones de importación, combinación, fusión y exportación. Si bien la compañía continúa ofreciendo un flujo de trabajo de importación listo para usar, el kit permite a los clientes con requisitos más específicos personalizar la experiencia, dijo Boskovic.
“Básicamente, permite que nuestros clientes se pongan manos a la obra, lo que les permite unir todas las piezas necesarias para mover información entre sistemas con la máxima flexibilidad ya escala”, agregó. “[The] La plataforma permite a las empresas aprovechar sus datos antes. Permite a los empleados concentrarse en sus puntos fuertes y dejarnos el trabajo sucio a nosotros. Al eliminar las miles de horas que las empresas consumen asegurándose de que los datos estén formateados correctamente para su sistema, Flatfile les ayuda a llevar sus productos al mercado más rápido y con un ahorro sustancial de costos”.
Flatfile compite con titulares como Textract, el servicio de Amazon que puede extraer automáticamente texto y datos de documentos escaneados, y la herramienta de incorporación de datos de Microsoft, Form Recognizer. Google ofrece sus propias herramientas de extracción de datos, incluido Cloud Natural Language, que realiza análisis de sintaxis, sentimiento y entidad en archivos existentes.
En cualquier caso, Boskovic dice que la pandemia y la recesión económica fueron grandes oportunidades de crecimiento para Flatfile: la pandemia porque llevó a las empresas a migrar datos a la nube y la recesión porque las presionó para “demostrar su valor más rápido”. La base de clientes de Flatfile se compone de miles de desarrolladores y 500 empresas, así como de varias organizaciones gubernamentales no identificadas.
“Flatfile está en una posición sólida porque ofrece una solución integral a un desafío comercial crítico. Si bien nos quedaban dos años de pista, planteamos una Serie B oportunista para maximizar la demanda de los inversores, [and now] tenemos cuatro años de camino para continuar mejorando nuestras operaciones en torno a los comentarios de los clientes”, dijo Boskovic. “Esta inversión se utilizará para expandir y respaldar el segmento de más rápido crecimiento de Flatfile: las empresas empresariales globales. Hemos estado creciendo rápidamente durante los últimos tres trimestres para llegar a alrededor de 75 empleados, y esperamos continuar con este crecimiento en el futuro cercano. Los ingresos recurrentes anuales superan los 5 millones de dólares y proyectamos que se duplicarán con creces en los próximos 12 meses”.
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