On pourrait penser que la visualisation et l’exploration des données sont un peu un problème résolu grâce à Tableau, Sisense, Looker, Microsoft Power BI et leurs concurrents. Mais pour la plupart, ces outils ont été développés avant que chaque entreprise ne dispose d’un lac de données et d’un entrepôt, sans parler d’une maison du lac. Bien sûr, cela signifie qu’il y a de la place pour plus de startups dans ce domaine afin de fournir une expérience moderne pour créer des tableaux de bord en plus de toutes ces données. L’un d’entre eux est Glean, qui sort maintenant furtivement et annonce un cycle de financement de démarrage de 7 millions de dollars dirigé par Ilya Sukhar de Matrix Partners. Un certain nombre d’investisseurs providentiels, dont Elad Gil, Shana Fisher, Dylan Field, Scott Belsky, Cristina Córdova, Akshay Kothari, DJ Patil et Anthony Goldbloom, ont également participé à ce tour.
Le co-fondateur de Glean, Carlos Aguilar, a été l’un des premiers ingénieur système chez Kiva Systems, où il a pu travailler avec de grands ensembles de données provenant des robots d’entrepôt de l’entreprise. C’est là qu’il s’est rendu compte que de nombreuses équipes voulaient accéder à ces données, mais écrire une nouvelle requête SQL pour chaque requête n’était pas évolutif à long terme. « Même à l’époque, j’ai développé cette passion de ne pas avoir à faire ça », m’a-t-il dit. « Je pourrais créer ces applications de données, puis tout un sous-ensemble de questions disparaîtrait. Mais plus que cela, les gens étaient super autonomes et maintenant ils pouvaient faire toutes sortes de choses qu’ils ne pouvaient pas faire auparavant. […] J’ai adoré cette idée de prendre la complexité, de la simplifier et de créer des outils à partir de là.
Après l’acquisition de Kiva par Amazon, Aguilar y a travaillé pendant quelques années, puis a rejoint Flatiron Health en tant que premier employé de données là-bas. Bien que l’équipe ait également pu créer des outils pour gérer les données, le goulot d’étranglement s’est déplacé vers la création d’applications de données pour aider le reste de l’entreprise à obtenir des informations à partir de leurs données le plus rapidement possible. Cela signifiait beaucoup de temps pour créer des tableaux de bord dans les anciens outils de BI et aider les autres à les utiliser.
La mission de Glean, a déclaré Aguilar, n’est pas seulement de démocratiser les données, mais de démocratiser les idées. Être capable de creuser dans les données et pas seulement de regarder un tableau de bord est ce que la plupart des utilisateurs veulent, a-t-il soutenu, et c’est quelque chose que beaucoup d’outils hérités font assez bien. « Il y a un tas de startups et de parvenus, mais rien ne vous donne vraiment le type puissant d’interactivité que vous obtenez encore avec beaucoup de ces outils hérités », a-t-il déclaré.
Glean veut combiner cette interactivité sans la barrière à l’entrée des goûts de Tableau. Vous avez toujours besoin de quelqu’un dans une entreprise qui connaisse un peu SQL et quelqu’un qui puisse modéliser les données, mais une fois cela fait, Glean essaiera automatiquement de trouver les meilleures valeurs par défaut pour visualiser ces données. Le service prend actuellement en charge Snowflake, BigQuery et PostgreSQL. Comme l’a noté Aguilar, l’entreprise se concentre actuellement sur les entrepôts de données, en partie parce que ces données sont généralement déjà nettoyées et prêtes à être interrogées.
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Une fois ces premières étapes franchies, même les utilisateurs non techniques devraient pouvoir parcourir facilement les données connectées et remixer une vue donnée pour leurs propres cas d’utilisation également. À partir de maintenant, Glean prend en charge toutes les visualisations standard (pensez aux tableaux croisés dynamiques, aux graphiques linéaires, aux graphiques à barres, etc.). Et même si elle peut essayer de démocratiser ce flux de travail d’analyse de données et que bon nombre de ses utilisateurs ne seront pas des techniciens, la société construit également de nombreux outils pour les ingénieurs, notamment des intégrations git, une CLI, des outils de construction natifs, etc.
« Nous avons assisté à une révolution massive de l’infrastructure de données au cours des dernières années. Les organisations de toutes sortes ont désormais accès à plus de données que jamais auparavant. Mais il y a eu peu d’innovation dans la façon dont les équipes de données présentent des informations à leurs collègues. Ils ont du mal à suivre le rythme et à produire l’impact commercial attendu d’eux », a déclaré Sukhar de Matrix Partners. « Carlos et son équipe chez Glean repensent la couche BI pour résoudre ce problème. L’idée est de permettre à chacun dans une organisation de se plonger dans les données et de leur donner un sens. L’équipe possède une expérience approfondie dans la création de produits de données chez Flatiron Health et nous sommes ravis de travailler avec eux pour saisir cette énorme opportunité.
À l’avenir, l’équipe souhaite créer davantage de fonctionnalités de collaboration pour apporter une expérience presque similaire à celle de Google Docs à ces tableaux de bord – et c’est en partie à cela que l’équipe va utiliser le nouveau financement. « L’accent est vraiment mis sur la création d’une expérience incroyable avec un très haut niveau d’ajustement et de finition qui semble tout simplement incroyable à utiliser », a déclaré Aguilar. « Il s’avère que faire cela dans le contexte des données et avec de nombreuses personnes différentes est un problème très difficile. Donc, investir dans ces flux de travail d’analyse de base et en faire une expérience incroyable est en tête de liste. L’équipe cherche également à créer davantage de systèmes et d’outils d’automatisation pour créer automatiquement des modèles à partir de divers points du pipeline de données d’une entreprise.