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viernes, febrero 23, 2024
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Siguiendo el ejemplo de Creandum, los cofundadores de Shopify, Pitch, Eventbright y Grafbase respaldan la aplicación de productividad de análisis de datos, Mason

Parece que ha comenzado la carrera para ganarse los corazones y las mentes de las plataformas de análisis de datos centradas en humanos. Concretamente en Estocolmo. Con la noticia de la semana pasada de la ronda previa a la siembra de 1 millón de euros de Steep, el rival de Crosstown, Mason, toma el micrófono con un anuncio previo a la siembra de 1,7 millones de dólares.

A menos que esté trabajando en un Olympia SM9, hojeando las últimas páginas del diario y visitando la sala de correo para ponerse al día, es muy consciente de la sociedad basada en datos en la que trabajamos. Ya sea que esté creando un gran software, dependiendo de las cadenas de suministro globales y la logística que las rodea, o creando noticias para llegar a una audiencia cada vez más amplia, el uso de datos para guiar sus próximos movimientos se ha convertido de hecho.

Sin embargo.

Aunque nos hemos vuelto bastante expertos en recopilar datos de todas las fuentes, como madera flotante en el río Hudson antes de llegar a Glens Falls para su procesamiento, el flujo de datos puede ser abrumador.

Todos sabemos que la corriente en constante cambio que es la corriente del éxito de hoy, lo que era tonto hace apenas un día, puede convertirse en madera flotante mañana. Es precisamente este embotellamiento el que los tarros Mason pretenden no solo desalojar, sino también ayudar a las empresas que crean software asesino a moverse a la velocidad del rayo.

Con palas hechas de consultas SQL en la mano y botas de experiencia atadas a sus pies, los fundadores de Mason, William Tisäter, Anders Berntsson y Anton Reimertz, se propusieron compartir datos y, lo que es más importante, la capacidad de extraer las ventajas competitivas allí, disponibles no solo a los que saben encontrar la madera adecuada en el bosque, pero también a eliminar selectivamente los árboles.

«Para un equipo que ofrece constantemente nuevas funciones, los requisitos cambian rápidamente y su herramienta de datos debe poder responder preguntas ad hoc todos los días. La solución ideal para los equipos de productos de clase mundial es SQL. Es flexible y le da al usuario control total. » me dijo Berntsson en una entrevista por correo electrónico. «El problema es que obtener respuestas de los datos es terriblemente lento. Analizar datos es trabajo en equipo porque el conocimiento sobre sus datos está disperso por toda la organización. Pero las herramientas de datos son para un solo jugador. Eso lleva a pasar más tiempo pidiendo ayuda a las personas en Slack que respondiendo a las verdadera pregunta».

Por ejemplo: con Mason, los equipos pueden escribir una consulta SQL una vez, visualizarla y luego compartirla fácilmente con el resto de la organización. SQL colaborativo, búsqueda de duplicados eliminados. ✅.

Sobre la base de esta colaboración, la herramienta aprende de cada consulta creada y utiliza esta información para guiar al siguiente usuario hacia los datos correctos. ¿No visitó la base de conocimientos compartida y solicitó la misma información que otra persona? Efectivamente, Mason interviene y dice: «Ya lo ha hecho otra persona, ¿quieres ver los resultados?».

Se ilustra con más detalle el temido ejemplo de unir mesas, una tarea que si nunca has tenido que decir tus oraciones, nunca lo harás. Esta es una operación notoriamente difícil para los analistas de SQL novatos y, digamos, la ruina de la existencia para los trabajadores de datos experimentados. Con Manson, si un miembro del equipo se unió a dos tablas una vez, la plataforma lo aprenderá y lo completará automáticamente la próxima vez que un miembro del equipo escriba una consulta similar.

“Fundamos Mason porque admiramos a los diseñadores e ingenieros que nos rodean. Las ganancias de productividad que han tenido al usar las herramientas que les encantan no se comparan con nuestra experiencia trabajando con datos. Pensamos que tenía que haber una mejor manera que reescribir repetidamente las consultas y depurar SQL en Slack”, dijo Berntsson. «Junto con Mason, estamos combinando los mejores elementos de análisis de datos y software de productividad para crear la herramienta de análisis de datos que siempre hemos querido. El fuerte apoyo de nuestros inversores nos permitirá perseguir nuestra visión de obtener respuestas de los datos más rápido que nunca». ”

Y es precisamente esta sólida lógica y experiencia lo que ha llamado la atención del inversor líder Creandum y de una gran cantidad de inversores ángeles.

«Con Mason, estamos viendo emerger una nueva era de comprensión de datos. Como hay más y más datos para analizar, ya no es viable mantener todo dentro de un solo equipo de datos mientras se mantiene un ritmo rápido. Mason se asegurará de que cada El equipo se basa en datos y no tiene que esperar a recibir información de un equipo separado. Liderados por este equipo altamente experimentado, estamos entusiasmados de iniciar este viaje en una etapa temprana «, comentó Staffan Helgesson, socio general de Creadum.

Además de Creandum, la ronda previa a la semilla de $ 1.7 millones de Mason contó con la participación de Tobi Lutke (cofundador de Shopify), Christian Reber (cofundador de Pitch), Renauld Visage (cofundador de Eventbrite) y Fredrik Björk (Co- fundador de Grafbase).

Con respecto a la inversión, Visage concluye: «Estar basado en datos es una clara ventaja competitiva hoy en día, pero el acceso a los datos aún se limita con demasiada frecuencia internamente a los empleados expertos en SQL. Invertí en Mason porque están eliminando los últimos obstáculos para poner conocimiento al alcance de la mano de todos los empleados, para que puedan tomar las mejores decisiones con los datos más relevantes para ellos en cada momento. El analista de datos se pone a trabajar, ¡y será un cambio de juego!»

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