Las empresas de tecnología más grandes han invertido mucho tiempo y dinero en la creación de herramientas y plataformas para sus equipos de ciencia de datos y aquellos que trabajan con ellos para obtener información y métricas de las masas de datos que producen sus empresas: cómo se está desempeñando una empresa, cómo está funcionando una nueva característica, cuándo algo está roto o cuándo algo podría venderse bien (y por qué) son cosas que puede averiguar si sabe cómo leer los datos.
Ahora, tres alumnos que trabajaron con datos en el mundo de Big Tech han fundado una startup que tiene como objetivo construir una “tienda de métricas” para que el resto del mundo empresarial, gran parte del cual carece de los recursos para construir herramientas como esta desde cero, También puede usar métricas fácilmente para averiguar cosas como esta.
Transformar, como se llama la startup, está saliendo sigilosamente hoy, y lo está haciendo con una cantidad impresionante de respaldo temprano, una señal no solo de la confianza de los inversores en estos fundadores en particular, sino también del reconocimiento de que hay una brecha en el mercado. porque, como la compañía lo describe, una “fuente única de verdad para los datos comerciales” que podría ser útilmente completada.
La compañía está anunciando que ha cerrado, mientras está sigilosamente, una Serie A de $ 20 millones y una ronda inicial inicial de $ 4.5 millones, ambas lideradas por Index Ventures y Redpoint Ventures. La semilla, dijo la compañía, también tenía docenas de inversores ángeles, y la lista incluía a Elad Gil de Color Genomics, Lenny Rachitsky de Airbnb y Cristina Cordova de Notion.
El gran avance que ha logrado Transform es que ha creado un motor de métricas que una empresa puede aplicar a sus datos estructurados, una herramienta similar a la que han creado las empresas de Big Tech para su propio uso, pero que en realidad no se ha creado (al menos hasta ahora) para que los utilicen otros que no sean de esas grandes empresas de tecnología.
Transform puede trabajar con grandes cantidades de datos del almacén, o datos que se están rastreando en tiempo real, para generar información y análisis sobre diferentes acciones en torno a los productos de una empresa. Transform puede ser utilizado y consultado por personas sin conocimientos técnicos que todavía tienen que lidiar con datos, dijo Handel.
El ímpetu para construir el producto llegó a Nick Handel, James Mayfield y Paul Yang, respectivamente CEO, COO e ingeniero de software de Transform, cuando todos trabajaron juntos en Airbnb (anteriormente Mayfield y Yang también estaban juntos en Facebook) en una combinación de roles que incluida la gestión de productos y la ingeniería.
Allí, pudieron ver de primera mano tanto la promesa que tenían los datos para ayudar a tomar decisiones en torno a un producto, o para medir cómo se usa algo, o para planificar funciones futuras, como también las demandas de aprovecharlos para que funcionen y hacer que todos estén en lo mismo. página para hacerlo.
“Existe una tendencia creciente entre las empresas de tecnología de probar cada característica, cada iteración de lo que sea. Y como parte de eso, creamos esta herramienta [at Airbnb] eso básicamente te permitió definir las diversas métricas que querías rastrear para comprender tu experimento ”, recordó Handel en una entrevista. “Pero también desea comprender muchas otras cosas como, ¿cuántas personas están buscando listados en ciertas áreas? ¿Cuántas personas están reservando instantáneamente esos listados? ¿Se están comunicando con el servicio de atención al cliente, tienen problemas de confianza y seguridad? ” La herramienta que construyó Airbnb fue Minerva, optimizado específicamente para los tipos de preguntas que Airbnb normalmente puede tener sobre sus propios datos.
“Al bloquear todas las definiciones para las métricas, básicamente podría tener un equipo de ingeniería de datos, un equipo de infraestructura de datos centralizado, hacer todo el cálculo de estas métricas y luego entregarlas a los científicos de datos para que luego ingresen y hagan lo correcto de un trabajo más profundo e interesante, porque no se atascaron en el cálculo de esas métricas una y otra vez ”, continuó. Esta plataforma evolucionó dentro de Airbnb. “Nos inspiraron mucho algunos de los primeros trabajos que vimos en esta herramienta”.
El problema es que no todas las empresas están diseñadas para, bueno, crear herramientas como estas adaptadas a sus propios intereses comerciales.
“Hay un puñado de empresas que hacen cosas similares en el espacio de las métricas”, dijo Mayfield, “empresas realmente de primer nivel como LinkedIn, Airbnb y Uber. Realmente han comenzado a invertir en métricas. Pero son solo aquellas empresas las que pueden dedicar equipos de ocho o diez, ingenieros, diseñadores que pueden construir esas cosas internamente. Y creo que eso fue probablemente, ya sabes, una gran parte del ímpetu para querer iniciar esta empresa fue decir que no todas las organizaciones van a poder dedicar ocho o diez ingenieros a la construcción de esta herramienta de métricas “.
Y el otro problema es que las métricas se han convertido en una palanca cada vez más importante, quizás la más importante, para la toma de decisiones en el mundo del diseño de productos y una estrategia comercial más amplia para una empresa de tecnología (y tal vez, de manera predeterminada, cualquier).
Nos hemos alejado de “moverse rápido y romper cosas”. En cambio, ahora aceptamos, como dijo Mayfield, “Si no puedes medirlo, no puedes moverlo”.
Créditos de imagen: Transformar (se abre en una nueva ventana)
Transform se basa en tres prioridades básicas, dijo Handel.
El primero de ellos tiene que ver con la propiedad colectiva de las métricas: al construir un marco único para medirlas e identificarlas, su teoría es que es más fácil para una empresa ponerse en sintonía con su uso. El segundo de ellos es usar Transform para simplemente hacer que el trabajo del equipo de datos sea más eficiente y más fácil, convirtiendo las partes más repetitivas de la extracción de información en scripts automatizados que se pueden usar y reutilizar, dando al equipo de datos la capacidad de gastar más tiempo analizando los datos en lugar de simplemente construir conjuntos de datos. Y, en tercer lugar, proporcionar a los clientes API que puedan utilizar para integrar las herramientas de extracción de métricas en otras aplicaciones, ya sea en inteligencia empresarial o en otros lugares.
Los tres productos que presenta hoy, llamados Metrics Framework, Metrics Catalog y Metrics API, se derivan de estos principios.
Transform solo se está lanzando públicamente hoy, pero Handel dijo que ya está trabajando con un pequeño puñado de clientes (sin nombre) en una pequeña versión beta, lo suficiente como para estar seguro de que lo que está construido funciona como estaba previsto. La financiación se utilizará para seguir desarrollando el producto, así como para atraer más talento y, con suerte, incorporar a más empresas para utilizarlo.
Con suerte, podría ser una palabra menos tenue de la que usarían sus inversores, convencidos de que está satisfaciendo una gran necesidad en el mercado.
“Transform está llenando un vacío crítico dentro de la industria. Así como invertimos en Looker desde el principio por su enfoque innovador de inteligencia empresarial, Transform va un paso más allá al proporcionar una fuente única poderosa pero optimizada para las métricas ”, dijo Tomasz Tunguz, MD, Redpoint Ventures, en un comunicado.
“Hemos visto a empresas de todo el mundo luchar para dar sentido a un sinfín de fuentes de datos o convertirlas en métricas fiables y viables. Invertimos en Transform porque han desarrollado una solución elegante para este problema que cambiará la forma en que las empresas piensan sobre sus datos ”, agregó Shardul Shah, socio de Index Ventures.
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