Sigma Computing se concentre sur les améliorations de produits

Palmer : Les commentaires sur les produits en sont la raison à 100 %. Nous avons des clients vraiment incroyables, comme DoorDash, qui a une stratégie de données très engagée, exigeant vraiment que les employés s’engagent directement avec les données jusqu’à ce qu’ils puissent écrire du SQL. Qu’ils choisissent Sigma était très pertinent pour nos investisseurs.

Les investisseurs savent très bien ce que les 5 à 10 prochaines années vont apporter, et lorsque vous gagnez les affaires des entreprises qui envisagent également cinq ans dans l’avenir, cela en dit long pour eux. Il s’agissait des retours sur les produits, des taux d’adoption et de la croissance que nous avons dans nos comptes. Ils ne nous considèrent pas nécessairement comme un remplaçant des 50 dernières années de BI, mais comme un type de plateforme d’engagement différent pour les entreprises qui cherchent à engager leurs données.

Comment Sigma Computing prévoit-il d’utiliser les 300 millions de dollars ?

Palmer : Nous nous concentrons sur les produits et l’ingénierie. Nous nous réveillons tous les jours et la première chose à laquelle nous pensons est de savoir comment embaucher plus d’ingénieurs et où trouver ces ingénieurs. Nous avons des problèmes très intéressants que nous essayons de résoudre, qu’il s’agisse de manipuler des données à grande échelle ou de simplifier l’interface utilisateur contre un back-end très compliqué. Nous sommes également fortement investis dans une équipe de recherche qui investit dans certaines technologies basées sur l’apprentissage automatique liées à la simplification d’ensembles de données très divers pour les utilisateurs finaux. Donc pour nous, tout dépend du produit.

Concernant le produit, en quoi la plateforme Sigma Computing est-elle différente d’une plateforme traditionnelle de données et d’analyse ?

Mike Palmer : Je ne considère pas vraiment Sigma comme une plateforme de BI. Sigma est une plate-forme conçue pour permettre à une personne ayant aussi peu de compétences en tableur de s’engager avec des milliards d’enregistrements de données en direct, de pouvoir le faire avec les performances, l’échelle et la simplicité d’un entrepôt de données, et grâce à cet engagement de trouver les données qui les aidera à faire leur travail. C’est l’interface de feuille de calcul où ils peuvent taper les formules qu’ils connaissent et aiment, où ils créent des modèles de scénarios, où ils peuvent explorer les données, ils peuvent créer des visualisations lorsqu’ils sont parvenus à une sorte de conclusion et où ils peuvent collaborer avec d’autres, que ce soit dans la feuille de calcul elle-même, qu’il s’agisse d’ajouter des récits ou de créer des présentations.

Le Workbook est vraiment une plate-forme où l’analyse des données rencontre la collaboration et ce que vous pourriez considérer comme la suite commerciale traditionnelle. Et c’est sans code, donc un utilisateur peut trouver des tables et rejoindre ces tables sans avoir à connaître SQL. Vous pouvez le faire directement dans l’interface, vous pouvez écrire des formules dans une barre de formule et faire toutes les autres choses pour lesquelles vous avez été formé au cours des 20 dernières années, mais vous pouvez maintenant les faire sur 5 milliards d’enregistrements si vous voulez, en quelques secondes.

Il existe d’autres plates-formes qui visent à permettre l’analyse en libre-service, alors comment Sigma Computing, en tant que startup, tente-t-elle de se démarquer de la foule ?

Palmer : Notre différenciateur principal est l’interface du tableur. Je ne connais personne d’autre sur le marché qui applique ce marché d’un milliard d’utilisateurs au marché en évolution des entrepôts cloud.

L’une des autres choses dont nous parlerons au cours des 60 prochains jours concerne la possibilité de saisir vos propres tables dans Snowflake et d’y saisir également vos propres données. Cette idée que vous créez des feuilles de calcul parce que vous voulez entrer vos propres données et parce que vous voulez construire votre propre modèle, n’est pas quelque chose que la BI vous a jamais permis de faire. BI a toujours été une interface en lecture seule. Mais dans Sigma, vous pouvez écrire des commentaires, vous pouvez écrire des récits, vous pouvez faire des présentations et vous n’avez jamais à quitter le format Workbook, ce qui signifie que ce produit devient un véhicule non seulement pour faire du travail, mais aussi pour utiliser ce travail.

Cette combinaison de données en direct à grande échelle avec une interface de feuille de calcul, réalisée dans un environnement de collaboration avec la possibilité pour vous de faire tout cela avec vos propres données et vos propres tables directement dans l’entrepôt, est assez unique.

Avant ce dernier cycle de financement de 300 millions de dollars en décembre 2021, votre précédent cycle de financement de 30 millions de dollars était en 2019. Comment la plateforme Sigma Computing a-t-elle évolué au cours de ces deux années ?

