Créditos de imagen: Registro de datos
En los últimos años, ha habido una proliferación de herramientas de inteligencia empresarial que tienen como objetivo ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales críticas basadas en el análisis de datos. Hay un problema. A medida que aumenta la adopción de datos en la mayoría de las empresas, estas se enfrentan a crecientes problemas administrativos, afirmó Logan Havern, cofundador y director ejecutivo de Datalogz.
«La expansión que inevitablemente viene con la proliferación de este informe está superando a las organizaciones maduras en datos y provocando que los costos, los riesgos y los esfuerzos laborales aumenten exponencialmente», dijo Havern a TechCrunch. “¿Qué pasa si una organización informa el mismo KPI en veinte paneles diferentes con cálculos ligeramente diferentes? Esto conduce a un desperdicio de computación, pero lo que es más importante, podría tener importantes consecuencias comerciales”.
Para abordar los riesgos y costos del software package de inteligencia de decisiones, Havern se propuso establecer la misión de Datalogz para optimizar los entornos de BI. Inmediatamente después de cerrar su ronda de financiación de 2,3 millones de dólares liderada por Squadra Ventures en febrero, Datalogz anunció hoy que ha recaudado otros 5 millones de dólares liderados por Terrific Position Ventures.
Otros inversores participantes de la última ronda incluyen Graphene Ventures, Squadra Ventures, Berkeley Skydeck, Defined VC, Mana Ventures y Trajectory Ventures.
Cuando el fundador trabajaba en JetBlue hace unos años, se dio cuenta de que a medida que la aerolínea invertía en transformación digital, la cantidad de informes crecía rápidamente de unos cientos a miles e incluso decenas de miles, cada uno de los cuales rastreaba diferentes indicadores clave de desempeño. Como analista de datos, constantemente hacía malabarismos con montañas de informes sobre información de clientes, retrasos en vuelos, pérdida de equipaje y otras formas de datos.
Esta acumulación de informes, argumentó Havern, podría generar miles de paneles con duplicaciones, activos no utilizados, riesgos de seguridad, ineficiencias y, en consecuencia, costos no deseados.
Aprovechando su experiencia en el manejo de grandes sumas de datos en JetBlue, Havern está trabajando nuevamente con grandes corporaciones y ha asegurado a American Bureau of Transport, Gateway Services y SSA & Organization como clientes. La empresa tiene como objetivo llegar a unos diez clientes empresariales a principios del próximo año y actualmente tiene un ciclo de ventas de ocho a 12 meses con valores de contrato anuales que oscilan entre 100.000 y 250.000 dólares.
Parte del negocio de Datalogz es entrar en el terreno de las firmas consultoras tradicionales, que fácilmente cobran entre 1 y 10 millones de dólares al año sólo por realizar auditorías y limpiezas de inteligencia empresarial, según Havern. Si bien el proceso de limpieza de BI de las empresas consultoras es mayoritariamente handbook, Datalogz tiene una herramienta de automatización basada en algoritmos que se conecta a los entornos de BI de los clientes para generar información y automatización para la reducción de riesgos, la mejora de la seguridad, la reducción de costos y otras tareas de monitoreo del desempeño.
Datalogz también tiene una ventaja de precio. “Cuando lo comparamos directamente con el cronograma para implementar Datalogz, el costo y los recursos necesarios son una fracción de lo que cobraría una empresa de consultoría tradicional, como entre un 2% y un 5%. El retorno de la inversión es entre 10 y 20 veces mayor de lo que se obtiene”, afirmó el fundador.
Con sede en Extended Island City, Datalogz está dirigido por Havern y su equipo de cofundadores. Esto incluye a Pablo Lerdo, quien supervisa las operaciones y ha sido amigo de Havern desde la escuela secundaria y la universidad desde hace mucho tiempo Tina Bhatia, directora de ventas y Tom Juntunen, a quien Havern conoció en Reddit mientras hablaba de BI y luego se unió a la empresa para liderar el equipo de ingeniería.