Q&A: Sigma Computing – Un aperçu d’une startup basée sur les données

Fondée en 2014 par Rob Woolen (anciennement CTO chez Salesforce) et Jason Franz (MapR, Clustrix), Sigma est une startup qui fournit un accès direct aux données, fournissant aux entreprises des outils pour obtenir une gamme d’informations.

Le produit d’analyse de données cloud de Sigmas est né du travail que Rob et Jason ont fait en tant qu’entrepreneurs en résidence à Sutter Hill Ventures. Sigma a levé 20 millions de dollars lors d’un tour de financement dirigé par Altimeter Capital Management LP en janvier 2018, près de quatre ans après avoir levé son tour de table de 8 millions de dollars dirigé par Sutter Hill Ventures. Ce tour suit le tour B avec une infusion de liquidités des mêmes investisseurs.

Pour avoir un aperçu de la façon de gérer une startup technologique pionnière, Digital Journal s’est entretenu avec Rob Woolen, PDG / cofondateur de Sigma Computing.

Digital Journal: Quelle est l’importance des données pour les entreprises?

Rob Woolen: Nous vivons dans un monde de plus en plus numérique et axé sur les données. Peu importe où vous regardez, que ce soit dans notre vie personnelle ou professionnelle, les données aident les gens à prendre de meilleures décisions sur tout, du développement de produits aux campagnes marketing et à la stratégie commerciale. Les entreprises les plus innovantes d’aujourd’hui disposent d’un réseau de données solide. Chaque clic, transaction et point de contact client fournit des informations. Mais si ces données ne sont pas accessibles, cela n’aidera pas les employés à prendre des décisions plus intelligentes.

Les entreprises étouffent leur avantage concurrentiel le plus puissant en n’accordant pas à tous l’accès aux données et la possibilité de les explorer à leurs propres conditions. Les équipes informatiques et de données doivent comprendre qu’il est possible de donner aux chefs d’entreprise et aux experts du domaine l’accès aux données sans renoncer au contrôle ou à la gouvernance.

En fait, en ne leur donnant pas accès, ils augmentent en fait les chances, bien que par inadvertance, que les gens extraient les données dont ils ont besoin et les analysent sur leurs ordinateurs de bureau dans un format qui leur convient – une feuille de calcul. Ensuite, ils ont certainement perdu le contrôle et ouvert l’entreprise à un éventail de menaces de sécurité potentielles.

DJ: Comment les entreprises peuvent-elles tirer le meilleur parti de l’analyse des données?

De laine: Mon équipe et moi croyons sincèrement que les données appartiennent aux experts du domaine et aux chefs d’entreprise qui prennent les décisions critiques. Ils ne devraient pas avoir à se fier à des tableaux de bord prédéfinis ou à des rapports prédéfinis créés par quelqu’un qui ne comprend pas nécessairement les subtilités et les nuances du secteur d’activité, de la campagne ou de l’initiative.

Nous croyons qu’il faut donner aux équipes un accès aux données de leur entreprise et leur donner les outils pour les explorer en toute sécurité et en toute sécurité. Nous offrons aux entreprises une source de vérité unique à laquelle les experts du domaine peuvent facilement naviguer, via une interface de type tableur, tout en offrant simultanément la sécurité, la gouvernance et le contrôle dont les entreprises ont besoin.

L’exploration de données contrôlée est sans aucun doute l’avenir de l’analytique et de la Business Intelligence (A&BI), mais toutes les données et les informations qui en découlent doivent être accessibles en temps réel. Les entreprises doivent être en mesure de prendre des décisions rapidement et elles doivent prendre des décisions basées sur des données provenant de l’ensemble de leur entreprise. À peu près tout aujourd’hui est sensible au temps, car le monde évolue à un rythme si rapide et toujours actif.

L’analyse en temps réel signifie que vous pouvez immédiatement traiter et interroger de nouvelles données au fur et à mesure qu’elles sont créées pour éclairer les décisions instantanées et guider votre prise de décision commerciale. Contrairement à l’analyse à la demande, qui attend que les utilisateurs ou les systèmes demandent une requête, puis fournit les résultats analytiques; l’analyse en temps réel continue est plus proactive et adaptée à l’objectif, alertant les utilisateurs ou déclenchant des réponses lorsque des événements se produisent.

DJ: Comment les données peuvent-elles être utilisées pour développer des modèles prédictifs?

De laine:Toutes ces données qui arrivent peuvent être un trésor pour votre entreprise, vous voulez donc un moyen d’en tirer le meilleur parti. Vous investissez également dans la collecte et le stockage, il est donc judicieux de maximiser le retour sur ces investissements. Que vous utilisiez déjà la modélisation de données et que vous souhaitiez améliorer le processus pour inclure davantage d’utilisateurs, ou que vous n’ayez pas commencé en raison de la complexité de tout cela, une solution de modélisation de données plus simple peut être la réponse.

