Lightdasheine Business-Intelligence-Plattform (BI) und Open-Source-Alternative zu Googles Looker, stellt ein neues Produkt vor, das es Unternehmen ermöglicht, „KI-Analysten“ speziell für die Anwendungsfälle einzelner Teams auszubilden, sodass jeder in einem Unternehmen aggregierte Abfragen durchführen kann Geschäftsdaten.
Um zu helfen, gab das vier Jahre alte Startup am Dienstag ebenfalls bekannt, dass es in einer von Accel angeführten Finanzierungsrunde der Serie A 11 Millionen US-Dollar eingesammelt hat.
Lightdash wurde für ein Open-Source-Befehlszeilen-basiertes Datentransformationstool namens entwickelt dbt (Datenerstellungstool), das auf SQL basiert und Unternehmen dabei hilft, Rohdaten in strukturierte, analysebereite Datensätze umzuwandeln. Damals war das Unternehmen unter dem Namen Hubble bekannt Absolvent der S20-Charge von Y Combinator (YC).wobei der Schwerpunkt auf der Durchführung von Tests im Data Warehouse von Unternehmen liegt, um Probleme mit der Datenqualität zu identifizieren. Wie sich herausstellte, waren diese Kennzahlen am nützlichsten in BI-Tools integriert, weshalb Mitbegründer und CEO Hamzah Chaudhary hat das Produkt und die Marke im Jahr 2021 auf Lightdash umgestellt.
Im Kontext beschreibt „Business Intelligence“ den Prozess der Bündelung und Integration unterschiedlicher Datensätze, um Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu erkennen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Die Lightdash-Plattform dient sowohl als Front- als auch als Back-End, sodass SQL-unerfahrene Personen wie Marketing- oder Finanzteams über eine Schnittstelle auf die visuelle Komponente zugreifen können. Erfahrenere Benutzer können sich im Back-End versuchen, benutzerdefinierte Arbeitsabläufe zu erstellen und die gesamte Geschäftslogik zu definieren, die für Geschäftsberichtszwecke erforderlich ist.
Und dies steht im Zusammenhang mit der neuesten Einführung von Lightdash, einer Funktion, die es jedem in einem Team ermöglicht, Fragen zu den eigenen Daten des Unternehmens in natürlicher Sprache zu stellen und „kuratierte Erkenntnisse“ zu erhalten, die für seine Abteilung relevant sind.
„Zum Beispiel wird das Finanzteam einen KI-Analysten haben, der nur Zugriff auf die Daten, Kennzahlen und Inhalte hat, die für ihn relevant sind“, erklärte Chaudhary per E-Mail gegenüber Tech. „Sie können mit ihrem KI-Analysten in natürlicher Sprache interagieren und so ihre Zeit, Erkenntnisse zu gewinnen, sei es in Form eines Diagramms, einer Tabellenkalkulation oder eines Dashboards, drastisch verkürzen.“
Einer der Stolpersteine für Unternehmen, die generative KI vollständig nutzen, ist das heikle Thema der Datensicherheit. Unternehmen sind vorsichtig, wenn es darum geht, Zugang zu vertraulichen Unternehmensdaten zu gewähren. Allerdings sagt Chaudhary, dass der AI Analyst des Unternehmens von dem unterstützt wird Dieselbe Lightdash-API, die auch in ihrem Standardprodukt verwendet wirdDies bedeutet, dass Unternehmen, die bereits mit den Sicherheitsmerkmalen von Lightdash zufrieden sind, sich durch den Einsatz der KI keinem zusätzlichen Risiko aussetzen.
„Datenberechtigungen und Governance sind eines der größten Hindernisse für die Einführung dieser Tools durch größere Unternehmen, und mit dem KI-Analysten von Lightdash erhalten Sie diese Produktionsfunktionen sofort“, sagte Chaudhary. „Das ist wichtig zu erkennen; Es handelt sich nicht um eine völlig neue Abfrage-Engine für Kundendaten, sondern vielmehr um eine völlig neue Möglichkeit, mit unserer bestehenden Abfrage-Engine zu interagieren.“
Außerdem benötige der KI-Analyst größtenteils keinen Zugriff auf die tatsächlichen Daten der Kunden, fügte Chaudhary hinzu, da er sich für die meisten seiner Analysen auf Metadaten wie den Titel und die Beschreibung einer Metrik stütze. „Kunden haben die vollständige Kontrolle darüber, welche Informationen sie mit den LLMs teilen möchten“, sagte er.
Darüber hinaus sagt Chaudhary, dass Kunden ihren bevorzugten LLM-Anbieter auswählen können, darunter OpenAI und Anthropic, während sie auch ihr eigenes Modell verwenden können, was alle anhaltenden Bedenken hinsichtlich der Öffnung des Zugriffs auf sensible Unternehmensdaten zerstreuen dürfte.
In der Wolke
Seit der Ankündigung seines kommerziellen Starts und der Anschubfinanzierung in Höhe von 8,4 Millionen US-Dollar vor zwei Jahren hat Lightdash einen gehosteten Cloud-Dienst für sein Unternehmen eingeführt Kern-Open-Source-Produktmit zusätzlichen Funktionen, einschließlich Sicherheitstools. Chaudhary sagt, dass inzwischen mehr als 5.000 Teams das Open-Source-Produkt selbst betreiben, obwohl es oft ein Ausgangspunkt vor dem Upgrade auf den vollständigen Funktionsumfang der kommerziellen Edition ist.
„Größere Teams haben das OSS-Produkt erfolgreich eingesetzt, um Proof-of-Concepts durchzuführen, ohne durch Infosec- und Beschaffungsprüfungen blockiert zu werden“, sagte Chaudhary. „Dadurch können Unternehmen den Kaufprozess vom Testen von Lightdash trennen und so die Hürde, das Tool auszuprobieren und interne Lightdash-Champions aufzubauen, bevor sie auf das Cloud-Produkt umsteigen, drastisch reduzieren. Lightdash OSS bietet auch Hobbyanwendern und kleineren Teams einen einfachen Einstieg in BI, da es einen vollständigen Satz an Funktionen für den Einstieg bereitstellt. Wenn Teams wachsen, bevorzugen sie die Cloud-Plattform für die verwaltete Bereitstellung, zusätzliche Funktionen sowie verbesserte Leistung und Sicherheit.“
Laut Chaudhary hat sich der Umsatz im vergangenen Jahr sogar versiebenfacht. Zu den Kunden zählen unter anderem das 60-Milliarden-Dollar-Unternehmen für Unternehmenssoftware Workday sowie Beauty Pie, Hypebeast und Morning Brew.
Heute gibt Lightdash an, weltweit 13 Mitarbeiter zu beschäftigen, die auf Europa und die USA verteilt sind, und mit der frischen Finanzspritze erklärte das Unternehmen, dass es sein Team und sein Produkt erweitern möchte, einschließlich neuer Funktionen, die dem entsprechen, was es jetzt mit einführt KI-Analysten.
Neben dem Hauptfinanzierer Accel umfasste die Serie-A-Runde von Lightdash die Beteiligung von Operator Partners, Shopify Ventures, Y Combinator und einer Handvoll Angel-Investoren.