{"id":13664,"url":"\/distributions\/13664\/click?bit=1&hash=f8e0aba14203df6cd2281fdd3f7f0563673921d2f335ea835255d6e0e69e1151","title":"\u041a\u0430\u043a \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 Tinkoff Black \u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u044b \u0422\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"86efc643-7e85-501c-b3c6-e2620ee53cdf","isPaidAndBannersEnabled":false}

Разработчик открытой платформы для создания сервисов аналитики Cube Dev с основателями из России привлёк $6,2 млн Статьи редакции

Стартап планирует потратить деньги за запуск коммерческой версии сервиса.

Американский стартап Cube Dev привлёк $6,2 млн от Bain Capital Ventures, а также венчурного фонда Slack, стартап-студии Betaworks, Eniac Ventures, Innovation Endeavors, Uncorrelated Ventures и Overtime.vc. Об этом vc.ru рассказал представитель компании.

Условия сделки и оценку стартап не раскрывает. Он планирует направить деньги на расширение команды, разработку open-source-продуктов и выпуск первого коммерческого продукта.

Cube Dev — разработчик сервиса с открытым исходным кодом Cube.js, который помогает компаниям создавать внутренние инструменты для бизнес-аналитики. Он предоставляет разработчикам API для доступа к исходным данным из любой базы данных, сохраняя возможности для гибкой настройки фронтенда.

Сервис «вырос» из предыдущего проекта основателей, компании Statsbot: он создавался для перевода и отправки запросов на естественном языке к любым источникам данных из Slack.

В 2019 году команда выпустила open-source версию Cube.js на Github. По собственным данным, с момента релиза сервис запустили более чем на 70 тысячах серверов по всему миру. Среди клиентов стартап называет разработчика ПО для бизнеса Jobber.

В апреле 2020 года основатели сменили название стартапа на Cube Dev и сфокусировались на дальнейшей разработке и коммерческой версии Cube.js. Сейчас коммерческий продукт Cube Cloud находится в закрытой бета-версии, добавили в стартапе, не уточнив дату релиза.

Statsbot была создана в 2016 году Артёмом Кейдуновым, Павлом Тиуновым и Михаилом Меланьиным. В октябре 2017 года Меланьин покинул проект, передав обязанности сооснователям. У Cube Dev основатели — Кейдунов и Тиунов, уточнил их представитель.

Штаб-квартира Cube Dev находится в Сан-Франциско. Финансовые показатели компания не раскрывает. С учётом последнего раунда Cube Dev привлёк $8,1 млн, уточнили в компании.

0
26 комментариев
Написать комментарий...
Denis Kiselev

Хорошие дашборды получаются. Но я не увидел сводной таблицы! А мы к ним привыкли

Ответить
Развернуть ветку
Igor Lukanin

Привет от команды Cube Dev :) Если в двух словах, то Cube.js умеет делать произвольные трансформации над данными (pivot), а затем приложение может отобразить их в виде таблицы. Cube.js намеренно не предлагает инструментов для визуализации, чтобы разработчики могли взять любой фреймворк или библиотеку для рисования графиков по выбору — или сделать визуализацию с нуля. У нас есть статьи, как это можно сделать на популярных инструментах — например, Material UI.

Ответить
Развернуть ветку
Denis Kiselev

Спасибо за ответ!

Сюда понятно что у вас фактически Olap сервер. Но в том то и дело: графики прикрутить к настроенному набору данных - не проблема. У вас вот куча примеров.

А вот если вы хотите сделать интерактивную сводную таблицу - то это кастомная разработка будет. Готовых решений, которые знают о возможностях обработки у вас на сервере - таких нет. А было бы полезно иметь. Хотя бы в качестве примера - на каком нибудь react. Чтобы можно было список полей вывести, таскать поля мышкой и сортировать удобно. И чтобы это все с сервера тянулось, а не на клиенте обрабатывалось!

Ответить
Развернуть ветку
Igor Lukanin

Спасибо за идею! Скорее всего, сделаем такой пример :)

Ответить
Развернуть ветку
Георгий Киселев

Вообще-то реализаций OLAP куба уже так много, что выбирать устанешь. Вот, например, еще одна Российская разработка: https://loginom.ru/blog/demo-olap. Работает из коробки, знать как прикрутить Material UI библиотеку не нужно.

Ответить
Развернуть ветку
Denis Kiselev

Об уникальности решений речь не шла.

Да и в целом сравнение - не особо правомерное. Вы, условно, фермерам предлагаете не заморачиваться и купить картошки в ближайшей пятёрочке

Ответить
Развернуть ветку
Георгий Киселев

Вы правы, фермеры всегда будут. Вручную созданные решения будут вкуснее и лучше перевариваться в богатом животе. Но широкие массы можно накормить только промышленным производством. 

К слову, тот же https://loginom.ru/blog/demo-olap может все, что вы перечислили:

- Интерактивную сводную таблицу. 
- Таскать поля мышкой. 
- Удобно сортировать. .
- И чтобы это все с сервера тянулось, а не на клиенте обрабатывалось.

Ответить
Развернуть ветку
Denis Kiselev

Понятно, что любое готовое решение - оно именно такое. Вспомним ms с сервером аналитики и прочим power bi.