Les entreprises qui sont alimentées par des idées motivées par la curiosité sont plus susceptibles de prospérer à l’ère des cultures et des technologies de données en libre-service. Heureusement, les outils ont évolué pour s’adapter aux utilisateurs de toutes sortes. L’adoption d’un tel outil et le respect des meilleures pratiques de modélisation des données permettront aux experts du domaine de votre organisation de capitaliser sur vos données.

DJ: Quelle est l’importance des solutions cloud?

De laine:La plupart des solutions d’analyse sur le marché proposent déjà une sorte de version cloud. Le problème avec ces solutions hybrides est qu’elles ne sont pas vraiment conçues pour analyser des données dans des entrepôts de données cloud. Les solutions d’analyse basées sur le cloud offrent un accès aux données et un partage d’informations en temps réel uniques au sein d’une organisation.

Le cloud fournit l’infrastructure nécessaire pour gérer de gros volumes de données qui évoluent également rapidement. Sigma n’ajoute pas seulement de la valeur à ce que l’intelligence d’affaires en temps réel a à offrir; Sigma, en collaboration avec le reste de la pile d’analyse cloud, rend possible l’A & B en temps réel, car il permet aux chefs d’entreprise et aux experts du domaine d’explorer et d’analyser ces données plus rapidement.

Les outils d’analyse cloud aident les entreprises de nombreuses manières. Tout d’abord, ils exploitent les données d’un entrepôt cloud sans jamais les supprimer, de sorte que toutes les informations pertinentes sont disponibles pour ceux qui en ont besoin. Ensuite, les outils d’analyse modernes sont conçus en tenant compte des besoins des différents utilisateurs. Les interfaces de type tableur ainsi que les composants glisser-déposer permettent à quiconque de mener des requêtes avancées sans écrire de code. Les risques de sécurité sont réduits car un outil d’analyse cloud se connecte directement à l’entrepôt de données cloud. Il n’y a pas de routeur supplémentaire qui stocke les données et les déplace d’un endroit à un autre. Enfin, comme toutes ces analyses peuvent être effectuées dans un navigateur, il n’est pas nécessaire de sauvegarder les données localement. Les outils d’analyse cloud comme Sigma éliminent le besoin de télécharger des fichiers de feuille de calcul sur des PC locaux ou des documents électroniques. Chaque feuille de calcul est accessible dans Sigma et partagée dans les espaces de travail d’équipe.

DJ: Qu’est-ce que la technologie Sigma?

De laine:Sigma est une solution cloud A&BI avec une interface de type tableur, ce qui permet à un large éventail d’utilisateurs commerciaux, d’analystes et de scientifiques des données d’utiliser tous le même outil pour interroger les données car aucun code n’est requis. SQL est généré automatiquement pour toutes les actions prises dans la feuille de calcul Sigma. Bien sûr, si quelqu’un connaît SQL, il peut toujours interroger l’entrepôt à l’aide de SQL si c’est sa préférence.

Cet accès accru aux données et la possibilité pour quiconque de les analyser, en particulier par les lignes d’utilisateurs professionnels qui ont les questions, éliminent le goulot d’étranglement causé par les requêtes ad hoc, sauvent l’équipe de données de l’enfer de l’usine de rapports et accélère le temps de compréhension. La feuille de calcul Sigma permet également au processus de Business Intelligence d’être itératif car vous n’avez pas besoin de revenir en arrière et de modifier le modèle de données lorsque vous souhaitez explorer une nouvelle voie.

Alors que nous pensons que davantage de personnes devraient avoir accès aux données et avoir la liberté de les explorer, nous savons également qu’une sécurité, une gouvernance et un contrôle étendus sont essentiels. Les équipes de données doivent être en mesure de garantir que tout ce qui se trouve dans l’entrepôt de données cloud, et par extension au sein de Sigma, est correct et crée une source unique de vérité des données pour l’ensemble de l’entreprise. Tout cela est possible dans Sigma. Essentiellement, nous voulons équilibrer l’ouverture et la sécurité, en fournissant une exploration des données contrôlée.

DJ: En quoi votre technologie diffère-t-elle de vos concurrents?

De laine:Les outils A&BI hérités nécessitent des experts en codage pour fournir des informations au plus grand nombre, ce qui crée un point de rupture organisationnel qui pousse les chefs d’entreprise à exporter des données vers Excel afin qu’ils puissent faire leur propre analyse et découverte. Cela entraîne des problèmes de gouvernance, des failles de sécurité, des inexactitudes de données et des silos d’informations.

