«Покажи мне выручку за сентябрь»: инженеры создали сервис, который переводит запросы к базам данных на естественный язык

Основатель белорусского стартапа FriendlyData Михаил Румянцев — о сделке с корпорацией ServiceNow, общении с американскими инвесторами и трендах Кремниевой долины.

В октябре 2018 года американская корпорация ServiceNow — разработчик облачной платформы для оптимизации бизнес-процессов — купила белорусский стартап FriendlyData.

Его основатель Михаил Румянцев в 2016 году вместе с командой переехал в США и создал технологию, которая помогает корпоративным сотрудникам получать любую аналитическую информацию о компании, не прибегая к помощи дата-аналитиков.

В интервью vc.ru Михаил Румняцев рассказал:

Представьте, что вам нужно объяснить четырёхлетнему ребёнку, чем вы занимаетесь. Что бы вы ответили?

Что мы помогаем людям общаться с компьютерами. Взрослому человеку я бы сказал, что мы помогаем работникам крупных компаний, у которых нет технических навыков, понимать большие данные. Сделать это позволяет языковой интерфейс для баз данных.

Любой человек из бизнеса может задать вопрос, например: «Какая средняя выручка по конкретному продукту за прошлый месяц в Москве?». Мы преобразовываем такие вопросы в запросы к базам данных и возвращаем пользователю ответ в удобной для него форме: визуализации, отчётов, простой аналитики или прямых ответов.

Компания должна внедрить это программное обеспечение, чтобы им пользоваться?

В мае 2018 года мы запустили полноценный продукт, который называется Fetch. Он основан на нашей технологии работы с данными FriendlyData. Любая организация может его установить или пользоваться им в облаке, подключая свои базы данных к нашему продукту.

Пользователь может зайти в приложение Fetch, сделать запрос о своей организации и проанализировать внутренние проприетарные данные компании.

Вы говорите, что любой человек может задать вопрос, например, по средней выручке компаний по Москве, и ему выдадут ответ. У вас же должен быть доступ и к другим базам данных?

Мы работаем именно с внутренними базами данных компаний, то есть с проприетарными данными корпораций. Конечные пользователи — именно внутри организаций.

Организация, внутри которой находятся пользователи, покупает решение, тем самым позволяет сделать доступ к данным более быстрым и простым. Это помогает демократизировать данные внутри организации и расширяет количество людей. При этом всём не нужно увеличивать операционные затраты, потому что этим продуктом может пользоваться любой человек вне зависимости от его технических навыков.

Как вам пришла идея создать такой сервис?

Я раньше занимался админ-системами для баз данных для крупных организаций. С одной стороны, понимал, что это большой рынок, потому что у любой организации есть внутренние данные и им нужна аналитика, а с другой — видел проблемы на этом рынке.

Для людей без технического образования получить доступ к данным было большой проблемой. По любому вопросу им приходилось звонить в BI-отдел и просить коллег подготовить отчёт.

При этом BI-инструменты достаточно сложные для нетехнических сотрудников, не имеющих отношения к программированию. Поэтому, как правило, люди прибегают к помощи аналитиков больших данных.

Если упростить корпоративным сотрудникам доступ к данным и преобразовать отчёты в понятный формат, то они будут лучше понимать внутренние процессы в компании, их эффективность повысится. Я понял, что это возможность занять свободную нишу.

Тогда и пришла идея создать FriendlyData. Я собрал команду из трёх человек. Ко мне присоединился Александр Зайцев, эксперт по базам данных и компьютерной безопасности, и Алексей Зенович, у которого был опыт построения API-решений и выстраивания архитектуры приложений в крупных корпорациях.

Мы начали работать над продуктом и сразу же поняли, что если хотим строить b2b-продукт, да ещё и на американском рынке, то нужно физически там находиться. Мы купили билеты в один конец и перебрались в США.

Вы переехали вслепую — без плана, знакомых?

У нас была цель — уехать в США и мы искали разные возможности. Нас пригласили участвовать в программе акселератора Starta. В 2016 году мы переехали в Нью-Йорк, прошли через эту программу, а после перебрались на Западное побережье в Кремниевую долину, где приняли участие в 500 Startups.

