in Tallinn gevestigd super simpel, een AI-native data-analyseplatform, heeft aangekondigd dat het 2.2 miljoen dollar (ongeveer 2 miljoen euro) heeft binnengehaald in een pre-seed-financieringsronde. Het platform stelt gebruikers in staat om binnen enkele minuten gegevens te verkennen en nauwkeurige antwoorden te geven op complexe vragen.
De investering werd geleid door Tera Ventures met deelname van Gespecialiseerde VC, Kleine VC en verschillende angel investors, waaronder de voormalige CTO van Twilio en de oprichters van Sixfold en Grünfin.
Kapitaalgebruik
Supersimple zal het geld gebruiken om de klantengroei te versnellen en de verklaarbare AI te verbeteren.
Marko Klopets, mede-oprichter en CEO van Supersimple, zegt: "We wilden iets ontwerpen en bouwen dat eenvoudig genoeg is voor iedereen om te begrijpen, maar toch krachtig genoeg om de meest geavanceerde workflows die je maar kunt bedenken te ondersteunen."
“We brengen iets angstaanjagends en complexs naar mensen die niet noodzakelijkerwijs data-experts of -ingenieurs zijn, terwijl we die datamensen en -ingenieurs ook rechtstreeks bedienen.”
“We combineren de modernste technologie met een doordacht ontwerp. Hiervoor hebben we producttechniek en AI van wereldklasse samengesteld team. '
Mensen helpen data diepgaand te begrijpen
Volgens een verklaring denkt Supersimple dat de manier waarop bedrijven technologie gebruiken om data te begrijpen, moet veranderen. In plaats van standaardgrafieken of saaie chatinterfaces geloven ze in een toekomst waarin AI mensen helpt zeer specifieke data-inzichten te krijgen.
Het data-analyseplatform van Supersimple maakt gebruik van AI en semantische datamodellering om gebruikers te voorzien van betrouwbare, uniforme gegevens voor hun dagelijkse taken. Het platform, op maat gemaakt voor B2B SaaS-bedrijven, stelt ook niet-technische leden in staat data-inzichten te verkrijgen en weloverwogen beslissingen te nemen.
Marko Klopets, mede-oprichter en CEO van Supersimple zegt: “De meeste waarde van data komt niet voort uit het staren naar een dashboard. In plaats daarvan komt het voort uit diepgaande, specifieke vragen – het testen van hypothesen, verkennen en herhalen.”
“Supersimple is gebouwd rond dit inzicht om te helpen teamZe beschikken altijd over de juiste informatie om goede beslissingen te nemen. Het toegankelijk en bruikbaar maken van gestructureerde data uit datawarehouses is de eerste stap op weg naar Supersimple om het besturingssysteem van de snelst groeiende bedrijven te worden.”
Supersimple is van mening dat speciaal gebouwde, uitgebreide platforms essentieel zijn om te voldoen aan de veelzijdigheid en vertrouwenseisen van ondernemingenrises en bedrijfskritische workflows. Bovendien beweert het bedrijf prioriteit te geven aan gebruikerservaring en ontwerp op een gebied waar dit vaak over het hoofd wordt gezien.
Met het data-analyseplatform kunnen gebruikers complexe datavragen moeiteloos beantwoorden via no-code, natuurlijke taalinterfaces, zonder kennis van SQL of Python te vereisen.
De AI legt elke stap uit, zorgt voor transparantie en maakt gegevens vrij teams voor strategische initiatieven en het versterken van de rest van de organisatie.
Eamonn Carey, partner bij Tera Ventures, zegt: “De afgelopen jaren zijn datawarehouses alomtegenwoordig geworden en zijn datastacks beter dan ooit. Toch hebben bedrijven nog steeds moeite om hun data daadwerkelijk te gebruiken.”
“Toen ik Marko zijn visie hoorde uitleggen en ik het platform in actie zag, werd het glashelder dat dit is hoe de toekomst eruit zou zien.”
Hoe werkt Supersimpel?
Met SuperSimple kunnen gebruikers binnen enkele minuten complexe ad-hocgegevensvragen beantwoorden. Het biedt een geen code interface voor het beschrijven van intenties, waarbij de noodzaak voor SQL-query's of tabeljoins wordt omzeild.
Het platform kan worden geïntegreerd met bestaande datawarehouses en biedt essentiële tools voor meten en verbeteren team prestaties.
Met SuperSimple kunnen gebruikers gegevensvragen beantwoorden met behulp van eenvoudig Engels of geavanceerde AI-modellen. Het elimineert de noodzaak van SQL- of Python-codering, met behulp van een interface zonder code. Soms wint natuurlijke taal, en soms zal het gebruik van een gestructureerde gebruikersinterface natuurlijker aanvoelen.
Het bedrijf geeft prioriteit aan de uitlegbaarheid van gegevens en erkent het belang van diepgaand begrip voor het trekken van nauwkeurige conclusies. De datamodelleringslaag centraliseert definities en abstraheert databasedetails, waardoor gebruikers hun eigen vragen met vertrouwen kunnen beantwoorden.
Hierdoor zijn gegevens mogelijk teams om zich te concentreren op strategische taken in plaats van herhaaldelijk individuele vragen te beantwoorden.