Sigma đang xây dựng bộ công cụ phân tích dữ liệu cộng tác

Năm 2014, Jason Frantz và Rob Woollen cùng nhau thành lập Sigma Computing, một nền tảng trộn dữ liệu được lưu trữ trong các nền tảng dữ liệu như Snowflake và Google BigQuery với giao diện giống bảng tính để trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Với Sigma, hai kỹ sư phần mềm trước đây đã cố gắng giải quyết những thách thức về dữ liệu khó xử của các công ty lớn: công cụ không linh hoạt và cơ sở dữ liệu khó quản lý.

Trong một cuộc khảo sát năm 2023 từ Oracle, đa số các nhà lãnh đạo kinh doanh cho biết họ không tin rằng cách tiếp cận hiện tại của nhà tuyển dụng đối với dữ liệu và phân tích phù hợp với nhu cầu của họ. Bảy mươi bảy phần trăm cho biết bảng điều khiển và biểu đồ mà họ nhận được không phù hợp với các quyết định mà họ cần đưa ra và 72% thừa nhận lượng dữ liệu lớn - cùng với sự thiếu tin tưởng vào dữ liệu đó - đã khiến họ đã từng ngưng lại việc đưa ra quyết định.

“Sau khi nhìn nhận những tiến bộ lớn về cơ sở dữ liệu đám mây trong thập kỷ qua, Jason và Rob đã nhận ra một khoảng trống trên thị trường,” CEO của Sigma Computing Mike Palmer nói với TechCrunch trong một cuộc phỏng vấn. “Sigma đang xây dựng một không gian làm việc với dữ liệu cho mọi người - nơi các nhóm có thể phân tích dữ liệu trong các bảng tính, xây dựng thông tin kinh doanh dưới dạng bảng điều khiển và báo cáo và tạo ra luồng công việc và ứng dụng dữ liệu mà dữ liệu không rời khỏi kho dữ liệu của công ty.”

Ban đầu (năm 2014), Sigma chỉ cung cấp một bộ công cụ cơ bản về thông tin kinh doanh và phân tích để kết nối với cơ sở dữ liệu bên ngoài của khách hàng. Nhưng công ty - mà Frantz và Woollen đã thành lập trong khi là các nhà điều hành tại Sutter Hill Ventures, Woollen từ tổ chức Work.com của Salesforce - nhanh chóng phát triển từ đó.

Ngày nay, bộ công cụ sản phẩm của Sigma bao gồm các công cụ cho phép người dùng phân tích dữ liệu “tại chỗ” trong cơ sở dữ liệu chứa đến hàng tỷ bản ghi. Khách hàng có thể sử dụng nền tảng này để xây dựng bảng điều khiển, báo cáo, luồng công việc và ứng dụng mà không làm dữ liệu rời khỏi nguồn.

“Chúng tôi ủng hộ những gì chúng tôi gọi là 'thông tin kinh doanh đa người chơi' , một môi trường động nơi các chuyên gia, bất kể trình độ kỹ thuật của họ, tụ họp để tận dụng kỹ năng riêng biệt của họ, tất cả ngay lập tức, tất cả trong cùng một nền tảng, "Palmer nói.

Chiến lược tiếp thị đã trở thành một chiến thắng.

Theo Palmer, doanh thu của Sigma đã tăng 100% hàng năm trong vòng bốn năm liên tiếp dựa trên cơ sở khách hàng gồm khoảng 1.000 công ty. Những con số này đã làm hài lòng nhà đầu tư. Vào thứ Năm, Sigma đã hoàn thành vòng huy động vốn Series D trị giá 200 triệu đô la, do Avenir Growth Capital và Spark Capital đồng lãnh đạo, định giá công ty ở mức 1,5 tỷ đô la, tăng 60% so với định giá vào năm 2021 (khi công ty đã huy động 300 triệu đô la).

Palm er tin rằng chìa khóa của sự thành công của Sigma trước sự cạnh tranh gay gắt như Tableau và Power BI của Microsoft là tiếp tục tập trung vào việc tạo ra các công cụ phân tích dữ liệu với mức ngưỡng thấp.

“Các nền tảng thông tin kinh doanh hiện có chủ yếu được thiết kế cho 'siêu chuyên gia phân tích' - những người làm việc trong các dòng kinh doanh và hiểu rõ về các phức tạp của thao tác dữ liệu doanh nghiệp,” Palmer nói. “Với hầu hết mọi người, thông tin kinh doanh đã - và vẫn là - một rào cản lớn. Jason và Rob tin rằng có một thị trường lớn của những người thực sự thông minh mà hoặc đã bị bỏ qua bởi các công cụ kỹ thuật hơn hoặc đã được cung cấp các công cụ đơn giản chỉ cho phép họ đặt câu hỏi đơn giản.”

Chắc chắn không có lẽ làm hại rằng thị trường cho các công cụ thông tin kinh doanh và phân tích dữ liệu rất lớn - và đang phát triển một cách rất lành mạnh. Theo Precedence Research, một công ty nghiên cứu thị trường, lĩnh vực thông tin kinh doanh một mình sẽ tăng từ 27,24 tỷ đô la vào năm 2022 đến 54,9 tỷ đô la vào năm 2023.

Với số vốn khổng lồ của Sigma - 581 triệu đô la trong vốn đầu tư rủi ro - và một nhân viên trên khoảng 450, công ty dự định mở rộng hoạt động của mình tại Hoa Kỳ và quốc tế và đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, cụ thể là tích hợp với các nền tảng trí tuệ nhân tạo tạo ra như OpenAI để cho phép người dùng đặt câu hỏi về dữ liệu của công ty.

“Chúng tôi tin rằng, do khối lượng dữ liệu, tốc độ thay đổi và quản lý, cùng với yêu cầu về an ninh, dữ liệu sẽ ngày càng được tập trung trong các hệ thống như Databricks và Snowflake,” Palmer nói. “Đối với các doanh nghiệp cạnh tranh làm việc đồng bộ và với tốc độ cao, bạn cần cung cấp cho nhân viên của mình dữ liệu thô, thời gian thực và các công cụ để xây dựng và truyền thông cùng nhau. Và họ cần một nền tảng cho phép họ truy cập vào dữ liệu đó với kỹ năng của họ.”

Snowflake Ventures, Sutter Hill Ventures, D1 Ventures, Xn Ventures và Altimeter Capital cũng tham gia vào Series D của Sigma.