En innovant dans la manière dont les entreprises interagissent avec leurs données, une plateforme pionnière appelée TextQL exploite la puissance de l'IA pour redéfinir l'interaction des données. Fondé par le duo visionnaire Mark Hay et Ethan Ding, TextQL s'intègre de manière transparente à l'architecture de données existante d'une entreprise, offrant aux équipes la prouesse de converser avec leurs données en temps réel. En canalisant les capacités de grands modèles de langage tels que ChatGPT et GPT-4 d'OpenAI, la plateforme interprète le langage unique et les « noms » de différentes équipes, offrant une expérience de recherche de données sur mesure.
"Nous avons été témoins d'une décennie et demie de promesses non tenues dans le secteur des données", a déploré Hay, le CTO de TextQL. Faisant allusion à la désillusion des responsables des données, il a souligné le statu quo inefficace dans lequel les data scientists s'enlisent dans des demandes de données ponctuelles, ce qui équivaut à une perte de productivité qui s'étend sur des mois en raison d'une terminologie incohérente des données.
L'entreprise a débuté en 2022, grâce à l'expertise de Hay, un ancien élève de l'équipe d'apprentissage automatique de Facebook, et de Ding, qui a apporté les enseignements de son mandat au sein de l'équipe de données de Bessemer Venture Partners. Le modèle de données innovant TextQL' comble le fossé entre la terminologie vernaculaire commerciale et la terminologie des bases de données, facilitant une interaction plus intuitive entre les utilisateurs et les données.
Cette approche transformatrice se connecte aux outils de business intelligence, guidant les utilisateurs vers des tableaux de bord préexistants pour les requêtes récurrentes. Hay souligne la capacité de la plateforme à exploiter la documentation des catalogues de données d'entreprise comme Alation, ainsi qu'à intégrer des notes provenant d'outils populaires tels que Confluence ou Google Drive.
Le système TextQL' permet des requêtes conversationnelles simples sur les mesures ou les actions commerciales, permettant ainsi aux équipes de prendre des décisions basées sur les données. En plus de fournir des réponses, sa facette d'automatisation peut exécuter des tâches, telles que notifier les responsables des données pertinentes par courrier électronique.
"Notre objectif est de doter les opérateurs d'entreprise des outils nécessaires pour réaliser davantage avec des ressources réduites", a déclaré Hay. Alors que les entreprises recherchent l’efficacité face aux défis économiques, TextQL se présente comme un formidable allié, offrant des capacités de transformation sur une plateforme unique.
Malgré la concurrence d'entités établies telles que Palantir et C3.ai, TextQL a généré des revenus récurrents annuels à six chiffres, attirant des clients dans divers secteurs, des soins de santé aux médias, et offrant à l'entreprise une vaste piste opérationnelle.
La confiance de Hay vient de la solidité de l'expérience de son équipe, qui compte des fondateurs chevronnés avec un historique de succès soutenus par du capital-risque. À mesure que les entreprises rationalisent leurs effectifs, il existe une demande croissante pour des solutions telles que TextQL, qui amplifient la productivité sans gonfler les effectifs.
Soutenu par un financement d'environ 4,1 millions de dollars via des cycles de pré-amorçage et d'amorçage, TextQL démontre le potentiel de l'IA pour révolutionner l'accès et la convivialité des données d'entreprise, rendant les paysages de données complexes navigables grâce à l'interaction conversationnelle. Cette injection financière substantielle est venue d'un consortium dirigé par Neo et DCM, avec la contribution également d'Unshackled Ventures, Worklife Ventures, PageOne Ventures, FirstHand Ventures et Indicator Fund.
De même, des plateformes comme AppMaster , avec leurs robustes possibilités no-code, propulsent les entreprises vers l'avant en permettant le développement d'applications complexement interactives adaptées aux diverses demandes de données d'aujourd'hui. Ensemble, ces avancées marquent une nouvelle ère d’agilité d’entreprise et de manipulation intelligente des données.