À l’inverse, Sigma élimine le besoin d’extraits Excel statiques et vulnérables, car la feuille de calcul Sigma est inspirée de la même interface familière que les travailleurs du savoir utilisent depuis des décennies, il leur est donc facile de se lancer directement dans la conversation de données. Sigma permet également aux équipes de multiplier l’intelligence en prenant en charge la collaboration en temps réel et la possibilité de s’appuyer sur le travail des autres, ce qui permet d’accélérer le temps de compréhension car vous n’avez pas à recréer la roue.

Enfin, Sigma a été conçu pour le cloud dès le départ – pas de rétro-ingénierie, comme tant d’autres options A&BI. Sigma se trouve de manière transparente au-dessus de votre entrepôt de données cloud, ce qui signifie que vos données ne quittent jamais réellement l’entrepôt et qu’aucune vulnérabilité de sécurité supplémentaire n’est même jamais introduite. Sigma vous aide vraiment à tirer le meilleur parti de votre investissement dans l’entrepôt de données du cloud de données.

DJ: Y a-t-il des études de cas que vous pouvez partager sur les entreprises utilisant Sigma?

De laine:Nous avons une liste impressionnante et en croissance rapide de clients, y compris Volta Charging, Blue Bottle, Zumper, Fictiv et Olivela, qui utilisent tous Sigma pour résoudre rapidement et avec précision leurs plus grands défis en matière de données.

Chacune des histoires et des cas d’utilisation de nos clients est assez unique, mais une chose que tous nos clients ont en commun est qu’ils ont réalisé qu’ils ne pouvaient plus adopter l’approche de la «Tour d’Ivoire» pour leur A&BI. Ils ont découvert qu’un modèle cloisonné n’est pas évolutif et contribuerait probablement à leur disparition – ou du moins à une perte significative de revenus potentiels. Il n’était pas réaliste pour eux de s’attendre à ce que tout le monde dans leur entreprise apprenne le SQL, afin qu’ils puissent exécuter leurs propres requêtes dans un outil A&BI traditionnel, et ce n’était pas sûr de le faire du point de vue de la sécurité, de la gouvernance et de la conformité.

Pendant si longtemps, la BI s’est concentrée sur les secteurs d’activité traditionnels: finance, vente, marketing et chaîne d’approvisionnement. En effet, c’est également un objectif important pour notre solution. Mais nous voyons de nouveaux cas d’utilisation intéressants, dont certains n’étaient tout simplement pas réalisables dans le passé parce que les données étaient trop volumineuses et les solutions de BI trop ardues. Un tel cas d’utilisation est l’analyse de la sécurité qui utilise Sigma pour identifier et diagnostiquer les menaces de sécurité sur des quantités massives de données.

Nous avons également des clients utilisant Sigma pour traiter les réclamations et aligner ces données avec d’autres sources tierces pour des informations à 360 degrés. Nos clients et prospects exigent davantage car ils exploitent les données à grande échelle avec Snowflake et d’autres entrepôts de données cloud.

L’avenir est prometteur alors que la puissance de calcul continue de croître, permettant à Sigma de démystifier d’énormes quantités de données et d’informations. Cela permet de prendre de meilleures décisions commerciales en permettant aux experts du domaine de faire eux-mêmes leur analyse en toute sécurité, facilement et rapidement.

Volta Charging est un excellent exemple de travail de Sigma dans la pratique et je suis sûr qu’ils conviendraient que Sigma a transformé les capacités de BI de Volta. Quand ils ont commencé à utiliser, ils étaient submergés de données, et leur équipe s’est tournée vers nous pour combler l’écart entre leurs experts en données et leurs experts commerciaux. Leur défi consistait à sonder toutes leurs diverses sources de données pour obtenir des informations à partir de ces données, sans savoir au préalable exactement ce qu’elles recherchaient.

Volta disposait de toutes les informations nécessaires, mais trouver les données puis les mettre sous une forme digestible était extrêmement lent. Les requêtes devaient être soumises aux ingénieurs, et ces ingénieurs devaient ensuite écrire du code pour transformer les données avant de fournir un rapport. Tout léger changement nécessitait une requête entièrement nouvelle, ce qui impliquait plus de codage, de temps et de travail pour les ingénieurs.

Les experts en domaine de Volta ont désormais un accès facile aux données dont ils ont besoin dans toutes leurs sources de données et la possibilité de découvrir les réponses à leurs questions et d’explorer de nouvelles questions au fur et à mesure qu’elles se présentent et selon leurs propres conditions. Un processus de BI itératif est facile avec Sigma car les utilisateurs peuvent ajouter une nouvelle logique à leurs explorations à tout moment, même à la fin d’une analyse approfondie, sans revenir sur leurs étapes. Dernier point, mais non des moindres: depuis le déploiement de Sigma, Volta a réduit de 90% le temps nécessaire aux ingénieurs pour effectuer des rapports hebdomadaires standard, car ils sont désormais en mesure d’automatiser des rapports qui devaient auparavant être créés à la main chaque semaine.

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