技術者ではないチームに専門知識不要のデータ探索機能を提供するCanvas
今回は「技術者ではないチームに専門知識不要のデータ探索機能を提供するCanvas」についてご紹介します。
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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
Canvasの創業者たち。左からプライド氏、ザパート氏、ビュイック氏（画像クレジット：Canvas）
世の人たちにスプレッドシートを捨てさせようとするスタートアップがある一方で、協調データ探索ツールを開発しているCanvas（キャンバス）は、技術者ではないチームがデータチームの手を煩わせることなしに必要な情報にアクセスできるように、スプレッドシートに似たインターフェースを全面的に採用している。
Luke Zapart（ルーク・ザパート）氏は、Flexport（フレックスポート）の元同僚であるRyan Buick（ライアン・ビュイック）氏ならびにWill Pride（ウィル・プライド）氏とともに2020年末にCanvasを立ち上げた。ザパート氏はFlexportで働いていた際にデータ検索で苦労を重ねた経験から、Canvasで「Looker（ルッカー）を取り込んだFigma（フィグマ）」を開発しているのだと語る（Lookerは著名なBIツール、Figmaも著名なウェブデザインツールの名前）。
「多くのデータチームは、処理能力を溢れる量の平凡で退屈なデータ要求に忙殺され、ビジネスチームは何日も答を待つのを諦めて、結局ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの前に座って『CSVにエクスポート』ボタンを押して、Googleスプレッドシート上でピボットしているのです」とザパート氏は説明する。「根本的に、企業内のビジネス側とデータ側の信頼関係が崩れてしまったのです。それがきっかけで、私たちはFlexportを離れ、本当にその問題を理解して解決しようと努力したのです」。
さらに、データ業界は現在「ルネッサンスを経験」しており、伝統的なビジネスインテリジェンスツールが、焦点を絞ったクラス最高のツールによって解体されている、と彼は付け加えた。しかし、ビジネスユーザーは、SQL（Structured Query Language）に精通していたり、充実したデータチームを抱えていない限り、最新のデータスタックがもたらす多くのメリットを享受することができない。
Canvasはスプレッドシートベースのワークスペースとして開発されたもので、ビジネスチームはSQLクラスを受講することなく独立した意思決定を行うことが可能となり、データチームは戦略的な作業に集中する時間を得ることができるようになる。
その仕組みは以下のようなものだ。まずユーザーは、自分の「白いキャンバス」からスタートし、データチームが提供する定義の表から探しているデータを選ぶことができる。データを見つけたら、表をキャンバスにドラッグ&ドロップして、Googleスプレッドシートと同じように操作する。例えば「ピボット」ボタンを使って、ある指標を抜き出し、グラフやチャートを作成することができる。
ビュイック氏は「チャートを対話的に操作し、キャンバスの好きな場所にドラッグすることができます」という。「ここからがFigmaのようなルック&フィールになるのですが、これはデータを扱うための新しい方法であることがわかりました。なぜなら、解決するために考えようとしている問題がどのようなものであろうとも、反復したりプロトタイプを作成したり、メンタルモデルに合わせたりすることがずっと簡単になるからです」すばらしい特徴は、ビジネスチームが行き詰まることを知っているからこそ、コラボレーションを活かせるようにしている点です。他の人をチームにタグつけしてチェックを依頼することができます」。
ビュイック氏によると、データチームへの質問の数を減らせるだけでなく、Canvasが、すでにdata build tool（DBT）でモデル化されているビジネスロジックを簡単に再利用できる手段であることを理解したスタートアップたちも、このツールを採用しているという。
Canvasの例画像クレジット：Canvas
米国時間1月28日には、Sequoiaが主導し、Abstract Ventures、SV Angel、および20数名の個人投資家グループが参加したラウンドで420万ドル（約4億8000万円）を調達し、プラットフォームを一般公開した。この投資家のリストには、データのエキスパートであるSegmentのCalvin French-Owen（カルバン・フレンチ・オーウェン）氏、FivetranのTaylor Brown（テイラーブラウン）氏、CensusのBoris Jabes（ボリス・ジャベス）氏、DataDogのOlivier Pomel（オリヴィエ・ポメル）氏、事業家であるLatticeのJack Altman（ジャック・オルトマン）氏、DoordashのTony Xu（トニー・シュー）氏、FlexportのRyan Petersen（ライアン・ピーターセン）氏、WebflowのBryant Chou（ブライアント・チョウ）氏、InstacartのMax Mullen（マックス・マレン）氏、そしてエンジェル投資家らが名を連ねている。
ビジネスチームのためのデータワークスペースを構築するのは大変な作業であることを認識した、Canvasの創設者たちは、資金調達を行う決定を下した。ザパート氏は、世界的なデータ専門家やデータ分野の企業の創業者などの、一緒に仕事をしたいと思えるような投資家を慎重に検討したと述べている。
現在、従業員は6名で、数少ない有料顧客と協力しているデザインパートナーがいる。新たな資金は、エンジニアの増員に充てられ、セルフサービスモデルを含む同社のロードマップを構築するとともに、一連の製品発売に利用され、同社はさらなる市場開拓と製品開発戦略を展開して行く予定だ。最初の10～20件の顧客を獲得した時点で、次の資金調達ラウンドを検討するとザパート氏は述べている。
SequoiaのパートナーKonstantine Buhler（コンスタンティン・ビューラー）氏によると、同社には「結束力が高く技術的に強いチーム」があり、その最新のデータスタックは、優れた企業の構築に使われ、企業顧客にサービスを提供する機会を生み出しているという。彼はCanvasの中で、そのようなスタック全体に対する協調的なフロントエンドを開発している企業を目にした。
「データをExcel（エクセル）にダウンロードしてピボットテーブルを作成するのではなく、すべてのデータを1つの場所に保存できるという利点があります」とビューラー氏は付け加えた。「ここでは、システムに接続するだけで、目の前で結果を見ることができるのです。彼のチームはFlexportでもすばらしい仕事を一緒にしてきましたが、今回は非常に重要で誰にでも関連している問題に取り組んでいます。大きなビジョンは、セルフサービスを作ることができるかどうかにかかっています。それは、データへのアクセスを民主化して、完全なアクセス権を持つ少数の人たちだけではなく、社内のすべての人たちにデータを開放することによって力を与えることのできる、非常に大きなきっかけなのです」。
【原文】
While some startups are trying to get people to leave spreadsheets behind, Canvas, which is developing a collaborative data exploration tool, is going all in with a spreadsheet-like interface for non-technical teams to access the information they need without bothering data teams.
