亚特兰大企业家帕夫林·图克拉尔(Pavleen Thukral)正准备扩展他的下一家初创公司。
长期以来关注Hypepotamus的读者们会知道,图克拉尔于2015年至2021年间创建了Stackfolio。我们见证了他的公司如何吸引投资者、获胜于各类路演比赛、扩展其在线机构贷款市场,并带来了超过10亿美元的贷款机会。该初创公司最终在2021年被杰克·亨利公司收购。
在他的新公司Magic Data中,图克拉尔和他的团队致力于改善公司在复杂数据需求方面的工作。
Magic Data的核心理念是提供“能够理解定制数据”的人工智能,并针对通过复杂数据库工作时出现的定制问题提供解决方案。
图克拉尔观察到,从初创企业到大型企业,数据工程往往成为“瓶颈”。大多数使用数据仓库的组织都有高度自定义的数据架构,而它们在数据的摄取和变换过程中所面临的困难非常难以维护和扩展。
他指出:“他们的数据变得难以供外部消费(即使是同一公司的其他团队也如此)。随着复杂性增加,文档维护也变得乏味和困难。”
事实上,超过95%的数据团队正在或超过其工作容量。
数据工程的成本也很高,平均与新来源或目标进行数据集成的费用从2万美元到20万美元不等。
图克拉尔看到这个市场的机会,决定推出一个更优质的定制解决方案Magic Data。
Magic Data的“魔力”
Magic Data于2024年2月正式启动,获得了亚特兰大名人投资者克里斯托弗·克劳斯的资本注入。目前,克劳斯是该公司的唯一外部投资者。Magic Data团队随即开始构建一个用于定制数据管道的工具,而到了11月,图克拉尔觉得他们已经有了产品,开始招募私密Beta测试用户。
通过Beta测试,他意识到虽然管道产品很重要,但客户也需要更多定制工具,以帮助他们专注于数据复杂性挑战。
Magic Data并非“行业特定”,意味着来自多个行业的公司都可以使用该平台满足复杂数据需求。但其最近推出的SME产品是一个专为在数据仓库环境中工作的数据工程师设计的人工智能平台。
该平台不仅可以处理来自多个来源的数据,还能够帮助客户摄取、变换、自动化和报告他们最复杂的数据需求。这一点尤为重要,因为在我们的人工智能驱动的商业世界中,许多大型公司(如ChatGPT或Copilot)无法提供数据工程团队渴望的具体和定制的答案。
与市场上其他人工智能工具不同,使用Magic Data的数据工程师无需在数百个数据表上进行大量上下文准备,他们可以直接投入工作。
输入Magic Data中的数据集和表可以在语义层面得到理解,意味着它超越了基本的关键词连接,能够基于循环多数据库时可能不明显的总体主题和主题连接信息。
图克拉尔表示,目标客户是那些数据复杂性高的企业(例如拥有数百或数千个数据集和表的企业)。其产品对已经使用某类数据存储和仓储工具(如Snowflake)的团队尤其强大。
从初创世界学到的经验
图克拉尔并不陌生于亚特兰大的科技圈。在创办Stackfolio之前,他曾在乔治亚理工学院学习计算机科学,创办了HackGT(现为HexLabs)。
在踏入下一项业务时,图克拉尔告诉Hypepotamus,他意识到身为非首次创始人所带来的某些“特权”。
其中最大的特权是他能够聚集一支经验丰富的团队,这些人曾在过去与他合作。
他还从之前的创业经验中带来了宝贵的教训,认为保持精简、对雇用合适人才采取创造性的方法(即使是以部分时间形式加入)非常重要。
图片源于:hypepotamus