Graphext: 7년을 투자해 데이터 분석의 ‘포뮬러 1’을 만든 스페인 스타트업
Source: Dev.to
기원: 트위터 분석에서 세계 이해까지
Graphext의 불꽃은 사업 계획에서 나온 것이 아니라 호기심에서 시작되었습니다. 설립자 Victoriano Izquierdo와 Miguel Cantón은 어릴 때부터 기업가 정신을 가진 컴퓨터 엔지니어로, contexto.io라는 도구로 시작했으며, 이는 트위터의 연결을 분석하는 데 초점을 맞추었습니다. 곧 그들은 진정한 잠재력이 더 나아가야 한다는 것을 깨달았습니다: 더 넓은 정보 컨텍스트를 만들고, 어떤 데이터 세트에서도 사람과 조직을 연결하는 숨은 네트워크를 시각화하는 것.
이렇게 해서 2015년에 Graphext가 탄생했으며, graph (그래프)와 context를 결합했습니다. 그들의 사명은 데이터 과학을 민주화하는 것으로, 코드 전문가와 중요한 질문을 가지고 있지만 직접 답할 도구가 없는 비즈니스 분석가 사이의 격차를 메우는 것입니다. 그들은 Excel(너무 기본적)과 Jupyter와 같은 프로그래밍 노트북(비전문가에게는 너무 복잡함)의 한계를 뛰어넘고자 했으며, 새로운 것을 만들고자 했습니다: “Figma만큼 인터랙티브하지만 데이터 과학을 위한 도구”.
Source:
기술: 브라우저 속의 “포뮬러 1”
Graphext를 근본적으로 차별화시키는 것은 그들의 아키텍처입니다. 수년간의 집중적인 연구·개발(R&D) 끝에, CEO가 **“포뮬러 1”**이라고 부르는 엄청나게 강력한 분석 머신을 구축했습니다.
그 비결은 WebAssembly (Wasm), WebGL, Apache Arrow와 같은 최첨단 웹 기술을 최대한 활용하는 데 있습니다. Wasm 덕분에 데이터 처리의 대부분(무려 **80‑90 %**까지)이 사용자의 브라우저에서 직접 이루어지며, 원격 서버가 아니라 브라우저 자체에서 수행됩니다. 그 결과, 수백만 행의 데이터를 탐색하고 필터링하는 것이 즉각적으로 느껴질 정도로 매끄럽습니다.
그들은 자체 압축 라이브러리와 내부 low‑code 언어를 개발했습니다. 이러한 깊이 있는 기술 투자는 창업자들에 따르면 복제하기 매우 어려운 경쟁 장벽을 만들고 있습니다.
플랫폼: 원시 데이터에서 설명 가능한 모델까지
Graphext는 단순한 시각화 도구가 아니라 노코드/로우코드 전반적인 플랫폼으로, 분석 전체 수명 주기를 포괄합니다:
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 범용 연결 | 간단한 CSV에서 가져오거나 최신 데이터 웨어하우스(Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift)에 직접 연결합니다. |
| 인터랙티브 시각 탐색 (EDA) | 도구의 핵심: 변수를 필터링하고, 그룹화하고, 교차하며, 실시간으로 데이터를 풍부하게 합니다. |
| 코드 없는 고급 모델링 | 클릭만으로 머신러닝 알고리즘(클러스터링, NLP, 이미지 분석)을 적용합니다, 코딩은 필요 없습니다. |
| 설명 가능한 예측 (XAI) | 예측 모델을 생성합니다(예: 이탈률 예측 또는 리드 스코어링) 그리고 중요한 이유를 이해합니다. 설명 가능한 AI에 대한 투자는 향후 전략의 핵심 축입니다. |
“포뮬러 1”의 딜레마: 파워 vs. 접근성
비코드 접근에도 불구하고, Graphext는 긴장을 인식한다: 이 도구는 너무 강력해서 모든 기능을 활용하려면 **숙련된 “파일럿”**이 필요하다. 절대 초보자를 위한 것이 아니라, 비즈니스 분석가, 데이터 과학자 및 파워 유저가 초능력을 찾는 사람들을 위한 것이다.
이 이중성은 하이브리드 비즈니스 모델에 반영된다:
| 세그먼트 | 특징 |
|---|---|
| 셀프 서비스 (Free 및 Pro) | 사용자를 확보하고 유기적 확산을 허용 (Product‑Led Growth). |
| 엔터프라이즈 | 맞춤형 가격, 교육 및 데이터 엔지니어링 서비스 제공, 지원이 필요한 대기업을 대상으로 함. |
회사는 1 000 € 티켓을 판매하는 것에서 맥도날드나 Roche와 같은 기업과 수십만~수백만 유로 규모의 계약을 체결하는 방향으로 진화하고 있다.
