L­i­g­h­t­d­a­s­h­,­ ­d­b­t­ ­i­ç­i­n­ ­o­l­u­ş­t­u­r­u­l­m­u­ş­ ­a­ç­ı­k­ ­k­a­y­n­a­k­l­ı­ ­b­i­r­ ­B­I­ ­p­l­a­t­f­o­r­m­u­y­l­a­ ­L­o­o­k­e­r­’­ı­ ­e­l­e­ ­g­e­ç­i­r­d­i­

L­i­g­h­t­d­a­s­h­,­ ­d­b­t­ ­i­ç­i­n­ ­o­l­u­ş­t­u­r­u­l­m­u­ş­ ­a­ç­ı­k­ ­k­a­y­n­a­k­l­ı­ ­b­i­r­ ­B­I­ ­p­l­a­t­f­o­r­m­u­y­l­a­ ­L­o­o­k­e­r­’­ı­ ­e­l­e­ ­g­e­ç­i­r­d­i­


hafif çizgiLooker gibi tescilli görevlilere meydan okumak için yola çıkan bir açık kaynaklı iş zekası (BI) platformu olan 8.4 milyon dolarlık fonla desteklenen temel ticari ürününü bugün resmi olarak halka sunuyor. Başlangıç ​​turu, Moonfire, Y Combinator (YC), Snyk’in kurucusu Guy Podjarny ve Gitlab CMO Ashley Kramer’in katılımıyla Accel tarafından yönetildi.

Orijinal görünümünde Lightdash, kurulduğunda Hubble olarak biliniyordu. YC’nin S20 partisinden mezun oldu, şirketlerin veri kalitesiyle ilgili sorunları belirlemek için veri ambarlarında testler yapmasına yardımcı olmaya odaklanarak. Bu veri kalitesi metrikleri, ortaya çıktığı gibi, en çok, kurucu ortak ve CEO Hamzah Chaudhary’nin piyasada hiçbir BI aracının desteklenmediğini söylediği BI araçları içinde yararlıydı. Böylece ürünü Lightdash’e döndürdüler ve veri analistleri için büyük bir acı noktasını çözmek için Mayıs 2021’de yeni proje üzerinde tam zamanlı çalışmaya başladılar..

“Modern veri analistleri giderek yazılım geliştiriciler gibi oluyorlar, ancak iş mantığını kilitleyen ve onları yavaşlatan kurumsal kullanıcı arayüzlerine takılıp kalıyorlar.” Chaudhary TechCrunch’a açıkladı. “Lightdash, analistlere BI’yı kurumsal ölçeklerde önemli ölçüde daha az çabayla dağıtmalarını sağlayan üretkenlik araçları sağlıyor.”

Lightdash için özel olarak inşa edilmiştir dbt, analistlerin SQL ve normal metin düzenleyicilerini kullanarak ambarlarındaki ham verileri dönüştürmesine olanak tanıyan komut satırı tabanlı bir veri dönüştürme aracı. Dbt, “çıkarma, yükleme, dönüştürme” içindeki “t” dir (ELT) ve Lightdash, herhangi bir dbt projesini “tam yığın BI platformuna” dönüştürür.

Lightdash’in hem ön uç hem de arka uç olduğunu belirtmekte fayda var. Bu nedenle, SQL’de (örneğin pazarlama veya finans) konuşamayan normal iş kullanıcıları için Lightdash, dbt için görsel katman görevi görürken, arka uçta veri analistleri ve diğer daha teknik kullanıcılar özel iş akışları oluşturabilir ve tüm işi tanımlayabilir. metrikler ve KPI’lar için mantıklar, esasen hepsinin nasıl hesaplandıklarını “karmaşıklığı soyutlayarak”.

“Lightdash, şirketlerinin geri kalanı için gerçek self servis BI’yi etkinleştirmek için veri analistlerine araçlar sağlamaya odaklanmıştır.” dedi Chaudhary.

hafif çizgi gösterge paneli Resim Kredisi: Lightdash

Deneyimsizler için iş zekası, karar vermeyi bilgilendirmek için farklı veri setlerini madencilik, entegre etme ve organize etme sürecidir. Büyük veri içgörüleri oyunun adıdır ve analistlerin anlamlı sonuçlar çıkarmasına, kalıpları belirleyip görselleştirmesine ve gelecekteki sonuçları (örneğin satış tahminleri) tahmin etmesine yardımcı olur.

BI pazarı, sabitlenmiş büyük bir iştir 2020’de 23 milyar dolarlık bir endüstri olarak ve 2025 yılına kadar 33 milyar doları aşacağı tahmin ediliyor; bu nedenle Google, 2020’de Looker’ı satın almak için 2 milyar dolardan fazla para harcadı ve Salesforce, bundan önce Tableau’yu 15 milyar dolardan fazlaya kaptı.

Lightdash, verilerini keşfetmek isteyen şirketler için ana ağ geçidi olarak hizmet ediyor. yerel entegrasyonlar modern veri yığınını oluşturan birçok araçla, dbt Snowflake, Airbyte ve Fivetran aracılığıyla.

“Lightdash, kapalı bir sistem değil, açık ve modern veri yığınıyla entegre olacak şekilde tasarlandı.” dedi Chaudhary.

Işıklı çizgi iş başında Resim Kredisi: Lightdash

Lightdash’in doğuşu, Chaudhary ve CTO’su kurucu ortağı Oliver Laslett, şirketin veri analizi çıktısını ölçeklendirmekle görevlendirildikleri İngiltere insurtech Cytora’da birlikte zaman geçirdiler.

