Todo podría ser tan simple, pero tenías que hacerlo difícil
—Lauryn Hill, "Factor X"

Casi todas las empresas tienen más datos sobre su negocio que nunca, pero muy pocos son más inteligentes para ello. Resulta que radicalmente más datos también es radicalmente más difícil de analizar. Si bien ha habido grandes avances en el análisis de big data a nivel tecnológico, para cualquiera que no sea un científico de datos, las herramientas existentes se han desglosado a escala.

Una herramienta basada en el tablero que funcionó de manera brillante en un conjunto de datos con 10 columnas se vuelve casi inútil con 100 columnas, y mucho menos 1,000. Como resultado, las respuestas que necesitamos llegan tan lentamente que ya no son relevantes. Las personas que manejan el negocio dejan de hacer preguntas sobre los datos, y a pesar del hecho de que cada día llega nueva información, nadie sabe nada.

Lo que se necesita es una forma más rápida, más fácil y más completa de obtener información sobre su negocio. Ingrese Peter Bailis, un profesor de Stanford que estudió el problema sumamente difícil de analizar datos a gran escala y explicar el "por qué" detrás de los cambios de un día a otro. En Stanford, desarrolló nuevos algoritmos de búsqueda que superaron los desafíos de escalabilidad planteados por los conjuntos de datos ultrarrápidos y de rápido movimiento que se encuentran en almacenes de datos modernos como Snowflake y BigQuery. Y combinó esos métodos con nuevos diseños de experiencia de usuario que hicieron que los resultados fueran accesibles para los científicos que no tienen datos. Después de años de investigación e implementaciones con colaboradores en Facebook, Microsoft y Google, Peter comenzó Sisu para llevar estos superpoderes de diagnóstico al resto del mundo.

Cuando dirige una empresa, su éxito está determinado por su rendimiento en los Indicadores clave de rendimiento (KPI), como los ingresos, la conversión y la participación. Las herramientas de hoy requieren que los analistas pasen horas, días y, a veces, semanas cortando y cortando datos manualmente con la esperanza de encontrar algo relevante.

Sisu es tan simple de usar que parece mágico. Con Sisu, simplemente le dice sus KPI y luego indica en qué dirección los necesita y Sisu le proporcionará los datos relevantes que necesita para mejorar su negocio, cortando millones de filas y combinaciones de factores en segundos. Debido a que define sus KPI una vez al año, pero los datos llegan todos los días, Sisu continuará diciéndole por qué sus KPI están cambiando a medida que sus datos se actualizan.

Por ejemplo, supongamos que usted es Samsung y uno de sus KPI críticos es la tasa que los clientes actualizan sus teléfonos móviles de un modelo a otro. La gran pregunta: ¿Qué impulsa a alguien a actualizar a un nuevo teléfono?

Ese es un problema perfecto para Sisu: examinar los cientos de factores para cada compra, desde la demografía del usuario hasta la información del producto y los datos de marketing, en decenas de millones de clientes. Si está utilizando herramientas de BI manuales, esta es su peor pesadilla: si pasó incluso un segundo por factor, verificar incluso 100,000 de estos factores le llevaría más de 24 horas sin parar, sin tiempo para ir al baño o almorzar.

Pero en solo unos segundos, Sisu puede procesar estos datos y mostrarle hechos como "las poblaciones urbanas en la segunda red de operadores más grande del país tienen 1.3 veces más probabilidades de actualizarse" (a pesar de que no ha ejecutado ninguna campaña dirigida a este segmento). Además, en lugar de tener que ejecutar manualmente todo el análisis nuevamente cuando actualiza su estrategia de marketing, Sisu le informa automáticamente lo que ha cambiado, todos los días, mientras mejora constantemente al aprender lo que más le interesa a usted y a su equipo.

En finlandés, "Sisu" significa determinación y determinación. Después de una década de inversión en sistemas de big data, herramientas ETL y plataformas de datos de clientes, ya no es solo Big Tech el que tiene más datos de los que pueden manejar. Cada empleado en casi todas las industrias se está convirtiendo en analista y tiene grandes cantidades de datos a su disposición para tomar mejores decisiones. Para hacerlo, necesitan un nuevo conjunto de herramientas para hacer que sus datos sean más accesibles y entendibles a diario.

Es por eso que me complace anunciar que Andreessen Horowitz es un inversor en Sisu y que estoy en el consejo de administración.

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