Sisu Data 是斯坦福 DAWN 项目的衍生产品，该项目将人工智能用于决定跟踪哪些数据变量的“组合爆炸”，今天宣布在 C 轮投资中筹集了 6200 万美元。 该公司还在其产品中推出了新的仪表板和新的数据探索功能。
正如 Sisu Data 首席执行官兼创始人 Peter Bailis 去年向 Datanami 解释的那样，Sisu 是基于他在斯坦福黎明大学担任助理教授时领导的一项研究项目。 （作为 DAWN 项目创始人的 Bailis 于 2020 年离开了斯坦福。）
“我们发现，在许多情况下，挑战不仅仅在于了解正在发生的事情——任何 BI 工具或环境都可以做到这一点，”Bailis 告诉我们。 “当你拥有这些超宽数据 [with] 所有这些不同的特征和列等时，从本质上理解指标为什么会发生变化”是具有挑战性的部分。
Bailis 表示，如果您确切地知道要运行什么 SQL 查询（更不用说完美的数据），那么很容易找出给定指标上升或下降的根本原因。但是，如果没有世界上供不应求的预知能力，分析师只能通过生成大量假设、将它们转化为问题并微调 SQL 查询直到得到答案来“蛮力”进行这种类型的分析活动。 .
这种洞察力构成了 Sisu 提供的基础。根据 Datanami 2021 值得关注的人 Bailis 的说法，Sisu 基本上扭转了这个问题。 Sisu 不是等待仪表板中的指标发生变化，然后让分析师找出变化的原因，而是使用机器学习来持续监控整个数据空间并自动冒出有趣的部分。
“你声明指标。你告诉我们属性。我们会去做切片，”贝利斯在 2020 年的采访中说。 “它本质上是为了运行非常大的假设检验、统计检验，以了解哪些变量是有趣和重要的，然后 [什么] 是您可以转换这些变量的方法。”
Sisu旨在回答“为什么”
想想一个 OLAP 多维数据集，它能够跨多个变量对数据进行切片和切块，但不需要实际实现数据（因为这太慢了）。 “因为我们做了很多这些不规则的分组，我们基本上有一个柱状 MPP，主要是基于内存的并行数据流引擎，它基本上进行智能数据编码和一堆……并行化等等，这使我们从一个硬件方面，也很快，”Bailis 去年告诉我们。
在过去的一年里，Sisu 的员工人数几乎翻了一番，收入增加了两倍多。它的客户包括 MasterCard、Autodesk、Samsung、Upwork、Wayfair、Equinox、Udacity 和 Gusto。
现在寻求通过 6200 万美元的 C 轮融资扩大其上市规模，该轮融资由 Green Bay Ventures 领投，a16z、NEA 和新投资者 Geodesic Ventures 参与。这轮融资使这家总部位于加利福尼亚州旧金山的公司的总风险投资达到 1.287 亿美元。
“Sisu 正在为组织创造一种新方法，不仅可以分析他们的数据，而且可以实际使用它来做出最佳决策，以改善其业务的运营、盈利能力和成功，”Green Bay Ventures 联合董事总经理 Anthony Schiller 在新闻稿。
Sisu 今天还推出了探索和仪表板，这两项新功能旨在让企业更好地可视化和理解他们的数据。
“探索允许用户快速轻松地挖掘、透视和可视化他们的指标，而无需代码，”Bailis 在今天的一篇博客文章中说。 “仪表板允许用户收集探索，跟踪其指标的变化，并与他人分享。”
Sisu 注意到用户仍然使用数据透视表来探索他们的数据，然后转向 Sisu 进行更细粒度的分析。 Sisu 的 Davide Russo 在今天的另一篇博文中写道，这将随着仪表板而改变，仪表板将 ML 驱动的诊断置于用户的指尖，“因此您可以通过点击自动揭示改变指标背后的关键驱动因素”。
来自：datanami，由数据分析网编译
英文原文：https://www.datanami.com/2021/09/28/sisu-nabs-62m-to-grow-data-analytics-biz/
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