데이터 통합은 고객 온보딩 데이터부터 급여 시스템 운영에 이르기까지 많은 워크플로우에서 필수적인 단계입니다. 하지만 많은 데이터 세트의 경우 이 과정이 길고 수동적입니다. 데이터는 데이터베이스와 SaaS 애플리케이션에 사일로(silo) 형태로 분산되어 있으며, 각기 다른 형식으로 정보를 저장하고 있어 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 정보를 이동시키기가 매우 어렵습니다. Lume은 AI를 활용하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다.
Lume 시스템은 AI와 알고리즘을 이용해 데이터베이스 사일로에 갇힌 데이터를 추출하고 이를 '정규화(normalizing)'함으로써 데이터 매핑 과정을 자동화합니다. 여기서 정규화란 데이터를 표준화된 형식으로 변환하여 다른 워크플로우로 더 쉽게 이동하거나 통합할 수 있도록 만드는 것을 의미합니다. 데이터 통합 과정에서 문제가 발생할 경우(이는 흔한 문제 중 하나입니다), Lume은 사용자에게 알림을 보내고 AI를 활용하여 문제를 복구(remediate)하려고 시도합니다. 또한 Lume은 API와 웹 플랫폼을 제공하여 클라이언트가 Lume을 자사 워크플로우에 직접 내장할 수 있도록 지원합니다.
Lume을 다른 데이터 매핑 도구와 차별화하는 점은 스프레드시트나 PDF에서 데이터를 추출하는 데 초점을 맞추지 않고, JSON과 같은 복잡하게 중첩된 데이터 형식(nested data formats)에 초점을 맞춘다는 것입니다. Lume의 공동 창업자이자 CPO인 니콜라스 마차도(Nicolas Machado)는 TechCrunch과의 인터뷰에서 "Lume은 기업들이 복잡한 산술, 분류(taxonomy), 텍스트 조작 등의 작업을 매핑할 수 있도록 도와줍니다"라고 말했습니다. 그는 이러한 전문화된 초점이 기업들이 관련 데이터 프로젝트를 아웃소싱하는 것보다 시간과 비용을 절약하게 해준다고 덧붙였습니다.
마차도는 "저희가 목격한 핵심 문제 중 하나는 시스템 간에 데이터를 실제로 끊김 없이(seamlessly) 이동시키는 과정 자체가 완전히 수동적이라는 것이며, 이는 지난 60년간 그래왔습니다"라고 언급했습니다. 그는 "이것이 자동화될 수 없는 이유일까요? 예전부터 왜 불가능했을까요? 그 이유는 데이터가 모든 시스템마다 고유하기 때문입니다. 각 회사, 각 공급업체, 각 통합 과정마다 데이터를 정의하고 구성하며, 데이터를 이해하는 방식이 다르기 때문입니다"라고 설명했습니다.
마차도와 그의 공동 창업자인 로버트 로스(Robert Ross) 및 네뷰 제우데(Nebyou Zewde)는 이 문제를 누구보다 잘 이해하고 있습니다. 세 사람은 스탠퍼드 대학에서 신입생으로 만나 인공지능(AI)에 중점을 둔 컴퓨터 과학을 전공했습니다. 이후 애플(Apple)부터 오픈도어(OpenDoor)에 이르기까지 다양한 기술 기업에서 경력을 쌓았으며, 모두 데이터 통합 프로젝트에 참여했습니다. 2022년, 창업자들은 AI 발전의 흐름을 읽고 이 데이터 통합 문제를 해결하는 것이 적기라고 판단했습니다.
마차도는 "모든 엔지니어가 이 문제에 직면해왔습니다. 모든 엔지니어가 반드시 해결해야 하는 과제입니다. 그래서 저희는 함께 시작했고, 말 그대로 공동 창업자 중 한 명인 로버트의 아파트에 모여 저녁 시간을 할애해 이 문제에 몰두했습니다"라고 말했습니다.
Lume은 2023년 1월에 설립되어 2023년 3월 첫 제품을 출시했으며, Y Combinator의 W23 배치 과정을 거쳤습니다. 마차도에 따르면, 회사는 설립 이후 꾸준히 강력한 인바운드 수요를 유지해 왔으며 지금까지 수십 개의 고객을 확보했습니다.
한편, Lume는 이미 업계에서 주목받고 있습니다. Lume는 Lume와 같은 서비스로 성공적인 제품을 출시하는 등 시장에서 두각을 나타내고 있습니다.
이러한 성장은 자본 시장에서 큰 관심을 받았습니다. Lume는 투자자들의 관심을 받으며 투자를 유치했습니다.
Lume는 투자 유치를 통해 사업 확장에 박차를 가하고 있습니다.
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