Flatfile以200万美元的回合追求智能数据导入

 
Flatfile开始作为解决导入电子表格的简单问题的解决方案。联合创始人David Boskovic和Eric Crane在工作场所管理软件公司Envoy工作，并且正在努力为客户导入大型文件。他们在接受采访时告诉VentureBeat，他们想购买一个工具来完成任务，而不是建造一个，但他们找不到所需的东西。 “我们震惊地发现，市场上绝对没有任何东西可以帮助我们有效地将数据从电子表格中提取到我们的产品中，”Crane说。 “所有这些不同的开源库以及零件和组件都存在，但没有任何东西可以进入该产品。”因此，必需品成为了发明之母。
Flatfile扮演的基本角色，有点不光彩，是数据管理员的角色。更准确地说，Flatfile希望消除数据监视器，从而节省数据科学家耗时的乏味。 “我们基本上构建了这个API，它基本上将用户数据转化为产品数据，”Crane说。它的设计快速且易于部署 – 它是一个Javascript代码段，您将它放在您的应用程序上，并且它需要最少的配置。 “我们的大多数客户将安装不到一天的工程量，”博斯科维奇说。
该公司在新闻稿中表示，Flatfile可以使用机器学习和模糊匹配的组合自动匹配95%的导入列。用户可以通过CSV，XLS上传数据，或只是从剪贴板粘贴。
通过在浏览器 – 客户端而不是服务器端处理数据，Flatfile也是安全的，换句话说。因此，Flatfile无法访问任何客户的数据。 (在某些时候，Flatfile计划添加具有高加密的服务器端处理来处理其独特的文件结构和类型。)
该公司希望隐藏操作的复杂性，这意味着它不希望用户浪费时间和专业知识来搞乱它。但这并不是说客户不会与Flatfile交互。实际上，这是设计工具的一部分。 Flatfile本质上是行业，市场和垂直不可知的 – 它不是为任何特定类型的数据输入而构建的。这从一开始就是一个优势，使公司能够进入任何数量的不同领域。它已经拥有超过30个客户，尽管到目前为止只花了几百美元的广告。
但是通用通常意味着牺牲一定程度的准确性和精确度。 Flatfile知道这一点，并依赖客户来帮助改进产品。 Flatfile可以标记似乎没有正确格式化的数据 – 或者可能是与特定行业密切相关的错字或新类型的数据格式 – 然后向用户询问它。用户可以进行必要的修正。 “然后我们将其作为机器学习计划的训练集，然后基本上说，’好吧，如果我看到[异常]将来，我可能会推荐这个特殊价值，”Crane说。 “然后用户可以验证这是正确的，然后是该机器学习的额外培训。基本上，随着时间的推移，我们可以了解这些不同类型的模式。“
“所以它是一种排名系统 – 算法和基本机器学习的结合，加上加强和评分，”博斯科维奇补充道。
该团队已经计划了Flatfile的一些自然扩展。首先是数据修复，因此不仅数据会进入客户的系统，它将具有最高的质量。该公司的最终目标是减少数据输入到一键操作。这些功能可能会逐渐推出，因为Flatfile通过处理客户数据和改进其数据集在各个领域建立“专业知识”。 “技术创新来自观众，”克莱恩说。
尽管该公司在2018年成立于技术领域，但在核心产品的软启动期间，Flatfile团队直到2019年1月才开始全职工作。他们现在获得200万美元 – 由Afore Capital以及Founder Collective，Designer Fund，Liquid2和Gradient Ventures领导 – 以扩大小公司规模并构建上述新功能。