С точки зрения инвестиций стартап растет удивительно быстро: за первые два с половиной года жизни получено порядка 80 миллионов долларов, оценка, соответственно, недалека от полумиллиарда.
https://www.confluent.io/
JELLYVISION
Прекрасная иллюстрация зарабатывания денег из ничего и тридцати лет труда – Jellyvision. Очень старая компания, начинавшая с разработки компьютерных игр еще в 80-е годы, нашла свою золотую жилу относительно недавно: теперь она занимается разжевыванием очевидных истин для сотрудников больших компаний.
Представьте себе какую-нибудь корпорацию с парой тысяч сотрудников, каждый из которых должен подобрать опции своей медицинской страховки (или пенсионного плана, или даже правильный вариант больничного выбрать). И все они звонят, пишут или приходят поговорить со специальным человеком в HR, а может быть, и двумя такими людьми: пара тысяч раз по полчаса – это как раз примерно рабочий год, а полчаса выглядят реалистично, это же США, синие воротнички свои права знают лучше, а общая их грамотность ниже, чем у средних офисных сотрудников в Москве.
Jellyvision предлагает прослойку перед HR – специального компьютерного бота, ведущего сотрудника по относительно простому скрипту и приводящего к финальному решению – в конце концов, выбор страховки не такая уж сложная проблема. Сейчас Alex (у бота есть собственное имя) доступен 14 миллионам сотрудников в 800 компаниях, выручка у Jellyvision 20 миллионов долларов в год – т. е. примерно 1,5 доллара за человека или несколько десятков тысяч долларов с компании. Если, скажем, зарплата живого консультанта со всеми дополнительными надбавками – долларов 30 в час, то окупаемость компьютерного помощника начинается, например, с того времени, когда им воспользуется одна треть сотрудников, и каждый из них сэкономит 10 минут времени HR (в жизни должно быть заметно больше). С другой стороны, делать и поддерживать своего бота, как бы это ни было просто, – явно дороже, да и деятельность для 99,9 % корпораций непрофильная.
Пока продажи с первичными интеграциями стоят для Jellyvision дорого, компания даже инвестиции на это привлекает, но через пару лет будет просто грести деньги лопатой. В России ниша, вероятно, свободна.
https://www.jellyvision.com/
SNOWFLAKE
Snowflake предлагает своим клиентам Data Warehouse в облаке. Через красивый веб-интерфейс в систему можно загружать любые свои данные от excel-файлов до многогигабайтных таблиц, ну а если счет идет на терабайты (и гонять их через браузер – идея странная), то можно использовать готовые утилиты командной строки.
Следующий шаг после загрузки – собственно анализ. Предполагается, что большинство клиентов будут использовать встроенный SQL через всё тот же красивый веб-интерфейс, но и командная строка опять же никуда не делась. Для тех, кто не очень понимает, а зачем это вообще может понадобиться, несколько примеров (остальные могут три абзаца пропустить).
Пример 1. Выгружаем из своего магазина данные по всем заказам, загружаем их в Snowflake и начинаем делать всякие запросы, пытаясь найти какие-нибудь закономерности или что-то интересное. Это можно было бы сделать в excel, но excel может и не переварить наш объем; это мог бы сделать программист, но программисты всегда чем-то заняты; это можно было бы сделать в своем аналогичном интерфейсе, но его делать надо, а программисты всегда чем-то заняты.
Пример 2. Выгружаем из своего сайта все логи, загружаем их в Snowflake и вечно там храним, а при каких-то авариях-расследованиях смотрим, что же этот пользователь или эта группа пользователей делали на сайте месяц назад. Или, например, статистику по уникам за определенный период в определенном разделе считаем. Это всё мог бы делать сисадмин с помощью grep/awk/sort, но хранить достаточно большие логи на Snowflake, пожалуй что, и дешевле, чем у себя, SQL работает быстрее grep, да и искусство утрачено, не все уже руками считать умеют.
Пример 3. С двух разных сайтов выгружаем их базы и смотрим на пересечения по пользователям, пытаясь увидеть, чем такие люди и их поведение отличаются от остальных. Опять же если аналитик знает SQL, то ему можно программиста не отвлекать, это всегда эффективнее выходит.
