想像你是貴公司導入客戶關係管理系統（CRM）的負責人，但客戶數據格式與系統不相容，你怎麼辦？用人工處理嗎？曠日費時！不如讓美國這家數據登錄軟體公司Flatfile幫你一鍵導入，不用一分鐘，化身數據工程師解決問題。
創新點：讓數據交換就像語言交流一樣，順暢無礙。
本文4大重點：1.資料登錄若牽涉不同的層面與來源，任務將十分艱巨。2. 處理格式轉換，就像是語言翻譯機在處理語言轉換。3. 解決技術問題與優化用戶體驗同等重要。4. 向「星艦迷航記」（Star Trek）中的翻譯機看齊。
1. 資料登錄若牽涉不同的層面與來源，任務將十分艱巨
成長是公司生存的命脈。要成長，多數會將資源放在拓展新客戶上，對於舊客戶，便只從事基本的維護，甚或是完全忽略。但事實上，開發新客戶與維護舊客戶同等重要。開發新客戶，是為了要擴大客戶基礎；而維護舊客戶，則是希望能提高其貢獻度。兩者就像是老鷹的雙翼一樣，想要高飛，缺一不可。如果只著重於開發新客戶，而忽略了舊客戶，來了就走，不斷流失，則公司的營運將會像是個有漏洞的容器，終究無法維持。
根據統計，開發新客戶的成本，是維護客戶的五倍左右。因此，維護客戶的投資報酬率比開發新客戶更高、更划算。而想要維護客戶，就必須做好客戶關係管理（CRM）。假設你的公司訂閱了一項CRM服務，譬如美國的HubSpot（CRM系統開發商），則第一步便是將客戶的數據導入該系統，也就是「資料登錄」（Data Onboarding）作業。
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對於B2B（企業對企業）的SaaS（軟體即服務）產品，或是大型的B2B軟體產品而言，「資料登錄」就像是將客戶的數據放進一個盒子裡面，以便這個盒子未來發揮強大的功能。但如果公司的客戶成千上萬，而且資料牽涉到多個不同的層面及來源，則導入資料便會是一項艱巨的任務。
依據客戶的規模，通常需要幾天、幾週、甚至幾個月的時間來準備數據。這包括從現有的資料來源導入數據，然後將其手動移轉到Excel等電子表格，再指派工程師花大量的時間來清理凌亂的電子表格資料。
由於需要將數據填入電子表格模板，以確保有正確的資料格式，過程中SaaS的服務人員須不斷協助客戶，以致幾乎所有的數據交換均以手動在進行。於是美國一家數據登錄軟體公司Flatfile，便開發了一個名為Concierge的AI輔助平台，將上載的資料自動對齊欄位並進行驗證檢查，將凌亂的試算表轉變為乾淨可用的數據型態。
2.處理格式轉換，就像是語言翻譯機在處理語言轉換
Flatfile成立於2018年，創辦人是David Boskovic及Eric Crane二人。David Boskovic是公司的CEO，之前是辦公室系統商Envoy的平台架構師，也是眾籌平台Rainmaker的技術長和聯合創辦人；Eric Crane是公司的營運長，之前是Envoy的客戶關係負責人和產品經理。
Eric Crane及David Boskovic （圖片來源：Venturebeat）
Flatfile將Portal（入口網頁）內建在SaaS的應用程序裡面，就好像有一個專門處理數據的空間一樣。假設用戶正在使用CRM產品，想要將資料上傳，於是點擊了產品的「導入」按鈕。此時Flatfile會彈出，並疊加在該CRM應用程序的頂端，用戶便可將資料上傳。資料經過Flatfile的辨識、標記並修正後，便能迅速導入CRM中。因此，Flatfile可說是將資料輸入至某一應用系統，並讓該應用系統能為之使用之間的橋樑。
早期的SaaS產品通常只接受一種數據格式，因此Flatfile必須將用戶的資料通通轉換為系統可接受的格式。例如日期格式，如果是人工處理，至少要好幾個小時，用Flatfile，可能不用1分鐘。Flatfile 95%的工作都是在處理類似的情形，換言之，可以為用戶節省95%的時間。
Boskovic覺得，Flatfile處理格式轉換的問題，就好像是語言翻譯機在處理語言轉換一樣。假設有一家墨西哥的企業想要導入美國的軟體，而該企業的客戶資料存在大量的電子表格裡面，表頭都是拉丁文，例如「Nombre」就是英文的「 Name 」。所以墨西哥的企業人員就要一直告訴美國的軟體，「Nombre」就是「 Name 」，但用Flatfile將資料適當的結構化後，就能輕易解決這個問題。
一旦SaaS產品內建了Flatfile，用戶便能自己處理資料輸入，大大減輕了SaaS服務人員的工作負擔。但由於用戶的性質包羅萬象，Flatfile的功能必須讓非技術人員也能輕易操作。
最有趣的例子，是一家雜貨店讓當地農民上傳一周的蔬菜及品項清單，用Flatfile來處理匯總自農民的數據；還有一家Fortune 500大企業，讓他們的保險經紀人用Flatfile來上傳數據；也有業者為老師及學校建構教育管理系統，由老師或學校管理員蒐集學生名冊、成績單、課程表等高度分散的資料後，透過Flatfile將資料導入管理系統。
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當老師以CSV（逗號分隔值）檔案格式上傳學生的數據至管理系統時，內建的Flatfile會依系統的要求檢查數據內容，例如學生的註冊號碼等，如果發現欠缺，便會通知是否需要補足或忽略，以確保管理系統裡有足夠的資料。