Luke Zapart, who started Canvas in late 2020 with his former Flexport colleagues Ryan Buick and Will Pride, says the company is building a “Figma meets Looker” after experiencing the data-finding pain points while working at Flexport.
“Our data team would get swamped with mundane, tedious data requests that were more than they could handle, and then the business teams would give up on waiting for answers for days, and just essentially go to the business intelligence tool and hit the ‘export to CSV’ button and just pivot in Google Sheets,” Zapart explained. “Fundamentally, this resulted in a breakdown of trust between the business and the data sides of the house. That inspired us to leave Flexport and really try to understand its problem and solve it.”
The data space is “experiencing a renaissance” where traditional business intelligence tools are getting unbundled by focused, best-in-class tools, he added. However, business users are being locked out of many of the benefits of the modern data stack unless they are proficient in Structured Query Language (SQL) or have a well-staffed data team.
Canvas was created as a spreadsheet-based workspace that lets business teams make independent decisions without taking a SQL class, and gives data teams time to focus on their strategic work.
Here’s how it works: Users start with their own “blank canvas” and can choose the data they are looking for from a table of definitions the data team provides. Once you find the data, you can drag and drop the table on the canvas and interact with it in the same manner you would in Google Sheets. For example, use the “pivot” button to build out a certain metric and then create graphs or charts.
“You can interact with the chart and start to drag it around this canvas,” Buick said. “This is where it starts to look and feel more like Figma, and we really found that this is a new way of trying to work with data because it makes it much easier to iterate, prototype and just match your mental model of however you want to think about the problem you’re trying to solve. The cool part is that we know business teams are going to get stuck, so that is where collaboration comes into play — you can tag people on the team and ask them to check it out.”
In addition to reducing the number of questions to the data team, the company is seeing its tool being adopted by startups that have found Canvas to be an easy way to reuse business logic already modeled in DBT, Buick said.
Canvas example. Image Credits: Canvas
On Friday, the company launched its platform to the public after raising $4.2 million in a round, led by Sequoia, with participation from Abstract Ventures, SV Angel and a group of two dozen individual investors. The list includes data experts Calvin French-Owen (Segment), Taylor Brown (Fivetran), Boris Jabes (Census) and Olivier Pomel (DataDog), operators Jack Altman (Lattice), Tony Xu (Doordash), Ryan Petersen (Flexport), Bryant Chou (Webflow), Max Mullen (Instacart) and angel investors.
Recognizing that it would be a huge task to build a data workspace for business teams, the Canvas founders decided to go after capital. Zapart said they were deliberate in the kinds of investors they wanted to work with, like world-class data experts and founders of companies in the data space.
The company has six employees currently and has a handful of paying customers and a number of design partners that it is working with. The new capital will go into hiring more engineers to build out the company’s roadmap, which includes self-serve models, and will engage in a series of product launches as it develops further go-to-market and product development strategies. Canvas will look into another round of funding when it gets to the first 10 to 20 customers, Zapart said.
Konstantine Buhler, partner at Sequoia, said the company has a “cohesive, technically strong team” and that the modern data stack has spawned opportunities for great companies to be built and to serve enterprise customers. In Canvas, he saw a company that is creating a collaborative front end to that entire stack.
“The upside is you have all your data in one place instead of downloading it into Excel and then doing pivot tables, all of which is pretty difficult,” Buhler added. “Here, you can just plug right into the system and see it right in front of you. The team has done amazing work together at Flexport and now they’re going after a problem that is very material and everyone can relate to it. The big vision is if we can create self-serve, that is a huge enabler as it democratizes access to data and makes everyone in the company empowered by data as opposed to just a few people who have full access.”
（文：Christine Hall、翻訳：sako）