Graphext: 7년을 투자해 데이터 분석의 ‘포뮬러 1’을 만든 스페인 스타트업
Source: Dev.to
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“Formula 1” 스타트업 스토리
빠르게 변화하는 스타트업 세계에서 모토는 흔히 “빠르게 성장하거나 죽는다.” 입니다.
최소 기능 제품(MVP)을 출시하고, 트랙션을 얻으며, 수백만 달러 규모의 펀딩 라운드를 진행하는 것이 필수처럼 보입니다.
하지만 다른 방법이 있다면 어떨까요? 상업용 가속기에 들어가기 전에 뛰어넘을 수 없는 경쟁 방어벽을 만들 정도로 고도화된 기술을 구축하는 데 초점을 맞춘, 인내심 있고 거의 수공예적인 전략 말입니다.
Graphext 한눈에 보기
| 마일스톤 | 날짜 | 세부 내용 |
|---|---|---|
| 설립 | 2015 | Graphext가 탄생했습니다. |
| EU 펀딩 | 2018‑2021 | 비희석 보조금 약 €2 M (Horizon 2020, EIC Fund). |
| 주요 시드 라운드 | 2023년 6월 | Hoxton Ventures 주도, $4.6 M. |
| 팀 | 2024/25 | 약 50명 직원(출처에 따라 상이). |
- 창업자: Victoriano Izquierdo & Miguel Cantón – 어릴 때부터 기업가 정신을 가진 스페인 출신 컴퓨터 엔지니어.
- 핵심 비전: 기업이 데이터를 처리하는 것이 아니라 이해할 수 있게 하는 설명 가능한 인공지능 (XAI).
Graphext가 시작된 이야기
불꽃은 사업 계획에서 온 것이 아니라 호기심에서 시작되었습니다.
두 사람은 처음에 contexto.io라는 트위터 연결을 분석하는 도구를 만들었습니다. 곧 그들은 진정한 기회가 다음에 있다는 것을 깨달았습니다:
- 보다 넓은 정보 컨텍스트 만들기.
- any 데이터셋에서 사람과 조직을 연결하는 숨겨진 네트워크 시각화.
그리하여 Graphext(graph와 context의 결합)가 2015년에 탄생했으며, 데이터 과학을 민주화한다는 사명을 가지고 있습니다—중요한 질문은 있지만 직접 답할 도구가 부족한 비즈니스 분석가와 코딩 전문가 사이의 격차를 메우는 것이 목표입니다.
“Figma만큼 인터랙티브하지만 데이터 과학을 위한 도구.” – 창업자들의 비전.
기술적 우위 – “포뮬러 1”
수년간 집중적인 R&D 끝에 Graphext의 아키텍처는 포뮬러 1 레이스카와 닮았습니다: 초고속, 정밀하게 튜닝되고 복제하기 어려운.
| 구성 요소 | 역할 |
|---|---|
| WebAssembly (Wasm) | 데이터 처리의 80‑90 %를 브라우저에서 실행하여 서버 지연을 없앱니다. |
| WebGL | 대규모 시각화를 네이티브 GPU 속도로 렌더링합니다. |
| Apache Arrow | 번개처럼 빠른 분석을 위해 제로‑카피 데이터 교환을 가능하게 합니다. |
| Proprietary compression libraries | 성능을 희생하지 않고 데이터셋을 압축합니다. |
| Internal low‑code language | 파워 유저가 전통적인 코드를 작성하지 않고도 복잡한 워크플로를 스크립팅할 수 있게 합니다. |
그 결과? 수백만 행을 탐색하고 필터링하는 것이 즉각적으로 느껴집니다.
플랫폼 – 풀스택 No‑Code/Low‑Code 솔루션
-
범용 연결
- 간단한 CSV 파일을 가져오기.
- 최신 데이터 웨어하우스(Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift)에 직접 연결.
-
인터랙티브 시각 탐색 (EDA)
- 변수를 필터링하고, 그룹화하며, 교차 참조하고, 데이터를 실시간으로 풍부하게 만들 수 있습니다.
-
고급 No‑Code 모델링
- 클릭만으로 ML 알고리즘(클러스터링, NLP, 이미지 분석)을 적용합니다(코드 필요 없음).
-
설명 가능한 예측 (XAI)
- 예측 모델 구축(예: 이탈, 영업 리드 스코어링).