“Veri analistlerimizden istenen işler eşit derecede teknik olsa da, yazılım mühendislerimiz ile veri ekiplerimizin kullanabileceği araçların kalitesi arasındaki büyük uçurumu gördük.” dedi Chaudhary.”Cytora’dan ayrıldığımızda, amaca daha uygun ve güncel araçlar vererek veri analistlerini ve veri ekiplerini güçlendirmek istediğimizi biliyorduk. Biz [then] şirketlerin veri yığınlarını kurmalarına yardımcı olan veri danışmanları olarak çalıştı ve sonunda iş akışındaki en zayıf halkanın BI katmanı olduğunu anladı, çünkü BI araçları veri yığınının geri kalanıyla iyi bir şekilde bütünleşmiyor, hiçbir veriyi desteklemiyor geliştirici iş akışları ve veri ekiplerinin etkili bir şekilde işbirliği yapmasını zorlaştırıyor.”

Ve bu belki de Lightdash’in yapmaya çalıştığı şeyin en önemli noktasına geliyor: Bu, veri analistlerinin ve analitik mühendislerinin kod editörleri gibi mevcut araçlarını kullanmalarına yardımcı olmak ve ekiplerin geniş ölçekte işbirliği yapmasına izin vermekle ilgili. “Diğer araçlarla entegre olacak şekilde oluşturulmuş bir platform” Chaudhary koyar.

Ana Lightdash projesi açık kaynak olsa da, şirket, Haziran ayında kendi kendine barındırılan ücretsiz Topluluk sürümünün lansmanından önce, Ocak ayında beta olarak tamamen yönetilen ve barındırılan bir Lightdash Bulut hizmeti başlattı. Bugün, şu ana kadar yaklaşık 600 şirketten oluşan bir bekleme listesine sahip olan temel Bulut ürününün halka açık beta lansmanını işaret ediyor.

“Her zaman Lightdash’in ticari bir sürümüne sahip olmayı planlamıştık, ancak aynı zamanda açık kaynaklı ürünün de kullanılabilir olduğundan emin olmak istedik – bu nedenle neredeyse tüm ürün özellik setinin kendi kendine barındırılan açık kaynak sürümünde mevcut olmasının nedeni budur.” dedi Chaudhary.

Looker ve ilki buradaki bariz karşılaştırmalardır, ancak Lightdash’in açık kaynak referansları, kendisini KOBİ’lere ve daha büyük işletmelere sevdirmek için bir yol kat eden temel farklılaştırıcılarından biridir. Açık kaynak, özellikle güvenlik bilincine sahip şirketler için önemli bir satış noktasıdır, çünkü bu, verilerinin nasıl işlendiğine dair tam görünürlüğe sahip oldukları anlamına gelir. Bu aynı zamanda Lightdash’i yalnızca bir veya iki ekibe dağıtarak test sürüşü yaparak küçük ölçekli bir başlangıç ​​yapabilecekleri ve eğer gördükleri şeyi beğenirlerse yığınlarına daha fazla genişlemeden önce test sürüşü yapabilecekleri anlamına geliyor.

“Bu, ürünün kendisini uygulamadan önce genellikle uzun bir satış ve satın alma sürecinden geçmeniz gereken tescilli BI araçlarına kıyasla çok daha verimli.” dedi Chaudhary. “Birçok kuruluş ve yeni başlayanlar için, yeni araçlarla başlamak için tercih edilen yöntem budur – açık kaynak olmanın ek avantajı vardır, gerektiğinde şirket içinde dağıtmak için oluşturulmuştur, bu genellikle büyük şirketler için bir gerekliliktir. işletmeler.”

Bu, kendisinden önceki pek çok girişim için başarı sağlayan bir modeldir: tam kontrol ve esnekliğe ihtiyaç duyan kuruluşlar için açık kaynak temeli, buna ihtiyaç duyanlar için karmaşıklığın çoğunu ve ön çalışmaları ortadan kaldıran ticari bir katman.

Rekabet ortamına hızlı bir bakış, ticari açık kaynak BI alanındaki diğer birkaç oyuncuyu ortaya çıkarıyor. metatabanı geçen yıl 30 milyon dolarlık bir finansman dilimi toplayan ve ön ayar Hangi yaklaşık 36 milyon dolar topladı ticarileştirmek Apache Süper Kümesi proje. Dolayısıyla, yalnızca BI için değil, tam olarak desteklenen bir ticari hizmet tarafından desteklenen açık kaynaklı BI için de gerçek talep olduğu açıktır.

Lightdash, kurucuları Londra’da veya çevresinde yerleşik ve 8 kişilik ekibinin geri kalanı Avrupa’ya yayılmış olmakla birlikte, şirket hem ABD’de hem de Birleşik Krallık’ta kurulmuş olmasına rağmen, uzaktan ilk bir şirkettir. Moonfire liderliğindeki şimdiye kadar duyurulmamış 2.4 milyon dolarlık bir tohum öncesi tur, şirket, özellikle ürün ekibindeki işe alımını hızlandırmanın yanı sıra BI ekiplerini “yetenek geliştirmek” için tasarlanmış Lightdash University adlı bir eğitim programını genişletmek için artık iyi finanse edildiğini söyledi.



genel-24

Popular Articles

Latest Articles