Почему вы решили развивать продукт для американского рынка, а не для российского?

Начнём с того, что мы белорусы. В Беларуси нет внутреннего рынка, поэтому многие стартапы в стране ориентированы на глобальный рынок либо на большие рынки (как американский). Самый большой рынок аналитики данных находится именно в США. Я считаю, что любой стартап должен изначально быть нацелен на самый большой рынок.

Вы приехали, и на проект вам понадобились деньги. Как привлекали инвестиции?

После того как мы провели несколько месяцев в Нью-Йорке и поняли, как работает американский бизнес, проработали первый прототип продукта и GTM-стратегию.

Решили поднимать первый раунд инвестиций. Тогда уже чётко понимали, как развивать продукт и выходить на рынок. Мы начали общаться с инвесторами, а параллельно с этим подали заявку в 500 Startups.

Мы вели переговоры с несколькими инвесторами, но одновременно с этим получили предложение от 500 Startups. В итоге мы решили отказаться от инвестиций и приняли предложение от акселератора.

500 Startups инвестировал в нас $150 тысяч. По меркам США и Кремниевой долины это небольшая сумма, но её хватило на то, чтобы построить первую версию продукта.

Что нужно, чтобы участвовать в 500 Startups?

Сначала нужно подать заявку. Насколько я помню, это можно сделать в онлайне.

В заявке есть вопросы, которые касаются трекшна стартапа и его основателей, а также GTM-стратегии компании.

После заявки происходит отбор. Буквально вчера был на welcome night нового набора 500 Startups. В этом году подано более двух тысяч заявок, из них отобрали около 20 стартапов. То есть в среднем отбор проходит одна из ста компаний.

Сам отбор — серьёзный и многоэтапный. После заявки зачастую просят отправить презентацию, зададут уточняющие вопросы. Если вы прошли начальный фильтр, то после проводят ряд интервью.

С кем проходят интервью?

Это скорее серия интервью. Сначала с командой акселератора, венчурными партнёрами и внешними экспертами. По крайней мере так было, когда мы подавали заявку. Затем с партнёрами фонда и человеком из команды 500 Startups, у которого есть экспертиза в твоей отрасли. Один из финальных этапов — интервью с командой и партнёром фонда (в офисе 500 Startups либо через Skype).

Команда без знания английского языка не может попасть в отбор?

Чтобы получить деньги от американских инвесторов, нужно уметь объяснить, почему они должны их тебе отдать. Естественно, никто не будет смотреть на твой акцент, и в США люди довольно толерантные к грамматическим ошибкам. Главное — разговаривать на достаточном уровне, чтобы понятно донести свои мысли.

Почему все стартапы стремятся попасть в 500 Startups?

Потому что 500 Startups — сильный бренд, который выстраивался годами. В портфолио 500 Startups уже есть ряд успешных историй — несколько компаний-«единорогов» с оценкой более $1 млрд, например, Twilio или Talkdesk.

В 500 Startups качественная образовательная составляющая. В акселераторе можно прокачаться в продажах, маркетинге, понять, как правильно выстраивать фандрайзинг-процесс и поднимать деньги у инвесторов.

Более того, через 500 Startups можно найти экспертов мирового уровня по интересующему вопросу. Если поставить цель, то через одно рукопожатие ты обязательно найдёшь такого специалиста. Нетворкинг полезен. Более того, этот нетворкинг остаётся с тобой на всю жизнь.

Что мне особенно понравилось в 500 Startups — к каждому стартапу привязывается ментор с близкой экспертизой и релевантным опытом. Нам помогал Крис Нейман — основатель компании в области визуализации данных DataHero.

Нейман продал свою компанию Cloudability в позапрошлом году. До этого он был первым сотрудником компании Aster Data Systems. Он прошёл весь путь от основания до продажи компании крупному игроку, знал все проблемы на рынке, поэтому был нам полезен.

Чему вы научились в 500 Startups?

500 Startups помог нам избежать ряда ошибок. Во-первых, опыт акселератора помог понять, как работает венчурный капитал в Америке, как правильно общаться с инвесторами. Это пригодилось в дальнейшем, когда мы поднимали наш посевной раунд.

