Od investorů už získali téměř 400 milionů korun, dokázali vyvinout unikátní technologii, kterou oceňují po celém světě, ale pořád jsou vlastně tak trochu na začátku. Český startup Manta totiž pomáhá firmám pochopit, kudy a jak jim proudí veškerá data, jež pohání jejich byznys, a jeho zakladatel Tomáš Krátký říká, že teprve teď si mnozí lidé začínají uvědomovat, jak velký problém vlastně mají.

„Mnoho z nás dnes a denně používá nějaké reporty. Často však není nikdo schopen zodpovědět úplně základní otázky typu: ‚Jak jsem tohle číslo vlastně spočítal?‘“ říká ve velkém rozhovoru pro CzechCrunch Tomáš Krátký. Ve startupu Manta dokázal dát dle svých slov dohromady skutečně obrovský inženýrský talent, s nímž se mu podařilo vyvinout technologii, jež dnes dokáže v mžiku a přesně zmapovat, kde se vzalo třeba právě dané číslo v konkrétním reportu.

Na trh přišli mezi prvními a také z toho teď těží. „Pamatuji si na první telefonáty s analytickými společnostmi, které nám nevěřily,“ vzpomíná Krátký. Dnes už je ale situace jiná – datová infrastruktura narostla do takových objemů, že už si s ní firmy a jejich datoví inženýři často nevědí rady, a tak volají do Manty sami. V rozhovoru pro CzechCrunch Tomáš Krátký popisuje i to, jakou proměnou musel projít, aby dokázal svůj startup udržet při životě, a jaké má další plány.

Když si na papíře přečtu, co dělá Manta, tedy že automatizuje datové toky, tak z toho nejsem příliš moudrý. Můžete přiblížit, o čem se tu vlastně bavíme?
Problém celého oboru správy dat dlouho bylo, že si sice všichni uvědomovali, že data jako taková rostou na důležitosti, ale zároveň jsme úplně ignorovali celou infrastrukturu za nimi. Je populární mluvit o velkých datech, o tom, kolik gigabajtů vygenerujeme za den a za týden, ale přitom zapomínáme, že to, co ve skutečnosti roste na složitosti, nejsou data jako taková, ale infrastruktura.

I to je pro laika pořád těžko uchopitelné. Co je přesně ta datová infrastruktura?
Když jsem já začínal kariéru, představoval datový sklad často jednu velkou databázi a pár reportů v Excelu. Dnes jsou i v menších firmách stovky nebo tisíce různých reportů, dashboardů, analytik, zpracovává se úplně všechno. Vzniká tak obrovsky složité prostředí, v němž tečou data a na konci se tvoří nějaké reporty, které dnes používáme každý den. Často však není nikdo schopen zodpovědět úplně základní otázku typu: „Jak jsem tohle číslo spočítal?“

Jak je to možné?
Protože je celková datová infrastruktura pořád složitější, úplně jsme ztratili vhled do toho, jak data zpracováváme. Přitom neustále rostou nároky na to, jak by mělo být toto prostředí flexibilní. Chceme, aby byznys něco řekl a IT bylo schopné změnu v řádu hodin realizovat. Jako data inženýr se ale pak dostávám do šílené situace, a sám jsem v ní byl mnohokrát, že mám v tabulce se zákazníky změnit dvě nebo tři položky, ale vůbec netuším, jak taková změna ovlivní zbytek celého prostředí. Vůbec netuším, co se stane, a pokud to udělám, jestli se něco rozbije.

Foto: Manta

Tomáš Krátký, zakladatel startupu Manta

Co tedy v takovou chvíli uděláte?
Výsledkem je, že strávím dny, nebo dokonce týdny analýzou, jak změnu udělat, abych něco nerozbil. A právě to se Manta snaží změnit – snaží se vytvořit jasně srozumitelné datové prostředí, kde když chci změnit položku A, B nebo C, tak okamžitě vidím, co všechno taková změna ovlivní, komu musím dát vědět a jak to celé můžu udělat co nejefektivněji. Když se podívám na nějaký report, tak díky Mantě hned vidím, jak se dané číslo spočítalo a odkud data pochází – a na základě toho pak můžu jednat.

