それはすべてとても簡単かもしれませんが、あなたはそれを難し​​くしなければなりませんでした
—ローリン・ヒル、 「Xファクター」

ほとんどすべての企業がこれまで以上に自社のビジネスに関するデータを持っていますが、それについてより賢い企業はほとんどありません。 根本的に多くのデータを分析することも根本的に困難であることがわかります。 ビッグデータの技術レベルでの分析には大きな進歩がありましたが、データサイエンティスト以外の誰にとっても、既存のツールは大規模に分解されています。

10列のデータセットで見事に機能したダッシュボードベースのツールは、100列はもちろんのこと、1,000列ではほとんど役に立たなくなります。 結果として、私たちが必要とする答えは非常にゆっくりと来るので、それらはもはや関連性がありません。 ビジネスを推進する人々は、データについて質問することを完全にやめ、毎日新しい情報が届くという事実にもかかわらず、だれも知らない。

必要なのは、ビジネスについての事実を知るためのより速く、より簡単で、より包括的な方法です。 データを大規模に分析し、日々の変化の背後にある「理由」を説明するという非常に困難な問題を研究したスタンフォード大学の教授であるPeter Bailisに入ります。 スタンフォード大学では、スノーフレークやBigQueryなどの最新のデータウェアハウスにある高速で移動する超ワイドデータセットによってもたらされるスケーラビリティの課題を打ち破る新しい検索アルゴリズムを開発しました。 そして、それらの方法と新しいユーザーエクスペリエンスデザインを組み合わせることで、データサイエンティスト以外の人も結果にアクセスできるようにしました。 Facebook、Microsoft、Googleの共同研究者との長年にわたる調査と導入の後、Peterは シス これらの診断の超大国を世界の他の地域にもたらすために。

会社を経営するときの成功は、収益、コンバージョン、エンゲージメントなどの主要業績評価指標（KPI）のパフォーマンスによって決まります。 今日のツールでは、関連性のあるものを見つけるために、アナリストが数時間、数日、場合によっては数週間かけて手動でデータをスライスおよびダイシングする必要があります。

Sisuは使い方がとても簡単なので、魔法のように感じられます。 Sisuを使用すると、KPIを伝えて、どの方向に進む必要があるかを指定するだけで、Sisuはビジネスを改善するために必要な関連情報を取得し、数百万行と要素の組み合わせを数秒でスライスできます。 KPIは年にXNUMX回定義しますが、データは毎日届くため、データの更新に伴ってKPIが変化する理由はSisuから引き続き通知されます。

たとえば、あなたがサムスンであり、重要なKPIのXNUMXつが、顧客が携帯電話をあるモデルから次のモデルにアップグレードする速度であるとします。 大きな質問：新しい携帯電話にアップグレードするきっかけは何ですか？

これはSisuにとって完璧な問題です。何千万もの顧客にわたって、ユーザーの人口統計から製品情報やマーケティングデータに至るまで、購入ごとに何百もの要素を精査します。 手動のBIツールを使用している場合、これは最悪の悪夢です。要素ごとに100,000秒も費やした場合、これらの要素の24をチェックしても、浴室や昼休みの時間なしでXNUMX時間以上ノンストップでかかります。

しかし、わずか数秒でSisuはこのデータを処理し、「国で1.3番目に大きいキャリアネットワークの都市人口はXNUMX倍アップグレードする可能性が高い」などの事実を示します（このセグメントをターゲットとするキャンペーンを実行していない場合でも）。 さらに、マーケティング戦略を更新するときに分析全体を再度手動で実行する必要はなく、Sisuは変更点を毎日自動的に通知しますが、あなたとチームが最も気にかけていることを学ぶことで常に改善されます。

フィンランド語で「シス」は、グリットと決意を意味します。 ビッグデータシステム、ETLツール、顧客データプラットフォームへのXNUMX年にわたる投資の結果、処理できる以上のデータを持つのはもはやBig Techだけではありません。 ほぼすべての業界のすべての従業員がアナリストになり、より適切な意思決定を行うために膨大な量のデータを自由に利用できます。 そのためには、データに毎日アクセスしやすく、理解しやすくするための新しいツールセットが必要です。

そのため、Andreessen HorowitzがSisuへの投資家であり、私が取締役会に参加していることを発表できることを嬉しく思います。

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