Canvas donne aux équipes non techniques des connaissances en exploration de données sans avoir besoin d’un diplôme en SQL

Alors que certaines startups essaient d’amener les gens à abandonner les feuilles de calcul, Canvas, qui développe un outil collaboratif d’exploration de données, met tout en œuvre avec une interface de type feuille de calcul pour que les équipes non techniques accèdent aux informations dont elles ont besoin sans déranger les équipes de données.

Luke Zapart, qui a lancé Canvas à la fin de 2020 avec ses anciens collègues de Flexport Ryan Buick et Will Pride, a déclaré que l’entreprise construisait un « Figma rencontre Looker » après avoir connu les difficultés de recherche de données alors qu’il travaillait chez Flexport.

« Notre équipe de données serait submergée de demandes de données banales et fastidieuses qui dépassaient ce qu’elles pouvaient gérer, puis les équipes commerciales renonçaient à attendre des réponses pendant des jours, et se contentaient essentiellement d’aller à l’outil d’intelligence d’affaires et d’appuyer sur l’exportation vers le bouton CSV et pivotez simplement dans Google Sheets », a expliqué Zapart. « Fondamentalement, cela a entraîné une rupture de confiance entre l’entreprise et les données de la maison. Cela nous a incités à quitter Flexport et à vraiment essayer de comprendre son problème et de le résoudre.

L’espace de données « connaît une renaissance » où les outils traditionnels d’intelligence d’affaires sont dégroupés par des outils ciblés et les meilleurs de leur catégorie, a-t-il ajouté. Cependant, les utilisateurs professionnels sont exclus de nombreux avantages de la pile de données moderne, à moins qu’ils ne maîtrisent le langage de requête structuré (SQL) ou qu’ils ne disposent d’une équipe de données bien dotée en personnel.

Canvas a été créé comme un espace de travail basé sur des feuilles de calcul qui permet aux équipes commerciales de prendre des décisions indépendantes sans suivre de cours SQL et donne aux équipes de données le temps de se concentrer sur leur travail stratégique.

Voici comment cela fonctionne : les utilisateurs commencent avec leur propre « canevas vierge » et peuvent choisir les données qu’ils recherchent dans un tableau de définitions fourni par l’équipe de données. Une fois que vous avez trouvé les données, vous pouvez faire glisser et déposer le tableau sur le canevas et interagir avec lui de la même manière que vous le feriez dans Google Sheets. Par exemple, utilisez le bouton « pivoter » pour créer une certaine métrique, puis créer des graphiques ou des tableaux.

« Vous pouvez interagir avec le graphique et commencer à le faire glisser autour de cette toile », a déclaré Buick. « C’est là que cela commence à ressembler davantage à Figma, et nous avons vraiment découvert qu’il s’agissait d’une nouvelle façon d’essayer de travailler avec des données, car cela facilite beaucoup l’itération, le prototypage et la correspondance avec votre modèle mental comme vous le souhaitez. pour réfléchir au problème que vous essayez de résoudre. Ce qui est cool, c’est que nous savons que les équipes commerciales vont rester bloquées, c’est donc là que la collaboration entre en jeu – vous pouvez identifier les membres de l’équipe et leur demander de vérifier.

En plus de réduire le nombre de questions adressées à l’équipe data, l’entreprise voit son outil adopté par des startups qui ont trouvé que Canvas était un moyen facile de réutiliser la logique métier déjà modélisée dans DBT, a déclaré Buick.

Exemple de toile. Crédits image : Toile

Vendredi, la société a lancé sa plateforme au public après avoir levé 4,2 millions de dollars lors d’une ronde, dirigée par Sequoia, avec la participation d’Abstract Ventures, de SV Angel et d’un groupe de deux douzaines d’investisseurs individuels. La liste comprend les experts en données Calvin French-Owen (Segment), Taylor Brown (Fivetran), Boris Jabes (Census) et Olivier Pomel (DataDog), les opérateurs Jack Altman (Lattice), Tony Xu (Doordash), Ryan Petersen (Flexport), Bryant Chou (Webflow), Max Mullen (Instacart) et des investisseurs providentiels.

Reconnaissant que ce serait une tâche énorme de créer un espace de travail de données pour les équipes commerciales, les fondateurs de Canvas ont décidé de s’attaquer au capital. Zapart a déclaré qu’ils étaient délibérés quant aux types d’investisseurs avec lesquels ils souhaitaient travailler, comme des experts en données de classe mondiale et des fondateurs d’entreprises dans le domaine des données.

L’entreprise compte actuellement six employés et compte une poignée de clients payants et un certain nombre de partenaires de conception avec lesquels elle travaille. Le nouveau capital servira à embaucher plus d’ingénieurs pour élaborer la feuille de route de l’entreprise, qui comprend des modèles en libre-service, et s’engagera dans une série de lancements de produits tout en développant de nouvelles stratégies de mise sur le marché et de développement de produits. Canvas examinera un autre cycle de financement lorsqu’il atteindra les 10 à 20 premiers clients, a déclaré Zapart.

Konstantine Buhler, partenaire chez Sequoia, a déclaré que la société dispose d’une « équipe cohérente et techniquement solide » et que la pile de données moderne a créé des opportunités pour que de grandes entreprises soient créées et servent les entreprises clientes. Dans Canvas, il a vu une entreprise qui crée une interface collaborative pour l’ensemble de cette pile.

« L’avantage est que vous avez toutes vos données au même endroit au lieu de les télécharger dans Excel, puis de créer des tableaux croisés dynamiques, ce qui est assez difficile », a ajouté Buhler. « Ici, vous pouvez simplement vous brancher directement au système et le voir juste devant vous. L’équipe a fait un travail incroyable ensemble chez Flexport et maintenant ils s’attaquent à un problème qui est très matériel et tout le monde peut s’y identifier. La grande vision est de savoir si nous pouvons créer le libre-service, c’est un énorme catalyseur car il démocratise l’accès aux données et rend tout le monde dans l’entreprise habilité par les données, par opposition à quelques personnes qui ont un accès complet.

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