Když nevím, jak data na pozadí fungují, ale třeba ve zmíněném reportu dojdu ke správnému číslu, je to vlastně problém?
Zásadní je vždy otázka, jak poznáte, že to číslo na konci je správné? Dám příklad. Každý měsíc reportujete finanční výsledky, a když to děláte dlouho, už vám žaludek řekne, když nějaké z čísel nesedí. Je nesmírně frustrující, když máte byť malé podezření, ale nikdo není schopný říct: „Počítali jsme to takhle a takhle, musí to být správně.“ Je to logicky svazující, obzvlášť v okamžiku, kdy máte na základě těchto dat udělat důležité rozhodnutí a máte na něj omezený čas.

Firmy se s tím setkávají stále častěji, a proto se tento problém stále více řeší. Když se mluví o důvěře v data, tak dost často je důvěra založena na porozumění výpočtu. Když víte, jak kvalitní data byla na vstupu a jak se k výsledku došlo, máte ve výsledek důvěru. Když ale jednu část vůbec netušíte, je těžké důvěru mít.

Pokud je to tak, jak popisujete, a tento problém řeší většina firem, jak je možné, že se tomu dosud nikdo pořádně nevěnoval?
Není to tak, že by se tomu vůbec nikdo nevěnoval, ale je to takový ten plíživý problém rostoucí složitosti infrastruktury, kdy to bylo dlouho jednoduché a najednou je to složité a stále se to zhoršuje. Je to, jako když vás bolí zub, ale návštěvu zubaře pořád odkládáte a jdete k němu, až když je pozdě. Spousta lidí cítí rostoucí problém, ale dokud jim to pořád nějak funguje, tak v tom pokračují.

Najednou se ale stane něco, proč už to tak nejde dál dělat, bolest je přes míru a musí se začít řešit. To se může stát, když se třeba objeví nějaký regulatorní nález nebo si stěžuje zákazník a je z toho průšvih. Také se může něco rozbít interně a firma stráví půl roku opravami. Když se stane problém, který už vyžaduje vyloženě chirurgický zákrok, tak je často motivem pro firmy, aby začaly jednat.

Pochopil jsem správně, že to, co dělá Manta, je dnes do jisté míry na trhu unikátní?
Unikátnost naší technologie je ve schopnosti automatizovat objevování datových toků. To nás dostalo z Česka do celého světa. Máme dnes klienty od Austrálie přes Asii, Afriku, Rusko, Evropu až po Severní Ameriku. Náš výzkum je ještě delší, Manta totiž začínala v podstatě jako utilita kolem roku 2011 ve společnosti Profinit, kde jsem působil jako šéf výzkumu a vývoje. Tehdy se k nám přidaly dvě pražské univerzity, UK a ČVUT, udělali jsme i díky grantům spoustu společného výzkumu a práce, která se nám poté vyplatila a pomohla postavit unikátní řešení. Díky tomu jsme teď schopni soupeřit s těmi největšími společnostmi spravujícími data, které na trhu působí.

Stačilo, že jste měli unikátní technologii, abyste se v jejich konkurenci prosadili?
Byla to kombinace několika faktorů. Určitě nám pomohlo, že jsme ten problém začali řešit hodně brzy, mnohem dřív, než zareagoval zbytek trhu a identifikoval danou potřebu ve velkém. Pamatuji si na první telefonáty s analytickými společnostmi, které nám nevěřily. Rok za rokem jsem pak sledoval, jak se ten názor vyvíjí, až jsme dostali do současného stavu, kdy to řeší všichni.

Další faktor úspěchu byl, že se nám podařilo dát dohromady skutečně obrovský inženýrský talent. Celá východní Evropa je obecně známá tím, že má extrémně inteligentní a chytré vývojáře, ale u nás se opravdu sešlo mnoho věcí. Dvě silné pražské univerzity, spousta výzkumů, silný inženýrský background. Bez těch nejlepších lidí bychom neměli šanci něco tak složitého postavit.

Jak váš tým dnes vypadá a kde sídlíte?
V Česku máme inženýring a část provozu a marketingu. Ve Spojených státech, v Tampě a New Yorku, jelikož jde o klasický enterprise B2B prodej, máme kompletní obchodní týmy i zákaznickou péči. Je nás necelých sto, přičemž více než polovinu tvoří pražský inženýringový tým.

