Весь SQL в одном месте и стартап Sherloq

Пару недель назад мне в личку написал один из основателей стартапа Sherloq. Его зовут Nadav. Он назвал свой продукт "Cursor for Data" и попросил мнение о продукте. Меньше месяца назад выпустили бету с AI поддержкой, можно бесплатно тестить. Бегло посмотрел - идея нравится, поэтому рассказываю.

Стартапу 3 года, более подробно о нем на "Y Combinator", "Crunchbase" и "Product Hunt".

"Y Combinator" или YC - известный акселератор стартапов. Стартап Sherloq привлёк $500 000 на Pre-seed. Это самая ранняя стадия инвестиций, и деньги дают на MVP. Но не просто так, а за долю в компании обычно. В этом году попали в Топ-10 челленджа от Snowflake, и там до $1 млн могут дать каждому из 2х финалистов.

Идея стартапа - "One place for all your SQL queries". Они хотят решить проблему разрозненных SQL запросов в компаниях. Проблема - в компаниях SQL запросы могут храниться в Confluence, GitHub, Jupyter ноутбуках, BI инструментах, во внутренних документах, в переписках, в головах сотрудников и т. д.. Одна метрика может считаться по-разному в разных отделах, в разное время и в разных инструментах. Проблема действительно серьёзная. Я не знаю компании, которые её полностью решили. Поэтому есть чаты где друг у друга спрашивают как считать метрики.

Надо сказать, что первую версию продукта ребята сделали и даже продали компании AppsFlyer (не нуждается в представлении), у которой более 10000 таблиц и 2 млн запросов в день. Подробно кейс здесь.

По-сути стартап сделал что-то вроде GitHub для SQL, с версионированием, но без усложнений в виде ревью, пулл-реквестов, веток и т.д.. Запросы шарятся через экстеншны и плагины к Chrome, VsCode, Cursor, DataGrip, PyCharm и др.. То есть, открываешь инструмент, запускаешь плагин и ищешь нужный запрос в окне Sherloq, а потом обновляешь в SQL репозиторий там же. В заглавной картинке пример на BigQuery.

Основатели стартапа описывают свою систему как "collaborative platform for managing and documenting data analytics workflows". Кроме collaborative SQL repo, есть встроенные инструменты: линтер, поиск и фикс ошибок, AI агент (пишет запросы, исходя из названий метрик), ERD Visualizer. Ещё может вытаскивать Custom SQL запросы из Tableau по API токену и пушить в репозиторий.

Обозначенные выше проблемы тратят много времени пользователей и бизнеса. Это прям боль компаний в data направлениях для менеджмента.

По стоимости - 16$ в мес. за 250 SQL фиксов, 200 вопросов к AI, неограниченный объём хранимых запросов. Дорого это или нет - непонятно, пока не сравнить с потерями времени на SQL в конкретной компании.

Попробовал пока форматирование запросов, посохранял запросы, ещё на VsCode плагин надо поставить и подключить к простой БД, помучаю AI агентов, построю ERD диаграммы и напишу отзыв. Интересно как у стартапа дальше пойдёт. Идея интересная, но как на уровне компаний внедрять новый на рынке инструмент - не очень понятно, надо ждать больших кейсов внедрения.