Palmer : En 2019, je pense que nous n’étions qu’à cette première explosion de produits comme Snowflake, et des produits comme Snowflake ont apporté une toute nouvelle demande sur le marché, vous permettant de rassembler d’énormes ensembles de données de types très différents en un seul endroit. Alors que l’un des principaux problèmes résolus par Snowflake était axé sur l’infrastructure, la véritable révolution se produira lorsque les utilisateurs finaux qui prennent des décisions à l’aide de ces données pourront y accéder pour la première fois.

En 2019, nous avons vu le début, et deux ans plus tard, nous avons un produit qui s’intègre de manière transparente dans les entrepôts de données cloud du point de vue des autorisations de sécurité et permet aux utilisateurs finaux de créer visuellement leurs propres ensembles de données. Nous avons un produit qui, pour la première fois, intègre la collaboration afin que vous ayez un effet synergique entre les départements, une plate-forme qui permet aux utilisateurs internes et externes d’explorer librement tous les ensembles de données autorisés et de le faire à des performances extrêmement élevées.

Nous avons fait évoluer le produit vers quelque chose qui a non seulement été enrichi du point de vue de l’interface utilisateur, mais nous l’avons également fait évoluer du point de vue de la collaboration et des performances.

Cela s’est-il traduit dans le bilan?

Palmer : Du point de vue des clients, vous voyez des entreprises du Fortune 500 adopter Sigma, et elles se tiennent aux côtés de petites et moyennes entreprises natives du cloud qui recherchent le complément cloud SaaS parfait pour leur entrepôt de données cloud. Financièrement, nous avons triplé [revenues] au cours des 12 derniers mois, et notre clientèle a été multipliée par quatre au cours des 15 derniers mois.

Les entreprises qui deviendront de grandes entreprises au cours des cinq prochaines années le feront en étant excellentes avec les données. En adoptant le cloud et en adoptant des produits d’entrepôt de données comme Snowflake, ils ouvrent de nouvelles portes dans leur capacité à utiliser ces données. Ils veulent responsabiliser leurs employés, et la rapidité et la précision de la prise de décision lorsque vous pouvez utiliser des données en direct sans intermédiaires les mettent en position d’être meilleurs avec les données au cours des cinq prochaines années.

Vous avez mentionné Snowflake à plusieurs reprises. Sigma Computing a-t-il également des relations avec d’autres fournisseurs d’entrepôts de données cloud ?

Palmer : Nous sommes activement intégrés à Databricks et nous avons de nombreux clients sur Google BigQuery et Amazon Redshift. Nous sommes agnostiques en ce qui concerne le marché de l’entreposage de données dans le cloud. Chacune de ces hyperscales a une stratégie de partenariat différente, mais nous nous considérons comme une interface agnostique que nos clients peuvent utiliser dans l’entrepôt de données qu’ils choisissent.

À l’avenir, à quoi ressemble la feuille de route de Sigma Computing ?

Palmer : Deux des thèmes de base sont la vitesse et la sécurité. Nous veillons à ce que nos clients puissent fonctionner avec n’importe quel volume de données et obtenir toujours leurs réponses en quelques secondes ou moins. Nous voulons que notre produit fonctionne comme leur ordinateur portable. Et nous voulons que nos clients sachent que les données de l’entrepôt sont meilleures que les données extraites de l’entrepôt.

Nous continuons de veiller à ce que l’expérience de la feuille de calcul, du point de vue de la convivialité, réponde et dépasse les attentes des clients. L’un des domaines clés pour cela est la saisie de vos propres données. La raison pour laquelle vous créez une feuille de calcul sur votre ordinateur portable est que vous souhaitez saisir vos propres informations – vous ne souhaitez pas simplement filtrer les informations d’un système central. Vous nous verrez être parmi les premières entreprises à vous permettre de créer votre propre tableau dans Snowflake en tant qu’utilisateur final et à pouvoir créer vos propres modèles de scénarios. Cette idée d’une feuille de calcul dans l’entrepôt de données cloud en remplacement d’une feuille de calcul sur votre ordinateur portable est probablement notre objectif principal.

Et c’est vraiment une question de collaboration. Il n’y a pas un produit qui est passé du centre de données au cloud qui a laissé la collaboration derrière lui. Auparavant, la BI était axée sur le centre de services avec une équipe centralisée créant quelque chose pour la consommation des utilisateurs, mais nous nous dirigeons vers un monde où les utilisateurs finaux veulent travailler ensemble en temps réel en communiquant, en créant des visualisations et en créant de nouvelles feuilles de calcul. La collaboration est un thème majeur.

Note de l’éditeur: Ce Q&A a été édité pour plus de clarté et de concision.