就教育管理系統而言，老師是學生數據的專家，他們決定系統裡的數據模型，他們瞭解學生名字、註冊碼、住所及地址的型態。當Flatfile將數據放入系統有什麼問題時，他們最有能力決定何者需要調整，如何調整及編輯的內容。
（圖片來源：Sourceforge）
3.解決技術問題與優化用戶體驗同等重要
由於用戶的技術水平差異很大，Flatfile致力於以大眾都能瞭解的語言溝通信息，讓只懂得一點電子試算表（Spreadsheet）概念的人也能操作它。Flatfile的客戶則是SaaS業者，也就是數據的接收者，他們通常已設計了某種系統或解決方案，但成效不彰。Flatfile努力讓資料輸入簡單快速，不致因過於複雜而令SaaS的用戶卻步。
Flatfile最大的挑戰之一，是既要建置複雜的ETL產品，還要設計得淺顯易用。所謂ETL，是從任何來源格式提取資料（Extract）、然後將其轉換為正確的形態（Transform），並將其載入目標位置格式（Load）的過程。這原是數據科學家或數據工程師的工作，但現在Flatfile要讓沒有技術背景的用戶也能處理這些問題。就Flatfile而言，解決技術問題與優化用戶體驗同等重要。
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例如當Flatfile為了目標系統，需要將數據對應為「布林」（Booleans）資料型態時（電腦科學中的邏輯資料類型，通常是包含True或False的問題），Flatfile不會直接問用戶「這是對還是錯？」的問題，而是加以解釋「你的意思是，『對』代表已檢查，而『錯』代表尚未檢查嗎？」的問題。
而透過機器學習，Flatfile問問題的次數也會越來越少，基本上，可以預測用戶答「對」或「錯」的答案，讓作業繼續進行。頂多會在每一項作業告一段落時,提出三個檔案版本，讓用戶確定何者正確。但後來，Flatfile連用戶會選哪一個檔案版本，也能正確預測。
最終，Flatfile的目的是讓一切自動化。每次有人回答問題，Flatfile便會放入學習模式中，並預測下一次用戶的回答後繼續前進。用戶將能把時間花在處理其他更重要的事情上，而Flatfile則能從學習經驗中對用戶提出建議。對用戶而言，接受建議，比要他們站在第一線解決問題容易得多。
例如當Flatfile處理保險公司的資料時，如果接觸到的是被保險人的資料，顯示是個吸煙者時，會看資料的後頭有沒有帶吸煙多久的數據？如何後面是空白，便會問用戶「你需要讓我們知道他們吸煙幾年了嗎？」
4.向「星艦迷航記」（Star Trek）中的翻譯機看齊
根據Flatfile調查，有54%的公司表示他們需要每天上傳客戶資料，有23%的公司表示他們必須花費數週至數月的時間輸入客戶資料，還有96%的公司表示他們在資料輸入方面碰到麻煩。Flatfile要解決的問題，是讓整個過程自動化，讓公司可以放入任何數據，並能將其上傳到任何新的應用軟體中。
Flatfile的調查報告（圖片來源：Flatfile）
但Flatfile處理的數據目前仍以文字（Text）為主，也就是其公司名稱所代表的「平面檔案」（Flat file）格式，例如CSV文件，或是Excel電子表格，其數據結構本身已完備合理，Flatfile可以將其標準化為通用格式。Flatfile還沒有做的部分，是處理像包含一堆發票的PDF檔案，或是需要檢測一堆圖像內容的「光學字元辨識」（Optical Character Recognition, OCR）文件。
2021年3月，Flatfile完成了3,500萬美元的A輪融資，目的是擴大其在企業領域的規模，並強化其技術平台，以期在明年能為所有的軟體產品，及任何想要導入客戶數據的企業，創建更好、更輕鬆的數據入口。
而Boskovic則希望有一天Flatfile能像他所喜歡的科幻電視節目「星艦迷航記」（Star Trek）中的翻譯機，讓各個星球的人能以不同的語言無障礙的相互交流一樣，讓各個不同格式的數據也能透過Flatfile，與各個目標系統間進行毫無障礙的資料交換。
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參考資料：
1. Flatfile scores $7.6M seed investment to simplify data onboarding
2. The startup helping companies spend less time in Excel
3. Customer Acquisition VS. Retention: Where are Your Dollars Best Spent?
4. Flatfile: Data Onboarding on Flatfile with David Boskovic and Eric Crane
5. Flatfile looks to be universal translator for data loading