- 왜 모델이 예측을 하는지 투명하게 표시됩니다—Graphext 전략의 핵심.
“Formula 1” 딜레마: Power vs. Accessibility
- Power: 플랫폼이 너무 강력해서 숙련된 “운전자”(business analyst, data scientist, power user)가 전체 잠재력을 발휘하려면 필요합니다.
- Accessibility: 절대 초보자를 위한 장난감이 아닙니다.
Business Model
| Segment | Offering | Goal |
|---|---|---|
| Self‑service | Free & Pro plans | 사용자 유치 → 유기적, product‑led 성장. |
| Enterprise | Custom pricing + data‑engineering & training services | 지원이 필요한 대기업에 서비스 제공. |
The company is shifting from selling €1 k tickets to closing six‑ or seven‑figure contracts with brands like McDonald’s and Roche.
자금 조달 전략 – 희석보다 인내
| 자금 출처 | 세부 내용 |
|---|---|
| 소규모 시드 자본 | 소규모 라운드, K Fund가 주도한 라운드 포함. |
| 공공 보조금 | ~€2 M(200만 유로) 규모의 EU 프로그램(Horizon 2020, EIC Fund)에서 제공 – 비희석형 R&D 자금. |
| 시드 라운드 (2023년 6월) | $4.6 M(460만 달러) 규모, Hoxton Ventures가 주도; 80명 이상의 엔젤 투자자 (Freepik, CARTO, Snowflake, GitHub, Meta). |
이러한 인내심 있는 접근 방식 덕분에 Graphext는 과도한 희석 없이 **“Formula 1”**을 구축할 수 있었습니다. 제품이 성숙하고 기술적 위험이 감소하자, 최고 수준의 VC들이 투자에 적극적으로 나섰습니다.
앞으로의 로드맵
- Explainable AI Leadership: AI가 강력하지만 불투명한 세상에서 Graphext의 XAI 집중은 신뢰를 구축하고 비즈니스 채택을 촉진합니다.
- Generative AI Integration: 단순한 기능이 아니라 AI가 공동 파일럿 역할을 하여 자연어 질문을 완전하고 인터랙티브한 분석으로 전환하고, “Formula 1” 접근성 딜레마를 해결합니다.
- Commercial Scaling: 다음 과제는 특히 국제 기업 시장에서 판매를 확대하고, 플랫폼의 원시적인 힘을 널리 퍼진 사용자 친화적인 가치로 전환하는 것입니다.
TL;DR
- Graphext는 7년과 ≈€7 M을 투자해 브라우저 기반, Wasm 구동 분석 엔진을 완성했습니다.
- 그의 노코드/로우코드 플랫폼은 전체 데이터 분석 라이프사이클을 포괄하면서 Explainable AI를 제공합니다.
- 인내심 있고 보조금 중심의 자금 조달 전략 이후 2023년에 $4.6 M을 모금했으며 현재 상업적으로 확장 중입니다.
- 핵심 향후 과제: 생성 AI 기반 가이드를 통해 “Formula 1” 수준의 파워를 더 넓은 청중에게 제공하는 것입니다.
Graphext: 고급 데이터 과학 및 분석 플랫폼
성능과 사용성 사이의 긴장은 언제나 도전 과제입니다. 그들의 이야기는 성공에 정해진 하나의 길이 없다는 것을 일깨워 줍니다. 때때로 인내, 기술적 깊이, 그리고 명확한 비전이 무조건적인 속도보다 더 강력할 수 있습니다. Graphext는 자신만의 “포뮬러 1”을 구축했으며, 이제 진정한 경주가 시작되어 글로벌 시장에서 승리할 수 있음을 증명하려 합니다.
Resources
- Graphext YouTube Channel – Graphext 플랫폼을 활용한 실용적인 예시가 다수 포함된 YouTube 채널.
- Blog Naranja – Graphext, 대량의 데이터를 연결해 세상을 이해한다 (스페인어).
- YouTube – Victoriano Izquierdo와의 인터뷰 (NTYPodcast – 스페인어) – 그들의 전략과 기술에 대한 심층 탐구.
- Business Insider – Graphext, EU가 170만 유로를 투자한 스페인 스타트업 (스페인어).
- Graphext Blog – 460만 달러 규모의 펀딩 라운드 발표.