Enso emerge del sigilo para ayudar a las empresas a dar sentido a sus datos

Uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas es procesar todos los datos que recopilan y, por extensión, obtener información de esos datos. De acuerdo a Según un informe de Gartner de 2018, el 87 % de las organizaciones tienen una madurez analítica y de inteligencia comercial baja. La situación no ha cambiado mucho en los últimos años, incluso cuando las empresas invierten mayores cantidades de capital en iniciativas de datos. Una encuesta de Databricks y MIT de 2021 encontrado que solo el 13% de las organizaciones están cumpliendo con su estrategia de datos.

Wojciech Danilo y Sylwia Brodacka conocen bien la lucha. Los co-fundadores de Ensohan creado herramientas de efectos visuales de películas que ayudan a simular partículas, un proceso que requiere muchos datos.

“Superficialmente, podría parecer que las necesidades de procesamiento de datos para la mayoría de las empresas, como los sectores financiero, manufacturero o de petróleo y gas, son completamente diferentes de las necesidades de la industria de efectos visuales. La realidad es todo lo contrario”, dijo Danilo a TechCrunch por correo electrónico. “En la creación de efectos visuales para películas, podemos usar el ejemplo de la simulación de partículas de arena. [P]La simulación de arena fotorrealista requiere… una tabla que contenga datos de partículas (como su color, velocidad o tamaño) y la modificación de los datos de la tabla entre fotogramas de animación mediante la simulación de reglas físicas como la gravedad o las reglas de colisión entre partículas y las fuerzas de atracción… [T]las tablas pueden contener millones de registros para cada una de las partículas, lo que requiere un motor computacional altamente eficiente”.

Danilo y Brodacka tuvieron la idea de aplicar sus herramientas de efectos visuales, que eran fundamentalmente marcos de procesamiento de datos, a otros dominios, incluido el modelado de calificación de riesgo crediticio. Esto, a su vez, los llevó a lanzar Enso, una startup de visualización y análisis de datos que hoy salió de la nada con $ 16.5 millones en fondos de SignalFire, Khosla Ventures, Day One Ventures, Decacorn Capital, Y Combinator, Samsung Next, Harvard’s Endowment, West Coast Endeavors, Innovation Nest y otros.

Danilo dice que el capital se está destinando a mejorar la plataforma de Enso con una mejor documentación e incorporación, aumentando la cantidad de módulos de procesamiento de datos en dicha plataforma y lanzando un producto de software como servicio llamado Enso Cloud, una oferta totalmente administrada, que está programado para lanzarse en el primer trimestre de 2023. “Llevamos a cabo varios pilotos exitosos con bancos y compañías de seguros”, dijo Danilo. “Esta… financiación nos permite duplicar la apuesta por llevar Enso Cloud al mercado a partir del próximo año”.

Procesamiento de datos a escala

Danilo es un emprendedor en serie que ha lanzado nuevas empresas, incluida la plataforma de creación de herramientas de efectos visuales Flowbox y la firma de gráficos de simuladores Coddee. Trabajó con Brodacka en Flowbox, donde Brodacka fue responsable de diseñar y desarrollar bibliotecas de procesamiento de imágenes para procesadores y tarjetas gráficas.

Juntos, Danilo y Brodacka crearon el primer producto de Enso: el proyecto homónimo de código abierto Enso. Enso, un conjunto de herramientas de programación visual que comprende componentes que procesan datos y generan resultados, está diseñado para ayudar a crear flujos de trabajo de datos, tableros y aplicaciones analizando datos históricos y en vivo, sugiriendo posibles próximos pasos, mostrando ejemplos relacionados e incluso controlando otras aplicaciones.

Si bien el concepto puede sonar similar a las herramientas de visualización existentes como Tableau Prep, Alteryx, Knime o Databricks, Danilo insiste en que Enso es diferente, y no simplemente un “juguete” de inteligencia empresarial.

“[I]En realidad, Enso está revolucionando categorías mucho más amplias de procesamiento de datos. A diferencia de otros programas de procesamiento de datos visuales, [There’s more to it than a] interfaz agradable con un conjunto de componentes codificados, limitados y difícilmente extensibles”, dijo Danilo. “Los usuarios comerciales y los analistas de datos pueden usar Enso para realizar análisis de datos de autoservicio y automatización de procesos, mientras que los científicos y desarrolladores de datos pueden ampliarlo fácilmente para admitir más casos de uso altamente adaptados a sus necesidades. Un buen ejemplo de tal extensibilidad es nuestra comunidad: hay personas que ampliaron Enso con la posibilidad de analizar y procesar modelos 3D de edificios, sonido e incluso redes de dispositivos de Internet de las cosas”.

Otras características destacadas de Enso, según Danilo, incluyen su manejo de canalizaciones de datos. Enso permite que las canalizaciones se revisen, versionen e implementen utilizando un conjunto de herramientas informáticas estándar. Más allá de esto, Enso puede ayudar a visualizar los errores cuando ocurren e incluso evitar que ocurran ciertos errores, por ejemplo, evitando que los usuarios anulen valores en una base de datos.

Una empresa que contrató a Enso para un proyecto piloto utilizó la plataforma para descubrir transacciones duplicadas y proporcionar reembolsos automáticos a los clientes afectados. Esto implicó extraer datos de múltiples fuentes diferentes, incluidos sitios web gubernamentales sin API, y reconciliar los datos incluso en ausencia de marcas de tiempo.

“Los usuarios comerciales aportan experiencia en el dominio, pero debido a la falta de habilidades técnicas, necesitan pedir ayuda constantemente a los desarrolladores y, por lo tanto, esperan resultados incluso varios días después de cada solicitud de este tipo… Queremos que Enso se convierta en el estándar de datos plataforma de procesamiento en el futuro”, dijo Danilo. “Actualmente, si tiene un conjunto de números y quiere procesarlos, su solución predeterminada es una hoja de cálculo. Sin embargo, si desea procesar datos más avanzados, como registros, imágenes médicas, señales de dispositivos de Internet de las cosas o datos de tráfico de su sitio web, Excel no es suficiente. Queremos que Enso se convierta en la solución de referencia”.

Construyendo para el futuro

A medida que los analistas de datos y los científicos se atascan cada vez más en trabajos repetitivos, como actualizar hojas de cálculo cada vez que cambia un conjunto de datos, Danilo espera que Enso finalmente reduzca la barrera a formas más versátiles de procesamiento de datos. Tiene una motivación comercial, por supuesto: el enfoque de Enso durante el próximo año será establecer un flujo de ingresos recurrente con Enso Cloud. Pero como alguien que ha trabajado con grandes conjuntos de datos y canalizaciones de datos durante la mayor parte de su carrera, dice que espera que el campo sea menos intimidante para el profano.

“Creemos que es imposible proporcionar herramientas para este dominio que no se basen en un motor potente y flexible. Es por eso que Enso, a diferencia de prácticamente cualquier otra startup en este espacio, no creó solo una interfaz agradable con un conjunto codificado de componentes de procesamiento de datos”, dijo Danilo. “En cambio, comenzamos con la construcción [a] lenguaje de procesamiento de datos y, en este momento, nos estamos enfocando en construir la capa GUI fácil de usar encima de él”.

En total, Enso, con sede en San Francisco, tiene una fuerza laboral de 20 personas. La empresa está contratando activamente.