비정형적이고 인내심 있는 재무 전략
Graphext는 벤처 캐피털의 일반적인 규칙에 도전했습니다. 처음 7년 동안은 다음과 같은 스마트한 조합으로 자금을 조달했습니다:
| 출처 | 상세 내용 |
|---|---|
| 소규모 시드 자본 | K Fund가 주도한 라운드를 포함한 작은 라운드들. |
| 핵심 공공 보조금 | 유럽 연합 자금(Horizonte 2020, EIC Fund)으로 약 2백만 유로를 확보, 과도한 희석 없이 R &D를 지원하는 데 결정적 역할을 했습니다. |
이 전략을 통해 그들은 기술적인 “Fórmula 1”을 인내심을 가지고 구축할 수 있었습니다. 제품이 성숙하고 가치 제안이 검증된 뒤, 상업적 확장을 위한 대규모 자금 조달을 모색하기 시작했습니다.
결론
Graphext는 폭발적인 성장을 찬양하는 생태계에서도 전략적 인내와 깊은 기술 투자가 복제하기 어려운 경쟁 장벽을 만들 수 있음을 보여줍니다. **설명 가능한 인공지능(Inteligencia Artificial Explicable)**과 브라우저에서 처리되는 아키텍처에 대한 그들의 베팅은 강력하면서도 분석 마인드를 가진 사용자에게 접근 가능한 데이터 분석 경험을 제공하게 합니다.
“Fórmula 1” 모델이 어느 정도 전문성을 요구하지만, 셀프서비스와 엔터프라이즈 제품을 결합함으로써 점진적이고 지속 가능한 채택을 가능하게 하며, 빠르게 성장할 필요가 항상 성공을 보장하는 것은 아니라는 점을 입증합니다.
요약
위험이 감소했고 기업은 일류 벤처 캐피털에게 매우 매력적으로 변했습니다.
전환점은 2023년 6월에 Hoxton Ventures(런던)가 주도한 4.6 M USD 규모의 시드 라운드와 함께 찾아왔으며, 이는 상업적 확장 단계의 시작을 의미합니다. Freepik, CARTO, Snowflake, GitHub, Meta 등에서 온 인물들을 포함한 80명 이상의 엔젤 투자자들의 지원은 업계가 그 비전에 대한 신뢰를 강조합니다.
핵심 이정표
| 이정표 | 날짜 | 세부사항 |
|---|---|---|
| 설립 | 2015 | Graphext가 설립되었습니다. |
| EU 자금 지원 | 2018‑2021 | 약 **2 M €**의 비희석 보조금. |
| 핵심 Seed 라운드 | Jun 2023 | 4,6 M USD가 Hoxton Ventures가 주도. |
| 팀 | 2024/25 (예상) | 약 50 직원 (출처에 따라 다름). |
미래: 설명 가능한 AI와 생성 AI를 경쟁 우위로
Graphext의 목표는 명확합니다: 설명 가능한 AI (XAI) 분야를 선도하는 것. AI가 점점 더 강력해지지만 불투명해지는 세상에서, 예측의 이유를 이해하는 능력은 기업 신뢰와 도입에 필수적입니다.
또한, 생성 AI를 단순히 또 하나의 기능으로 통합하는 것이 아니라 ‘포뮬러 1’ 딜레마에 대한 잠재적 해결책으로 통합하고 있습니다. 사용자가 자연어로 질문을 제시하면 AI가 Graphext 내에서 완전한 인터랙티브 분석을 생성하고, 사용자를 안내하며 플랫폼의 모든 힘을 쉽게 활용할 수 있는 미래를 상상합니다.
결론: 실험실에서 상업 레이스로
Graphext는 가장 힘든 단계를 마쳤습니다: 차별화된 기술을 구축하고 스마트한 자금 조달 전략을 세웠습니다. 이제 도전은 상업화입니다. 특히 국제 Enterprise internacional 시장에서 매출을 확대하고, 파워와 사용성 사이의 긴장을 해결해야 합니다.
그들의 이야기는 성공으로 가는 단일한 길이 없다는 것을 상기시켜 줍니다. 때로는 인내, 기술적 깊이, 명확한 비전이 어떤 대가를 치르더라도 속도보다 더 강력할 수 있습니다. Graphext는 자신의 “Fórmula 1”을 만들었습니다; 이제 진정한 레이스가 시작되어 전 세계 시장에서 승리할 수 있음을 증명해야 합니다.