Помимо этого, у нас была инженерная команда, мы мало что понимали в маркетинге. В 500 Startups есть традиция — Marketing Hell Week, когда приходят топовые growth hacking эксперты из Кремниевой долины, делятся лайфхаками и помогают выстроить маркетинг твоей компании. Всё это было полезно.

Имея лишь инженерный опыт, я смог выстроить маркетинг в компании и начать выстраивать продажи. Безусловно, контакты и нетворкинг помогли в будущем.

Что немаловажно — сам бренд 500 Startups помог нам изменить отношение жителей Кремниевой долины к нашей компании. Когда приезжают ребята из Беларуси или России, то зачастую на них смотрят с подозрением. Не из-за национальной неприязни, а потому, что никто в Кремниевой долине их не знает. Важно, чтобы у тебя была репутация, кто-то мог тебя порекомендовать и за тебя поручиться. Важно выстраивать отношения заранее.

То есть перед переездом в США лучше предварительно начинать прощупывать почву?

Безусловно. Потому что венчурный капитал консервативен. Невозможно получить деньги от инвесторов, разговаривая с ними лишь по телефону или на первой неделе знакомства.

Важно выстраивать отношения заранее, показывать прогресс компании и личный рост и работать над своей репутацией. Репутация выстраивается годами. В Кремниевой долине отношения важны не только в фандрайзинге, но и в продажах или в найме людей.

В 500 Startups мы запустили MVP. На тот момент это было API-решение, которое компании могли внедрять в свои продукты, тем самым интегрируя возможности нашей NLP-системы и предоставляя доступ к данным внешним пользователям. Тогда же мы привлекли первых клиентов и продолжили развивать продукты и продажи.

В какой-то момент начали понимать, что масштабировать продукт будет сложно. В итоге пришли к стандартной дилемме для основателей — product vs feature.

Так как пользователи и покупатели — это разные люди. Компании, которым мы пытались продавать, воспринимали технологию как дополнение для самой корпорации, а не внешних клиентов.

Многие клиенты начали говорить, что было бы здорово, если бы с нашей технологией и решением они бы могли анализировать свои внутренние данные с помощью интерфейса доступа к данным. Если бы это было не API, а именно интерфейс, которым могут пользоваться сами пользователи внутри организации.

Мы поняли, что можем принести гораздо большую пользу, ориентируясь на конечного пользователя. Тогда мы начали строить новый продукт на основе нашей технологии, который называется Fetch. Запустили его в мае 2018 года. Этот продукт помогает нетехническим пользователям получать доступ к внутренним данным организации, задавая вопросы в поисковом интерфейсе.

Вы говорите, что привлекли первого клиента. Кто он был?

Первыми нашими клиентами были в основном небольшие компании, которые занимались хранилищами данных или аналитическими продуктами. Например, мы работали с Crunchbase.

Вы уже рассказали про сложность масштабирования и сегмент b2b. В этом секторе сложно продать новую технологию крупным компаниям. Что вы делали, чтобы преуспеть?

Когда выходишь на b2b-рынок с инновационным продуктом, должно пройти время, чтобы к технологии и к тебе начали относится серьёзно. Если два года назад нам говорили, что это никогда не будет работать, то через год: «Да, интересно, но у нас нет бюджета». В последнее время нам говорят: «Где же мы были раньше?».

Проникновение инноваций занимает определённое время. Здесь важно выстраивать отношения заранее, потому что корпоративный рынок очень медленный и цикл продаж, как правило, длинный. Пробиться помогло упорство.

Чем новый продукт Fetch отличается от прошлого?

Оба продукта построены на нашей технологии FriendlyData — доступа к данным с помощью естественного языка. Разница в том, что первый продукт — это API-решение, то есть компаниям нужно интегрировать его к себе и строить свои собственные интерфейсы. Это технология, которая принимает текстовые запросы на английском языке и возвращает сырую информацию из баз данных.

Новый продукт Fetch — полноценное пользовательское решение. Человек может зайти, задать вопрос в поисковом интерфейсе и получить ответ в удобном виде — визуализации, таблиц, отчётов и прямых ответов. Клиенту не нужно тратить ресурсы на интеграцию наших систем в свой продукт, а достаточно просто подключить базу данных.

