アトランタを拠点とする起業家パヴリーン・トゥクラルは、次の企業をスケールアップする準備が整った。
長年のHypepotamusの読者は、トゥクラルが2015年から2021年までStackfolioを構築していた際の彼の活躍を知っているだろう。
私たちは、トゥクラルの企業が投資を呼び込み、ピッチコンペティションでの成功を収め、機関向けローンのオンラインマーケットプレイスを成長させ、10億ドル以上のローン機会を提供した過程を追ってきた。
最終的にこのスタートアップは2021年にJack Henry & Associatesに買収された。
今回、彼の最新のスタートアップMagic Dataでは、トゥクラルと彼のチームは企業が直面する最も複雑なデータニーズを改善しようとしている。
Magic Dataの核心は、ユーザーに「カスタムデータを理解するAI」を提供し、複雑なデータベースで作業中に生じるカスタムの問題に対処することである。
スタートアップから企業レベルの会社まで、トゥクラルはデータエンジニアリングがしばしば「ボトルネック」となることを目にしてきた。
多くの組織がデータウェアハウスを使用している中で、カスタムデータスキーマが非常に複雑で、データの取り込みや変換が維持・スケールするのが難しいと彼は説明した。
「その結果、データは他のチーム（同じ会社の内部であっても）にとっても外部消費が難しくなります」と付け加えた。
現実として、データチームの95％以上がキャパシティに達しているか、超えて働いている。
データエンジニアリングはまた高額になることがあり、新しいソースまたは宛先とのデータ統合の平均コストは2万ドルから20万ドルである。
トゥクラルは、この課題に対するカスタムソリューションを市場に提供する機会があると感じ、Magic Dataを立ち上げた。
Magic Dataの「魔法」
Magic Dataは、2024年2月にクリストファー・クラウスから外部資金の注入を受けて発足した。
クラウスはこれまでで唯一の外部投資家である。
Magic Dataのチームは、カスタムデータパイプラインのツールを構築するための作業に取り組んでおり、11月にはトゥクラルは製品に自信を持ち、プライベートベータの募集を開始した。
ベータテストを通じて、彼はパイプライン製品が重要であることを認識したが、顧客はデータの複雑な課題に焦点を当てるためのより多くのカスタムツールも必要であることに気付いた。
Magic Dataは「特定のセクター」に限定されていないため、さまざまな業界の企業が複雑なデータのニーズに対してこのプラットフォームを利用できる。
しかし、最近発表されたSME製品は、データウェアハウス環境で作業するデータエンジニア向けのAIプラットフォームである。
このプラットフォームは複数のソースからデータを取り込むだけでなく、顧客の最も複雑なデータニーズを取り込み、変換し、自動化し、報告することもできる。
これは、AI主導のビジネス世界において重要であり、ChatGPTやコパイロットなどの大手プレーヤーは、データエンジニアリングチームが求める特定かつカスタムな回答を提供できない。
そして、Magic Dataを使用するデータエンジニアは、数百のテーブルに対する多くのコンテキスト準備を行う必要がなく、すぐに作業に取り掛かることができる。
Magic Dataに投入されたデータセットやテーブルは、セマンティックレベルで理解され、これは単なるキーワードを超え、複数のデータベースを横断する際に明らかでない主題やトピックに基づいて情報を接続できることを意味する。
トゥクラルは、ターゲット顧客は高いデータの複雑さを持つ企業であり、数百または数千のデータセットやテーブルを持っていることを特に力強く述べた。
また、同社は既にSnowflakeのようなデータストレージやウェアハウジングツールを使用しているチームにとって特に強力である。
スタートアップの世界からの教訓
トゥクラルはアトランタのテックシーンに精通しており、Stackfolioを設立する前には、ジョージア工科大学でコンピュータサイエンスを学んでいた際にHackGT（現在のHexLabs）を創設した。
次のプロジェクトに取り組むにあたり、彼はHypepotamusに対し、初めての創業者ではないことから得られる特定の「特権」を認識していると述べた。
その特権の一つは、過去に一緒に働いた経験豊かなチームを集める能力である。
彼はまた、以前のスタートアップの経験から得た貴重な教訓を持ち寄り、リーンでいることの重要性と、才能を適切に採用するために創造力を発揮する必要性を学んだと述べた。
画像の出所：hypepotamus