Preql los fundadores Gabi Steele y Leah Weiss eran ingenieros de datos en los primeros días de WeWork. Más tarde abrieron su propia consultoría para ayudar a los clientes a crear pilas de datos y notaron una coherencia obstinada en los tipos de información que necesitaban sus clientes.
Sabían por experiencia que había varios problemas clave en la creación de una pila de datos, comenzando con la ingesta y el almacenamiento de datos. Pero la pieza del rompecabezas que querían atacar era la transformación de datos. Es decir, tomando los datos de varias fuentes comerciales y haciéndolos útiles para las líneas de negocios, quién realmente podría poner esos datos a trabajar si pudiera descubrir cómo hacerlo.
“La pieza de transformación de datos es muy crítica. Es la base de todo lo que desea hacer con los datos, y es muy difícil hacerlo bien. Pero lo que hemos observado es que esta traducción entre los requisitos comerciales, que pertenecen a expertos en el negocio, y los equipos de datos que luego tienen que codificar la lógica comercial en SQL, puede ser dolorosa y crear mucha fricción. Y ese es exactamente el punto de dolor que estamos resolviendo”, me dijo Weiss.
Steele y Weiss ganaron una buena cantidad de dinero ayudando a los clientes a resolver sus problemas de datos, pero se dieron cuenta de que podían poner un software para resolver el problema y automatizar mucho de lo que estaban haciendo como consultores.
“Lo que está haciendo Preql es crear una interfaz para que los usuarios comerciales especifiquen qué quieren medir y cómo quieren encontrar sus métricas. Y luego abstraemos el complejo trabajo de transformar esos datos en nuestra interfaz de usuario, lo cual es genial”, explicó Steele.
Sin embargo, no se detienen ahí. Debido a su vasta experiencia trabajando con empresas, han visto las mismas preguntas una y otra vez, y eso les ha ayudado a guiar a la persona de negocios por el camino correcto para obtener las respuestas que necesitan con un conjunto de métricas centrales para un negocio en particular. problema.
“Creemos que hay un conjunto de métricas centrales que creemos que realmente deberían estandarizarse, donde hay un par de permutaciones de esas métricas dependiendo exactamente de cómo funciona su negocio. Ese es el tipo de matiz al que queremos llegar. Queremos crear estandarización con suficiente espacio para la flexibilidad, por lo que realmente estamos hablando el idioma de su negocio”, dijo Weiss.
La empresa se lanzó el año pasado y las dos mujeres están trabajando con un pequeño equipo para construir el producto, pero están dispuestas a resolver un problema fundamental que han encontrado y quieren solucionarlo con software.
“No estudiamos informática ni ciencia de datos, y encontramos nuestro camino aprendiendo estas herramientas en el trabajo y tuvimos personas que nos brindaron oportunidades. Eso es realmente lo que nos motiva. Entonces, siempre que podamos, intentaremos crear oportunidades para nosotros y para otros para hacer que el espacio de datos sea más accesible, más inclusivo, para que se sienta menos como una comunidad administrada por el control de acceso, y eso nos motiva”, dijo Weiss.
La compañía ha recaudado una ronda inicial de $ 7 millones para ayudar a hacer realidad su visión. La inversión estuvo a cargo de Bessemer Venture Partners, con la participación de Felicis y un grupo de ángeles de la industria.
Source link