모든 회사가 Data 기반 의사결정을 내리며, 관련된 시장이 폭발적으로 성장하고 있습니다. Market Cap이 약 $100B에 달하는 Snowflake의 YoY growth는 110%에 달하며, 맞상대인 Databricks 역시 이와 비슷한 성장
을 보이고 있습니다.
허나, 커져가는 computing 시장과는 별개로 작업을 수행할 수 있는 utility 시장은 부재합니다. Sales 시장으로 따지면, B2B Sales는 커져가나 Salesforce와 같은 utility SaaS가 부재해 Data 분석 워크플로우에 현업 레벨에서 많은 제동이 걸리고 있습니다.
DWH의 대표주자인 Snowflake는 달러기준 $94B, DTS(Data Transformation Service)를 제공하는 Fivetran은 $6B에 달하고 있습니다기업의 의사결정 구조가 data를 기반으로 내리고자 하기에 여기에 필요한 도구들을 제공하는 회사들의 실적도 증가한다고 생각합니다.
저도 개인적으로 VC에 잠시 몸을 담으면서 느낀 것은 GTM(Go to Market)도 중요하지만 TTM(Time to Market)도 중요하다는 사실이였습니다. 제품을 전달하는 시점에서 우리의 고객들이 존재하는가, 문제를 겪고 있는가, 지불할 의지가 있는가라는 관점인데요. 유저테스트(78%의 고객이 북미 기반(FANG, Linkedin, Tesla, Coinbase, Zendesk, Headsspace, Flexport등 / 22%의 한국 고객은 배달의 민족, 쿠팡, 토스등을 만남)등을 만나본 결과 지금은 뛰어들기 가장 적기의 시기라 판단하고 있습니다.
“You become the average of the five people you hang out with.” by Drew Houston
대표인 저는 기술회사를 만들어 2년차에 6명의 팀원으로 USD 3M의 매출을 바이낸스, LG와 같은 고객으로 발생시키며 얕은 경험이지만 B2B의 맥을 경험할 수 있었습니다. 파트타임 CTO인 하용호님은 실질적인 제품의 구매고객으로서 엔지니어에서 데이터 사이언티스트로 올라온 분으로 본인이 마켓컬리, 매스프레소, 로톡, 카카오등 큰 규모의 기업에서 경험하던 어려움을 저희 제품이 같이 녹여내 초기 제품의 방향성을 같이 잡고 있습니다.
앞서 문서에서 말씀드린데로 높은 채용기준을 가지고 관련 분야에서 어려움을 겪었고 해결할 능력이 있는 분들을 모셔서 12명의 좋은 엔지니어로 차있는 팀을 만들게 되었습니다.
가장 큰 복지는 같이 일하는 팀원입니다. PM이 정의한 문제를 가장 빠르게 잘 풀어줄 수 있는 저희는 어떤 PM의 평균에도 부합할 수 있는 찾아보기 힘든 구성이라고 생각합니다.
시드라운드로서 보기 드물게 총 70여억원의 투자를 받았습니다. 저 또한 한 번의 엑싯을 경험했기에 재무건전성을 준비하고 있습니다. 잘 달리기 위해서는 열차의 중심이 흐트러져서는 안됩니다. 회사란 존재는 돈이 돌아야 존재할 수 있으며, 해당 관점에서 비용구조와 안정성을 고려해 마음 놓고 개발하고 도전할 수 있는 구조를 구축하고 있습니다.
제공 옵션 : 파운딩 멤버에 가까운 지분 % 제공 with FMV(Fair Market Valuation), 미국 비자 지원 및 거주 가능