輕鬆整理大數據 美國初創獲3,500萬美元A輪融資 | 文章 – 滙豐機滙

今日是Data is king年代,但人人講大數據,真係個個都識點用大數據?美國一間登錄軟體公司就透過AI輔助平台,用家只須一鍵導入,不用一分鐘,即可化身數據工程師解決問題。
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人人都話今時今日做生意「Data is king」,但人人講大數據,真係個個都識點用大數據?美國登錄軟體公司Flatfile就透過AI輔助平台,用家只須一鍵導入,不用一分鐘,即可化身數據工程師解決問題。 


(左起)Flatfile共同創辦人David Boskovic及Eric Crane


根據統計,開發新客戶的成本,是維護客戶的五倍左右。因此,維護客戶的投資報酬率比開發新客戶更高、更划算。而想要維護客戶,就必須做好客戶關係管理(CRM)。對於B2B(企業對企業)的SaaS(軟體即服務)產品,或是大型的B2B軟體產品而言,「資料登錄」就像是將客戶的數據放進一個盒子裡面,以便這個盒子未來發揮強大的功能。但如果公司的客戶成千上萬,而且資料牽涉到多個不同的層面及來源,則導入資料便會是一項艱巨的任務。由於需要將數據填入電子表格模板,以確保有正確的資料格式,過程中SaaS的服務人員須不斷協助客戶,以致幾乎所有的數據交換均以手動在進行。美國數據登錄軟體公司Flatfile便開發了一個名為Concierge的AI輔助平台,將上載的資料自動對齊欄位並進行驗證檢查,將凌亂的試算表轉變為乾淨可用的數據型態。


解決語言轉換問題惠及不同行業

Flatfile成立於2018年,他們將Portal(入口網頁)內建在SaaS的應用程序裡面,就好像有一個專門處理數據的空間一樣。假設用戶正在使用CRM產品,想要將資料上傳,於是點擊了產品的「導入」按鈕,而資料經過Flatfile的辨識、標記並修正後,便能迅速導入CRM中。事實上,早期的SaaS產品通常只接受一種數據格式,因此Flatfile必須將用戶的資料通通轉換為系統可接受的格式。由於Flatfile 95%的工作都是在處理類似的情形,換言之,可以為用戶節省95%的時間。


公司共同創辦人Boskovic覺得,Flatfile處理格式轉換的問題,就好像是語言翻譯機在處理語言轉換一樣。假設有一家墨西哥的企業想要導入美國的軟體,而該企業的客戶資料存在大量的電子表格裡面,表頭都是拉丁文,例如「Nombre」就是英文的「 Name 」。所以墨西哥的企業人員就要一直告訴美國的軟體,「Nombre」就是「 Name 」,但用Flatfile將資料適當的結構化後,就能輕易解決這個問題。

目前Flatfile涵蓋不同行業客戶,例如雜貨店就透過該平台處理來自農民的數據;還有一家Fortune 500大企業,讓他們的保險經紀人用Flatfile來上傳數據;也有業者為老師及學校建構教育管理系統,由老師或學校管理員蒐集學生名冊、成績單、課程表等高度分散的資料後,透過Flatfile將資料導入管理系統。



優化用戶體驗 更輕鬆整理大數據

由於用戶的技術水平差異很大,Flatfile致力於以大眾都能瞭解的語言溝通信息。他們最大的挑戰之一,是既要建置複雜的ETL產品,還要設計得淺顯易用。所謂ETL,是從任何來源格式提取資料(Extract)、然後將其轉換為正確的形態(Transform),並將其載入目標位置格式(Load)的過程。這原是數據科學家或數據工程師的工作,但現在Flatfile要讓沒有技術背景的用戶也能處理這些問題。就Flatfile而言,解決技術問題與優化用戶體驗同等重要。

例如當Flatfile為了目標系統,需要將數據對應為「布林」(Booleans)資料型態時(電腦科學中的邏輯資料類型,通常是包含True或False的問題),Flatfile不會直接問用戶「這是對還是錯?」的問題,而是加以解釋「你的意思是,『對』代表已檢查,而『錯』代表尚未檢查嗎?」的問題。而透過機器學習,Flatfile問問題的次數也會越來越少,基本上,可以預測用戶答「對」或「錯」的答案,讓作業繼續進行。頂多會在每一項作業告一段落時,提出三個檔案版本,讓用戶確定何者正確。但後來,Flatfile連用戶會選哪一個檔案版本,也能正確預測。

最終,Flatfile的目的是讓一切自動化。每次有人回答問題,Flatfile便會放入學習模式中,並預測下一次用戶的回答後繼續前進。用戶將能把時間花在處理其他更重要的事情上,而Flatfile則能從學習經驗中對用戶提出建議。對用戶而言,接受建議,比要他們站在第一線解決問題容易得多。



目標打破全力語言障礙

根據Flatfile調查,有54%的公司表示他們需要每天上傳客戶資料,有23%的公司表示他們必須花費數週至數月的時間輸入客戶資料,還有96%的公司表示他們在資料輸入方面碰到麻煩。Flatfile要解決的問題,是讓整個過程自動化,讓公司可以放入任何數據,並能將其上傳到任何新的應用軟體中。

然而,公司目前處理的數據仍以文字為主,例如CSV文件,或是Excel電子表格,其數據結構本身已完備合理,Flatfile可以將其標準化為通用格式。Flatfile還沒有做的部分,是處理像包含一堆發票的PDF檔案,或是需要檢測一堆圖像內容的「光學字元辨識」(OCR)文件。2021年3月,Flatfile完成了3,500萬美元的A輪融資,目的是擴大其在企業領域的規模,並強化其技術平台,以期在明年能為所有的軟體產品,及任何想要導入客戶數據的企業,創建更好、更輕鬆的數據入口。

而Boskovic則希望有一天Flatfile能像《Star Trek》中的翻譯機,讓各個星球的人能以不同的語言無障礙的相互交流一樣,讓各個不同格式的數據也能透過Flatfile,與各個目標系統間進行毫無障礙的資料交換。


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