Když jsme se spolu bavili před čtyřmi lety, tak jste říkal, že nejste žádní skvělí obchodníci. Jak jste se s obchodem nakonec popasovali?
Paradoxní je, že to, co my nabízíme, je na konci dne velmi jednoduché. Jen je potřeba to správně pojmenovat a namalovat. Jinak já jsem klasický inženýr od A do Z. Vyrostl jsem na projektech pro české banky nebo Českou poštu. Když jsem se pak odstěhoval do New Yorku, kde jsem chtěl začít náš produkt prodávat, tak si pamatuji, jak jsem stál v obleku s kravatou před American Express Tower a připravoval se na to, jak půjdu dovnitř a budu poprvé prezentovat Mantu potenciálním klientům. Na prvních schůzkách se mi ne vždy podařilo naše řešení popsat tak, aby mu každý hned porozuměl. Ale díky tomu, že jsem si touto bolestnou zkušeností prošel, tak jsem se začal transformovat a hodně mi to otevřelo oči.

V čem?
Když se teď bavím s někým, kdo z Česka buduje startup, který chce rozjet a přemýšlí globálně, tak vždy říkám: „Jsi CEO, tvou prací je konstantně prodávat. Prodáváš zaměstnancům, prodáváš klientům, prodáváš investorům. Už nejsi inženýr, jsi prodejce, a tak se podle toho musíš chovat a přemýšlet.“ Když jsem si to sám uvědomil, hodně mě to posunulo. My jsme přitom dlouho neměli ani žádný obchodní tým, měli jsme jednoho obchodníka a další jsme začali nabírat až později, když jsme získali první investice. Jsem rád, že jsem si tou zkušeností prošel, protože si myslím, že bych nemohl ve firmě vůbec dlouhodobě pokračovat, pokud bych se takhle neproměnil.

Když jsme u toho prodeje, tak když přijdete do nějaké firmy, k potenciálnímu klientovi, jak jim svůj produkt prodáváte?
Když potřebuji Mantu představit někomu, kdo o nás v životě neslyšel, tak říkám: „Je to hrozně jednoduché. Pravděpodobně denně používáte reporty či dashboardy a vsadím se, že určitě máte minimálně jednou za den otázku, jak jste spočetli toto číslo, jak byl zkonstruovaný tento graf nebo jestli tomuhle číslu můžete věřit. A odpověď na to nedostanete, aniž byste pochopili datovou cestu od zdrojového systému až k danému číslu. A my vám tu cestu automatizovaně ukážeme. Budete díky nám mít náhled na to, jak počítáte data, která následně reportujete.“

Foto: Manta

Nástroj českého startupu Manta

A pak už je máte na své straně?
Ještě k tomu dodávám: „Určitě máte ve firmě datové inženýry, kteří každý den dělají změny ve vašich systémech. Vsadím se, že minimálně 30 až 40 procent času tráví jen tím, že analyzují potenciální dopady změn, které potřebují udělat, nebo se snaží přijít na to, kde a jak vznikl nějaký datový incident. My ten čas minimalizujeme na nulu. Jestli vás tohle zajímá, pojďme se o tom bavit.“

Takže když mi bude podezřelé nějaké číslo v nějakém reportu, v Mantě dokážu přesně zjistit, jak jsem k němu přišel, a odhalit potenciální problém?
Ano. V Mantě stačí kliknout a okamžitě se vám ukáže cesta, kterou si můžete vizuálně projít a zkontrolovat jednotlivé kroky, kde se mohla stát chyba. V okamžiku, kdy problém identifikujte, zase kliknete a vidíte, kde všude ještě mohl mít daný problém dopad, takže nemusíte složitě procházet celé prostředí a kontrolovat ho ručně. Celé kolečko máte hotové v řádu minut nebo hodin místo toho, abyste dny, týdny, nebo dokonce měsíce řešili, kde je vůbec problém. Doteď si pamatuju, že jsme na jednom datovém incidentu strávili v týmu pěti lidí měsíc a půl, není to bohužel nic neobvyklého.

