बड़ी मात्रा में डेटा से निपटने वाले संगठन अक्सर यह सुनिश्चित करने के लिए संघर्ष करते हैं कि डेटा उच्च गुणवत्ता वाला बना रहे। एक के अनुसार सर्वे ग्रेट एक्सपेक्टेशंस से, जो डेटा परीक्षण के लिए ओपन सोर्स टूल बनाता है, 77% कंपनियों के पास डेटा गुणवत्ता के मुद्दे हैं और 91% मानते हैं कि यह उनके प्रदर्शन को प्रभावित कर रहा है।
इसके आलोक में, अप्रत्याशित रूप से, डेटा अवलोकन सेवाओं और सॉफ़्टवेयर बेचने वाले विक्रेताओं के लिए व्यवसाय काफी स्वस्थ रहा है, जो किसी संगठन को उनके डेटा के स्वास्थ्य और स्थिति को समझने में मदद करते हैं। पिछले साल, एक सप्ताह की अवधि में, तीन कंपनियां अकेले डेटा अवलोकन स्थान में – क्रिबल, मोंटे कार्लो और कोरालॉजिक्स – $ 400 मिलियन से अधिक जुटाए।
यह सुझाव देते हुए कि बाजार अभी तक अतिसंतृप्त नहीं हुआ है, इस सप्ताह एक और डेटा अवलोकन स्टार्टअप ने उद्यम पूंजी सुरक्षित की: सिफलेट. आज कंपनी ने घोषणा की कि उसने मौजूदा निवेशकों की भागीदारी के साथ EQT वेंचर्स के नेतृत्व में सीरीज ए फंडिंग राउंड में €12 मिलियन (~$12.7 मिलियन) जुटाए हैं।
Sifflet की स्थापना जून 2021 में बिक्री और व्यापार विभाग में गोल्डमैन सैक्स के पूर्व उपाध्यक्ष सलमा बाकौक द्वारा की गई थी। उसने एक एमवीपी लॉन्च करने के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियर विस्सेम फतल्लाह (पहले उबेर और अमेज़ॅन में) और वाज्दी फतल्लाह के साथ मिलकर काम किया, जो एक पूर्ण रूप से विकसित डेटा अवलोकन उत्पाद में विकसित हुआ।
बाकौक ने एक ईमेल साक्षात्कार में टेकक्रंच को बताया, “सिफलेट एक डेटा ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफॉर्म है जिसका उद्देश्य व्यवसायों को उनके डेटा में विश्वास बनाने में मदद करना है।” “इसका प्लेटफॉर्म डेटा स्टैक के ऊपर बैठता है, जो डेटा एसेट्स का 360-डिग्री निरीक्षण प्रदान करता है।”
Sifflet का उपयोग करके, कंपनियां अपने डेटा स्टैक की विभिन्न परतों में डेटा अंतर्ग्रहण चरणों से लेकर परिवर्तन और खपत तक की जानकारी एकत्र कर सकती हैं। प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से सबूत के लिए डेटा, मेटाडेटा और डेटा पाइपलाइनों की निगरानी करता है कि कुछ ख़राब हो सकता है, जैसे गुणवत्ता में अचानक गिरावट।
डेटा इंजीनियरों के लिए मूल कारण विश्लेषण करना आसान बनाने के लिए सिफलेट एक वंश को बनाए रखता है। जैसा कि बाकौक बताते हैं, एआई इस प्रक्रिया के केंद्र में है।
“एआई का उपयोग हमारे निगरानी इंजन, डेटा वर्गीकरण और संदर्भ संवर्धन में किया जाता है,” उसने कहा। “हमारे मॉडल विभिन्न उद्योगों और गतिशीलता से विभिन्न प्रकार के डेटा सेटों के आधार पर पूर्व-प्रशिक्षित हैं और ग्राहक के पर्यावरण की विशिष्टताओं के लिए तैनात किए जाने पर नियमित रूप से पुन: प्रशिक्षित होते हैं और किसी भी प्रशिक्षण पूर्वाग्रह को कम करते हैं।”
तो, डेटा अवलोकन स्थान में प्रतिस्पर्धा को देखते हुए, क्या सिफलेट यथोचित प्रतिस्पर्धा कर सकता है? इसके निवेशक स्पष्ट रूप से मानते हैं कि यह कर सकता है। एक अधिक वस्तुनिष्ठ माप सिफलेट के ग्राहक आधार का आकार है, लेकिन बाकौक इसका खुलासा नहीं करेगा। हालाँकि, उसने स्वेच्छा से कहा कि सिफलेट अपने मौजूदा ग्राहकों में कैरेफोर, नेक्स्टबाइट और शॉपबैक जैसे ब्रांडों की गिनती करता है।
बाकौक ने कहा, “सिफलेट का दृष्टिकोण विशेष रूप से तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों तरह के अधिकांश डेटा चिकित्सकों को शामिल करने के लिए बनाया गया है।” “वर्तमान आर्थिक परिवेश में, जहाँ कंपनियों को कठिन निर्णयों का सामना करना पड़ रहा है, डेटा-संचालित निर्णय लेना आदर्श है और डेटा घटनाओं को बिल्कुल बर्दाश्त नहीं किया जाता है।”
उस अंतिम बिंदु के साथ बहस करना कठिन है। गार्टनर के अनुसार, खराब डेटा गुणवत्ता लागत संगठनों हर साल औसतन $12.9 मिलियन। इसके अलावा, डेटा इंजीनियर प्रति सप्ताह दो दिन खराब डेटा से लड़ने में खर्च करते हैं, ए मतदान मोंटे कार्लो से मिला।
“अर्थव्यवस्था में मंदी वास्तव में डेटा अपनाने के लिए एक महान उत्प्रेरक है। कठिन निर्णय लेते समय कंपनियों को समीकरण से अनिश्चितता को दूर करना होगा और डेटा की विश्वसनीयता महत्वपूर्ण है,” बकौक ने कहा। “कंपनी की स्थिति पर, हम पूंजी दक्षता को महत्व देते हैं और बढ़ने के रणनीतिक तरीकों की तलाश करते हैं। तथ्य यह है कि हमारे पास पहले दिन से ही लेज़र-शार्प प्रोडक्ट विज़न था, जिसने हमें ध्यान केंद्रित करने और निष्पादन पर त्वरित और महंगे पिवोट्स से बचने की अनुमति दी।
पेरिस स्थित सिफलेट, जिसने आज तक €15 मिलियन (~$15.85 मिलियन) जुटाए हैं, यूरोप, मध्य पूर्व और एशिया और अमेरिका में अपने गो-टू-मार्केट प्रयासों को बढ़ाने की योजना बना रही है और उत्पाद और इंजीनियरिंग में निवेश करना जारी रखे हुए है। वर्तमान में इसमें 28 कर्मचारी हैं और वर्ष के अंत तक उस संख्या को दोगुना करने का लक्ष्य है।