企業のより良い意思決定を支援することを目的とするSisu Data は本日、Green Bay Ventures が主導するシリーズ C 資金調達ラウンドで 6,200 万ドルを調達したと発表した。
既存の出資者であるAndreessen Horowitz (a16z)とNEAに加え、新たな投資家Geodesic Capitalもこのラウンドに資金を提供しました。今回の資金調達により、サンフランシスコを拠点とするSisuは2018年の設立以来、累計調達額が1億2,800万ドルを超えました。NEAは2019年10月に同社の5,250万ドルのシリーズBラウンドを主導しました。
元スタンフォード大学教授のピーター・ベイリス氏は、自身の研究室を拠点にSisu Dataを設立しました。ベイリス氏は大学で長年研究に従事した後、この事業に専念するために退学しました。同社の使命は、その基盤となる技術はシンプルではありませんが、シンプルです。それは、世界中のデータを運用化し、企業が「最善の意思決定」を行えるようにすることです。
「今日、企業は膨大な量の複雑なデータを抱えていますが、それを分析するための時間、人材、適切なツールが不足しています」とベイリス氏は述べた。「まさにこれが、シスーが解決に取り組んでいる大きな問題なのです。」
「典型的な組織は、人々が実際に使用するよりもはるかに多くのデータを収集しています。なぜなら、特にクラウドでは、この種のデータを取得して統合する方が安価で簡単だからです」とベイリス氏はTechCrunchに語った。
ビジネス指標は常に変化しています。企業が指標の変化に気づき、その理由を理解しようとする頃には、生産性、時間、そして資金など、多くの損失を被る可能性があります。
Sisuのリアルタイム「Decision Intelligence Engine」は、アナリストやビジネスリーダーがクラウドデータを分析し、ビジネスで何が起こっているかだけでなく、なぜそれが起こっているのかを理解する手段を提供することを目指しています。そしてBailisにとって最も重要なのは、どのような対応策を講じるべきかを理解することです。Green Bay Venturesの共同マネージングディレクターであるアンソニー・シラー氏は、その最終成果として、企業が「事業の運営、収益性、そして成功を向上させるための最善の意思決定」に必要な洞察を獲得できると述べています。
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「現代的な組織であれば、ユーザーがどこから来ているのか、何をしているのか、製品やサービスからどのようなメリットを得ているのか、なぜ契約を更新しているのかといった情報を持っているはずです。これは信じられないほどのことです」とベイリス氏は語った。
同幹部は、今回の資金調達における評価額や具体的な売上高については明らかにしなかったものの、Sisuの売上高は過去1年間で「3倍以上」に増加し、「安定した顧客基盤」を築いたと述べた。顧客はマスターカード、サムスン、ウェイフェア、オートデスク、アップワーク、ガストなど、様々な業界に及んでいる。ベイリス氏はシリーズCを「先制的な内部ラウンド」と表現した。また、Sisuの従業員数は過去1年間で倍増し、65名になったことも明らかにした。
また本日、Sisu は今月リリース予定の 2 つの新製品、Explorations と Dashboards を発表しました。これらは、「意思決定のギャップを埋める」という目標の達成に役立つとのことです。
Explorationsは、Sisuユーザーがコードを必要とせずに、指標を「迅速かつ容易に」掘り下げ、ピボットし、視覚化できるようにすることを目的としています。ダッシュボードでは、ユーザーは探索を表示し、指標の変化を追跡し、主要なデータドライバーを同僚や経営陣と共有できます。お客様は、データを好きなように視覚化できます。例えば、日別または週別の収益を確認し、そのデータを任意の種類のグラフで表示し、社内の他のユーザーと共同作業を行うことができます。
Sisu は、新しいツールを既存の分析機能と統合して、ユーザーが自社のビジネスで何が起きたか、なぜ起きたか、そしてどう対処すべきかを分析できるようにすることを計画している。同社によれば、「すべて単一のプラットフォーム上で、コードを一切書かずに」行うことができるという。
「従来のレポート作成やダッシュボードのアプローチの多くは非常に遅く、不完全で、最終的には実用的なものではありません。あるいは、実際に意思決定ができない多くの人が、『何が起こっているのか』と口にするだけです」とベイリス氏は述べた。「Sisuを使えば、ユーザーは収益が減少しているなどの結果を見て、その理由に関する詳細で包括的な回答を、文字通り数秒で、製品を離れることなく得ることができます。そしてその結果をチームと共有し、チームメンバーは独自の分析を作成して、それを繰り返し活用することができます。」
Sisu では、機械学習とクラウド ネイティブ エンジンが「大変な作業を全部やってくれる」と彼は言いました。
「ここでのメリットは本当にシンプルさです」とベイリス氏は語った。「シンプルな答えを素早く得られるのです。」
a16zの共同創業者兼ゼネラルパートナーであるベン・ホロウィッツ氏は、自社が最初にシスーに惹かれたのはベイリス氏の評判のためだと語った。
「ピーター（ベイリス氏）のバークレー校とスタンフォード大学での研究について、特に博士課程の指導教官でデータブリックスの共同創業者であるアリ・ゴドシ氏とイオン・ストイカ氏から聞いて、私は感銘を受けました」とホロウィッツ氏はTechCrunchに語った。実際、ゴドシ氏はホロウィッツ氏に、バークレー校のコンピュータサイエンス学科がピーターの博士論文に非常に感銘を受け、20年ぶりに自校の学生を雇用しないという自らのルールを破ってピーターを教員として留めようとしたと語っていた。
ベイリス氏と彼のチームがキャンパスで構築したシステムは現在ではSisuエンジンとなっており、a16zが最初に投資した時点ではGoogleやMicrosoftなどの大手テクノロジー企業ですでに使用されていました。
「これは驚くべきことでした。大手テック企業はほぼ常に社内で開発を行うのに、ここでは20代のスタンフォード大学教授が開発したソフトウェアを使っていたのですから」とホロウィッツ氏は語った。「これは真の悩みの種を解決しました。テック業界で資金力に恵まれた企業でさえ、保有するデータから意思決定を行うためのアナリストが不足しているのです。」
ホロウィッツ氏は、Sisu の取り組みはスプレッドシートの作成と同様の軌跡を辿っていると考えています。
「スプレッドシートが登場する以前は、企業では机に何列も人が並び、一人一人が財務モデルのセル一つ一つを計算していました。これは非常に面倒な作業でした。しかし、スプレッドシートが登場したことですべてが変わりました。誰でも財務計画を立てられるようになったのです」と彼はメールで述べています。「意思決定においても、私たちは同じような状況にあります。人間は2次元、あるいは3次元で考えることができますが、現在ではデータは数百次元、数十億ものデータポイントに分かれています。その結果、人間はデータに関して適切な意思決定を下すことができません。Sisuのエンジンは、こうした意思決定を劇的に簡素化し、歴史を変える力を持っています。」