Výhoda, kterou firmě poskytnete, tedy je, že ušetříte čas datovým analytikům, takže firma ušetří peníze a datoví analytici mohou dělat něco hodnotnějšího?
Přesně tak, je to o zvýšení produktivity. Navíc v takových případech je třeba z pohledu compliance hrozba, že dostanete nějakou pokutu. Pokud jste například banka, musíte reportovat, že víte, jak počítáte své rizikové ukazatele. Pokud to banka nedokáže, hrozí jí vysoké pokuty. Stejně tak se v reportech mohou snadno objevit chyby prostě jen proto, že celý report je připravován manuálně. Jsou i takové strašáky, které pomáhají naše řešení prodat.

Už jsme zmínili vaše investice. Kolik jste už celkem od investorů nabrali peněz?
Nabrali jsme celkem 18 milionů dolarů. Na začátku nás v seedovém kole podpořili investoři z Credo Ventures a Senovo, loni v rámci Series A se pak přidalo dalších 13 milionů od Bessemer Venture Partners, SAP.io a opět i Creda a Senova.

V jaké jste teď jako startup fázi?
Po posledním kole jsme na nějakou dobu stabilizovaní, ale naší ambicí je jednoznačně dál růst. Ladíme teď go-to-market strategii a snažíme se firmu nastavit tak, abychom dokázali opravdu rychle škálovat a zároveň zvládali nabírat posily do obchodu. V okamžiku, kdy budu mít pocit, že se nám vše podařilo nastavit a můžeme dál rychle růst, můžeme pokračovat dalším kolem investic.

Můžete prozradit vaše tržby nebo kolik dnes máte klientů?
Tržby neříkáme, klientů teď máme zhruba 70. Ale rychle se to mění.

Je to hodně, nebo málo?
Je to hodně, jsou to všichni enterprise B2B zákazníci. Většina klientů pochází ze Spojených států, máme například jednoho z největších telefonních operátorů Comcast, digitální pojišťovnu Haven Life nebo nadnárodní obchodní řetězec OBI. Jsou to obrovští a významní klienti. Neprodáváme jim řešení za 10 nebo 20 tisíc dolarů, ale jsou to násobky. Trh je navíc obrovský. Když má firma alespoň malé stovky zaměstnanců a pracuje s daty, která jsou pro ni důležitá, tak je pro nás automaticky cílovou skupinou

Jak máte postavený byznys model?
Je to takový mix. Nadpoloviční většinu příjmů stále máme z přímých prodejů, ale rychle roste partnerský kanál. Je to z toho důvodu, že datové toky mají ve firmě zásadní infrastrukturální roli a jejich existence zlepšuje fungování několika klíčových domén data managementu, ať už jde o datovou kvalitu, data cataloging, data privacy či data ops. S různými partnery se přirozeně integrujeme a oni mají zájem nás zase tlačit klientům, protože pokud jsem například data privacy firma a mám informace o datových tocích, tak jsem nejen schopen identifikovat lokaci dat, ale také jejich pohyb. Díky tomu dávám klientovi mnohem větší hodnotu, než když datové toky nemám k dispozici.

V jaké jste fázi, co se týče ziskovosti?
Není žádné tajemství, že zatím „pálíme peníze“. Nicméně jsme v tom hodně efektivní, což ve všech našich investičních kolech pozitivně hodnotili i investoři. Je to sice pořád pálení peněz, ale máme to tak záměrně nastavené. Investujeme rychleji, ať už jde o marketing, obchod, nábor, protože cítíme obrovskou příležitost.

O jak vysokých maržích se ve vašem oboru bavíme?
Je to vysoce maržový byznys. Nemáme žádné doplňující služby, celý software je velmi automatizovaný. Řešíme prakticky jen onboarding klientů. V nákladech, které by srážely maržovost, je kromě výplat zaměstnanců jen provoz infrastruktury, nic dalšího.

Kdybychom se měli podívat na nějaký krátkodobý či střednědobý výhled, kam se chcete dostat?
Jak jsem říkal, ladíme go-to-market a během roku 2022 bychom chtěli být ve stavu, že jsme připraveni na škálování, můžeme udělat další investiční kolo a pořádně šlápnout na plyn. To je z funkčního pohledu klíčový milník. Druhá věc je produkt, který samozřejmě dál zlepšujeme a přidáváme nové funkce. Díky tomu bychom se měli dostat k širší mase potenciálních uživatelů. Chceme, aby nás mohli používat i jednotlivci.