Дело в том, что это - единственный способ которым будет все работать с более-менее масштабными данными. Пересылка данные на клиента с попыткой их обработки там - это заткнуть сеть и перегрузить клиента. Не летает даже с малых объемов - проверено

Ответить
Развернуть ветку
Георгий Киселев

Да, вы опять правы. Наверное именно поэтому разработчики https://loginom.ru/blog/demo-olap сделали все расчеты OLAP куба на сервере, а на клиент данные присылаются только для отображения. Причем, похоже что не все гигабайты, а только отображаемые в текущий момент в окне браузера (т.е. при перетаскивании ползунка подгружается соответствующий кусок).

Ответить
Развернуть ветку
Denis Kiselev

Именно. Продвинутые средства визуализации ещё умеют запрашивать «соседние» с текущими отображаемыми куски таблицы - чтобы при прокрутке быстро выдать нужные данные.

В целом, сервер под аналитику всегда ставился отдельный. Помню как (давно) мы прикрутили к «боевому» sql серверу аналитику и слегка покрутили с маркетингом прошлый год - вся контора почти лишилась возможности проводить операции - так как аналитика не очень совместима с онлайн транзакциями.

Поэтому сейчас подход вполне сформировался - выделенные решения для аналитики. Вот уже и в данном топике - не просто готовые решения, а компоненты готового решения. Прикольно.

Ответить
Развернуть ветку
Георгий Киселев

"Помню как (давно) мы прикрутили к «боевому» sql серверу аналитику и слегка покрутили с маркетингом прошлый год - вся контора почти лишилась возможности проводить операции - так как аналитика не очень совместима с онлайн транзакциями."

И это тоже в точку. Забавно, что Loginom как раз позволяет анализировать данные, не нагружая сверх необходимого сервер базы: один раз выгружает данные и затем держит их в оперативной памяти,  работая с ними очень быстро. 

Конечно, анализировать на боевой базе все равно нельзя, но если аналитик без опыта нечаянно это сделает, (возможно, зависит от размера выгрузки) не положит базу на обе лопатки.

Ответить
Развернуть ветку
Denis Kiselev

Суть больше чем все сервера аналитики так делают. Loginom тут не выделяется. Загрузку ведём в удобное время с удобной периодичностью.

Ответить
Развернуть ветку
Максим Глызин

Да еще денег надо заплатить от 59 000 р за 1 раб место, а так да работает из коробки!

Ответить
Развернуть ветку
Георгий Киселев

Нет, вы можете хоть сейчас скачать бесплатно: https://loginom.ru/download.

59 000 р. - это для компаний. Но все мы понимаем, что никто в России не запретит компаниям скачать бесплатно и нарушать лицензию :)

Ответить
Развернуть ветку
Arkadiy Gaydarzhy

А в Эксель или power bi можно выгрузить?

Ответить
Развернуть ветку
Denis Kiselev

К слову - это примерно одно и то же, особенно - на десктопе. Тот же power query.

Думаю, готовый набор данных взять и экспортировать его в excel / pbi можно, но интерактивно взаимодействовать с сервером, чтобы задействовать сервер на подготовке данных - едва ли. Скорее ms так умеет только со своим sql server.

Не знаю - есть ли возможность в теории сделать кастомный коннектор к приложениям ms: но это было бы перспективно для enterprise всяких, кто на ms сидит!

Ответить
Развернуть ветку
Igor Lukanin

Это интересная и правильная идея! Посмотрим, что можно сделать.

Ответить
Развернуть ветку
Arkadiy Gaydarzhy

Да, надо загружать в Analysis Services сначала, чтобы удобно было, наверное

Ответить
Развернуть ветку
Alex Chernyshev

Например через вот такую штуку https://github.com/SheetJS/sheetjs .
Но имейте ввиду что клиентский движок cube.js работает в браузере, поэтому мильон строк туда-мильон строк сюда и 'chrome hangs unexpectedly' .
Оно маленькое, шевелится и похоже на OLAP - отсюда и успех.

Ответить
Развернуть ветку
Denis Kiselev

Как я понял - все совсем не так.

Sheet.js - это всего лишь инструмент для работы с электронными таблицами. Некий веб компонент во фронтэнде как аналог excel. Чисто клиентское решение.

А вот cube.JS ориентирован на работу на сервере. Все данные - там. На клиент пересылаются отображаемые в данный момент данные, поэтому ни о какой обработке в браузере речи не идёт. Видимо, вы не так поняли - почитайте. Все что есть на фронтэнде - это клиентская библиотека, которая умеет делать запросы к серверу cube. Визуализировать все нужно с использованием других инструментов (типа d3/chart.js)

Ответить
Развернуть ветку
Alex Chernyshev

@Igor Lukanin подвердите?
У вас же раньше ( лет 7 назад ) все срезы строго на фронтэнде происходили, теперь получается без вашего же бекэнда никуда? 

Ответить
Развернуть ветку
Denis Kiselev

Да вы сайт посмотрите

Ответить
Развернуть ветку
Igor Lukanin

Не подтверждаю :) Семь лет назад Cube.js просто не существовало, он в open source с 2019 года.

Как справедливо  заметил Denis Kiselev, Cube.js обрабатывает данные на бэкенде. С клиента можно выполнять запросы через API или клиентские библиотеки и получать в ответ результаты.

Ответить
Развернуть ветку
Alex Chernyshev

Блин извиняюсь, перепутал ваш проект с https://github.com/nicolaskruchten/pivottable , API похожее.

Ответить
Развернуть ветку
Розарио Агро

Ахаха, как что-то путное, так основатели из России, а не в России. Умные люди, что тут скажешь 😂

Ответить
Развернуть ветку
BaronKorf

.

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 26 комментариев
null