Вы запустили Fetch всего за полгода — это быстро. За счёт высокой трудоспособности?

Мы работали день и ночь. Если сравнить нас с конкурентами, то мы вышли на рынок и запустили продукт гораздо быстрее, сделали всё с меньшими ресурсами и командой.

Кто ваши конкуренты?

У нас конкуренты трёх типов. Первый — люди внутри организаций, которые готовили отчёты.

Второй конкурент — крупные корпорации и игроки на BI-рынке, которые продают аналитические продукты корпорациям. Сейчас есть тенденция упрощения BI-систем. Некоторые из них работают над тем, чтобы внедрить функции обработки естественного языка в свои продукты.

Третья категория конкурентов — стартапы, которые работают на смежных рынках и предлагают похожие решения.

Чем вы отличаетесь от стартапов-конкурентов?

Во-первых, решения, которые уже есть на рынке, основаны на средствах машинного обучения.

Мы используем машинное обучение для вспомогательных вещей, но наша технология базируется на инновационных подходах natural language processing. Чтобы обучить систему, требуется огромные датасеты, которые не существуют в природе в естественном виде.

Такие data-sets нужно создавать вручную — писать руками соответствующие SQL-запросы к языковым запросам или наоборот. Это становится проблемой, если компания хочет масштабироваться, при этом скорость интеграций таких решений медленная.

Наша технологиях основывается на структуре базы данных. Нам не нужен доступ к сырым данным клиента: имея структуру базы данных и метаинформацию, мы уже можем предоставить достаточно точный ответ на вопрос. За счёт этого пользователь может быстрее разобраться в технологии.

Технология готова к использованию сразу, но после того, как пользователи начинают вводить первые запросы, она дообучается.

Это происходит естественным путём — не нужно создавать массивный data-set. Я думаю, что именно такая дифференцированность и уникальность технологии привлекла к нам ServiceNow.

Может ли машина не знать ответа на вопрос, который ей задают?

Конечно. Если у вас есть база данных, которая хранит котировки на фондовой бирже, но при этом вы задаёте вопрос про погоду в Бостоне, то система не сможет найти ответ на этот вопрос.

На уровне продукта мы старались помочь пользователю задавать правильные вопросы с помощью «умного» автокомплита — системы, которая дополняет пользовательские вопросы и подсказывает, как правильно задать или переформулировать вопрос.

На сколько процентов зависит эффективность ответа от заданного вопроса? Должен ли вопрос быть задан по критериям?

Определённых критериев нет.

Конечно, в системе есть незначительные несовершенства. Но исправить их — задача для полноценного искусственного интеллекта. То есть человечество ещё не приблизилось к решению. Мы пытались найти разумный компромисс.

Более того, мы сфокусировались на узких вертикалях и доменах знаний, где эта задача выглядит не такой фантастической: где у пользователей похожая структура данных и примерно похожие домены.

Мы понимали, что мы стартап и не можем на ранних стадиях всё охватить. Мы хотели быть предельно сфокусированным, но у нас было видение, как масштабировать это со временем и улучшить точность.

После того как компания начала пользоваться продуктом, вы имеете доступ к вопросам, которые они задают?

Да, у нас есть доступ к логам запросов. С их помощью мы можем улучшить систему.

Что чаще всего спрашивают компании?

Не могу рассказать об этом в подробностях из-за политики конфиденциальности. Обычно запрашивают данные о продажах или маркетинге.

Кто ваши клиенты сейчас?

Сейчас компания вошла в состав ServiceNow — американскую корпорацию, которая занимается облачными вычислениями. У ServiceNow несколько тысяч крупных клиентов.

Почему вы приняли решение войти в ServiceNow? Мне всегда казалось, что люди хотят сами развивать свою компанию.

У нас был выбор: развиваться самостоятельно или с помощью партнёров.

Кроме того, с точки зрения развития технологий, имея доступ к данным и к клиентам, сможем гораздо лучше масштабировать и улучшить саму технологию.

