Многие компании сталкиваются с проблемами, связанными с данными. Согласно результатам опроса, проведенного в 2019 году компанией Deloitte, 67% руководителей не чувствуют себя комфортно при доступе к данным в своих организациях и их использовании. По данным отдельного опроса, проведенного компанией NewVantage Partners, менее трети компаний считают себя ориентированными на данные, несмотря на значительные инвестиции в инструменты искусственного интеллекта и бизнес-аналитики.
По мнению Майкла Амори, проблема часто кроется в инструментарии. Он является соучредителем компании Virtualitics, которая разрабатывает программное обеспечение, помогающее компаниям визуализировать данные и получать из них глубокие выводы.
«Обычные инструменты для создания приборных панелей не позволяют выявить скрытую суть современных сложных данных», — сказал Амори. «А в условиях, когда предвзятость, конфиденциальность и этика становятся еще более важными, имея четкое представление о данных, выбросах и закономерностях, компании могут создать среду ответственного использования».
Компания Virtualitics, запущенная в 2016 году, родилась на базе Калифорнийского технологического института и Лаборатории реактивного движения НАСА в Пасадене. Несколько лет назад Амори познакомился с Джорджем Джорговски, профессором астрономии и науки о данных в Калифорнийском технологическом институте, и Чиро Доналеком, научным сотрудником по вычислительной технике в Центре открытий, основанных на данных, который в то время возглавлял Джорговски.
«Опыт Доналека в области искусственного интеллекта, в частности, в оказании помощи астрономам Калтеха в анализе больших данных, и его работа по созданию совместных виртуальных пространств сошлись воедино», — говорит Амори. «Из этого родилась компания Virtualitics, сосредоточившаяся на трехмерных визуализациях, позволяющих вывести анализ данных за рамки традиционных методов».
На высоком уровне Virtualitics использует трехмерные визуализации, графы знаний и искусственный интеллект для выявления взаимосвязей между различными точками данных. Получив набор данных (или несколько), а также вопрос на простом английском языке (например, «What drives credit card skimming?»), платформа может генерировать аннотации и пояснения, которые затем встраиваются в отчеты и информационные панели и предоставляются заинтересованным лицам в организации.
Например, заказчик из финансовой отрасли может использовать Virtualitics для выявления схем мошенничества с платежами и электронными переводами. А маркетинговая компания может использовать платформу для выявления новых сегментов потребителей и маркетинговых каналов, которые с наибольшей вероятностью дадут наилучший результат.
Визуализацией данных занимаются и многие инструменты бизнес-аналитики, в том числе Bayes, приобретенный Airtable в 2021 году, и Flourish, принадлежащий лондонской компании Canva.
Чем же отличается Virtualitics? Например, ее визуализации данных можно просматривать в VR и AR. Но Амори утверждает, что платформа также проще в использовании и мощнее, чем большинство решений, представленных на рынке, и, что, возможно, наиболее важно, не требует глубоких технических знаний.
«Традиционные средства исследования данных имеют ограниченные возможности по выявлению и визуализации сложных современных данных», — говорит он. «Кроме того, традиционные методы анализа и информационные панели не позволяют получить визуально интуитивные результаты, что затрудняет понимание смысла полученных данных и прогнозирование дальнейших действий. Все это в сочетании с тем, что человек подходит к набору данных уже с предубеждением, предвзятым мнением о том, что может происходить в данных, а затем изучает данные, чтобы проверить, верна ли его гипотеза».
В этом вопросе еще не все ясно. Но то, что компании часто испытывают трудности с тем, чтобы обеспечить внутреннее использование того программного обеспечения для бизнес-аналитики, в которое они вложили средства, — это точно.
В исследовании по бизнес-аналитике, проведенном компанией 360Suite в 2020 году, компании заявили, что основными проблемами, с которыми они сталкиваются, являются управление процессом освоения пользователями и контроль качества данных. Другими основными препятствиями на пути к достижению целей в области анализа данных были названы контроль затрат и безопасность.
«Хотя Virtualitics иногда можно отнести к категории инструментов бизнес-аналитики, наш подход существенно отличается», — говорит Амори. Традиционные инструменты бизнес-аналитики создаются для того, чтобы «сообщать новости» и делать данные более доступными с помощью простых отчетов на приборных панелях».
Свидетельством успеха Virtualitics — или, по крайней мере, эффективности ее маркетинговых усилий — является рост доходов компании за год на 370%. Амори считает, что причиной этого роста стали недавно приобретенные Virtualitics клиенты из государственного сектора, в том числе из Министерства обороны.
«С 2017 года компания Virtualitics сотрудничает с представителями оборонного сектора и национальной безопасности по таким проектам, как обеспечение оперативной готовности, анализ инвестиций, поддержка миссий и анализ разведывательных данных», — сказал Амори, отметив, что недавно компания Virtualitics включила в свой консультативный совет генерала армии США в отставке Джона Мюррея и бывшего вице-адмирала ВМС США Тимоти Уайта.
Компания Virtualitics, готовящаяся к следующему этапу расширения, объявила о привлечении 37 млн долл. в рамках раунда финансирования серии С, проведенного Smith Point Capital при участии Citi и консультантов The Hillman Company. По словам Амори, сумма привлеченных средств составит 67 млн долл. и будет направлена на сотрудничество, успешную работу с клиентами и расширение штата Virtualitics.
«Привлечение финансирования в рамках серии С было обусловлено двумя ключевыми факторами», — сказал Амори. «Во-первых, наша компания имеет большой опыт успешного сотрудничества с Министерством обороны по критически важным программам, и этот аспект нашей деятельности продолжает значительно расти и расширяться. Однако мы также осознаем растущий спрос на аналитику на основе искусственного интеллекта в корпоративном секторе, поскольку объем и сложность данных продолжают расти в геометрической прогрессии. Благодаря полученному финансированию мы сможем ускорить реализацию нашей дорожной карты, интегрировать в нашу платформу больше технологий искусственного интеллекта, в частности генеративного, и продолжить масштабирование нашего бизнеса для удовлетворения растущих потребностей наших клиентов и рынка».