Помимо этого, наши миссии похожи. ServiceNow хочет упростить работу крупных корпораций, а мы — сделать доступ к данным более простым для людей нетехнических профессий. Мы хорошо вписались в этот тренд консьюмеризации компании — упрощение продуктов на корпоративном рынке.

ServiceNow сама предложила вам сделку?

Мы начали общаться с ServiceNow. Позже от компании поступило предложение о покупке, и мы приступили к переговорам.

После запуска продукта Fetch мы начали работать на нескольких рынках: на рынке страхования, финтеха, игровом и ITSM. Мы поняли, что стартапу на нашей стадии нужно сфокусироваться ещё сильнее.

Развитие продукта в рамках узкой экосистемы, например, ServiceNow, в которой годовая выручка $3 млрд, может помочь выстроить повторяемый канал продаж и сделать технологию более масштабируемой.

Как изменилась ваша роль в компании после сделки?

Команда продолжит работу внутри ServiceNow. Мы будем работать над интеграцией технологии в Now Platform — платформы для автоматизации бизнес процессов. Моя роль — убедиться в том, что интеграция пройдёт гладко, и продолжить развивать продукт.

А после интеграции?

Пока мы продолжим работать внутри ServiceNow. Дальше посмотрим.

Сумму сделки не разглашаете?

Нет.

Михаил Токовинин, основатель amoCRM, в своём Facebook написал о том, что «российские стартапы для Запада сейчас навороченные»: сложно поменять доллары, нет «Сбербанка Онлайн». Наши стартаперы, когда приезжают туда, не понимают американских тенденций. Вы согласные с его мнением? Что в тренде в Кремниевой долине?

Я не согласен с этой мыслью. Инновации появляются именно в Кремниевой долине. Даже если мы говорим о бытовых инновациях или новых бизнес-моделях, то они происходят здесь. Далеко ходить не надо, например, Uber. Если говорить о платежах, то есть много удобных сервисов, например, Zelle от Bank of America.

Разница в том, что американцы умеют лучше упаковывать эти инновации и продавать их. Безусловно, нужно говорить с аудиторией на её языке и сделать так, чтобы продукт выглядел простым.

Что касается трендов, то сейчас один из трендов — уберизация всего. Активно развиваются стартапы, связанные с передвижением, например, скутеры.

В этом году в Калифорнии была легализована марихуана. Рынок каннабиса растёт серьёзными темпами, и появляются много стартапов в этом направлении. Венчурные капиталисты начали активно смотреть в этом направлении.

Планируете ли вы возвращаться в Белоруссию?

Я живу в Америке два года и вижу много возможностей на этом рынке, но при этом планирую продолжать помогать стартапам, в том числе из России и Беларуси. Помимо менторства, я смогу помочь деньгами.

Вы следите за стартапам соотечественников и консультируете их?

Я всегда старался помочь, но сейчас поступает столько вопросов и заявок, что я физически не успеваю проконсультировать всех. Я решил сфокусироваться на тех отраслях, в которых у меня есть экспертиза, — enterprise-софт, данные, deep-tech и AI.

Что нужно сделать, чтобы вы обратили внимание на проект?

Написать мне.

Вам же, наверное, сотни писем приходят?

Венчурный капитал — это консервативная отрасль. Здесь до сих пор важны личные связи. Я сам прошёл через это и поднимал инвестиции. Я понимаю, что когда пишу инвестору, то моё письмо — одно из сотен. Поэтому было важно найти человека, который может познакомить меня с этим инвестором. Такая стратегия будет гораздо эффективнее, чем простой холодный звонок или сообщение в мессенджере.

Важно выстраивать свою репутацию, отношение с людьми и иметь хороший нетворк, чтобы это помогло тебе и ты смог помочь кому-то. В Кремниевой долине есть культура взаимопомощи. Люди всегда стараются помочь друг другу в хай-тек-индустрии.

Расскажите о своих планах на будущее.

Мой главный приоритет — интеграция FriendlyData в ServiceNow. Помимо этого, планирую продолжить помогать стартапам, инвестируя в них. Я предприниматель и не буду останавливаться на том, что мы сделали сейчас. В ближайшем будущем запущу новый проект в области больших данных, но об этом расскажу позже.

#большиеданные #интервью