Sundial đã huy động được 23 triệu đô la để xây dựng nền tảng phân tích cho kỷ nguyên AI! Công việc của chúng tôi rất cá nhân với tôi (mặc dù nhiều người đã hỏi: Tại sao? Bạn không phải là người dựa vào trực giác, cảm nhận và kinh nghiệm mà cuối cùng không thể đo lường được sao?) Nhưng hãy nghe tôi nói: Tôi thích xây dựng, và tôi có sự tôn trọng sâu sắc đối với điều đó. Tạo ra một thứ mà mọi người yêu thích là một trong những nỗ lực khó khăn và khiêm tốn nhất. Nghệ thuật nằm ở việc đưa ra những quyết định chất lượng cao, điều này đến từ sự ám ảnh với ranh giới giữa hiểu biết của khách hàng và khả năng sản phẩm. Bạn cần biết điều gì đang hoạt động và điều gì không. Đó là lý do tại sao dữ liệu quan trọng. Dữ liệu là *thông tin* về cách thực tế hoạt động. Tại Sundial, chúng tôi sống theo phương châm: chẩn đoán bằng dữ liệu; điều trị bằng thiết kế. Quyết định xuất sắc trông như thế nào? Nó phụ thuộc vào 3 điều: 1. sự đồng thuận cực kỳ cao 2. sự tò mò chung để khám phá những lớp sự thật sâu hơn và sâu hơn 3. thực hiện khẩn trương Thực tế là trực giác và cảm nhận tốt đến từ dữ liệu được nội tâm hóa qua nhiều, nhiều lần thực hành. Vâng, thực tế phức tạp vô hạn hơn những gì có thể đo lường. Nhưng việc đo lường giúp chúng ta nắm bắt thực tế tốt hơn. Thật vậy, việc sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả giống như học một ngôn ngữ mới. Nó đòi hỏi nhiều năm xây dựng kỹ năng và bối cảnh. Thật dễ để sử dụng sai, dù là do hiểu lầm hay cố ý. Tôi biết điều này quá rõ. Sự thành thạo yêu cầu mọi thứ từ cách phân tích một câu hỏi mơ hồ, đến việc đọc thành thạo các biểu đồ tam giác và bảng dày đặc, đến việc nhớ tên cụ thể của một cột cụ thể bằng một phương ngữ cụ thể của SQL. Quá nhiều người, như tôi, thường cảm thấy thất vọng bởi a) thời gian để có được câu trả lời b) cách để rút ra những diễn giải đúng c) lượng tiếng ồn mà tôi phải lội qua để tìm ra những hiểu biết thực sự có thể hành động. Thay vì sự tự tin và chất lượng cao hơn, chúng tôi nhận được những tín hiệu mâu thuẫn, những sự thật được chọn lọc, và sự tê liệt phân tích. Sundial là nỗ lực của chúng tôi để giải quyết những vấn đề đó. Chúng tôi đang đóng gói trí tuệ có quan điểm để hướng dẫn những người ra quyết định đến những quyết định nhanh hơn và tự tin hơn. Chúng tôi hình dung một thế giới mà *mọi người* đều có thể trở thành nhà phân tích chuyên gia của riêng mình. Sundial sử dụng AI và các kỹ thuật phân tích chuyên gia để làm cho những hiểu biết trở nên dễ tiếp cận với mọi người ra quyết định. Phân tích mẫu mực dẫn dắt người nghe qua một câu chuyện. Dữ liệu nên nói ngôn ngữ của doanh nghiệp, không phải ngược lại. Sundial cũng thông minh theo những cách mà bạn mong đợi từ một công cụ gốc AI. Nó không chỉ là việc tra cứu dữ liệu ("Doanh thu hàng năm của Ấn Độ tháng trước là gì?"), điều này đã trở thành tiêu chuẩn; mà Sundial cũng có thể xử lý phân tích sâu và phức tạp ("Tại sao doanh thu hàng năm giảm? Những yếu tố nào của tôi?"). Trong một bối cảnh đông đúc của các công cụ dữ liệu phân mảnh—bảng điều khiển, sổ tay, hệ thống ETL—Sundial mang tất cả lại với nhau thành một nền tảng trực quan. Chúng tôi tin rằng kỷ nguyên AI này sẽ thấy các đội ngũ làm được nhiều hơn với ít hơn, và di chuyển nhanh hơn bao giờ hết. Sứ mệnh của chúng tôi là xây dựng bộ não dữ liệu cho thế hệ công ty được hỗ trợ bởi AI tiếp theo. Chúng tôi rất vui mừng khi được hỗ trợ bởi @dpatil tại GPV—nhà khoa học dữ liệu chính đầu tiên của Hoa Kỳ và người sáng tạo ra thuật ngữ "nhà khoa học dữ liệu", cùng với những nhân vật nổi bật trong ngành như @amasad, @tobi, @fidjissimo, @alexschultz, @shishirmehrotra, @rsanghvi, @avichal, @drewhouston, @howietl và các công ty bao gồm @sequoia, @TribeCapital_, @sunflowercptl, @Unusual_VC. Phần tốt nhất của việc xây dựng Sundial là những người mà chúng tôi được làm việc cùng. Các thông báo tài trợ thì tốt và tất cả, nhưng điều thực sự thúc đẩy chúng tôi là phản hồi và quỹ đạo phát triển của khách hàng. Không có gì tốt hơn việc làm việc trên những vấn đề thú vị với những người mà bạn thích. Tiến lên! (P.S. Chúng tôi đang tuyển dụng kỹ sư AI, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu ở khu vực Vịnh -- DM tôi nếu bạn đồng cảm với sứ mệnh của chúng tôi, thích phân tích những vấn đề lớn thành những vấn đề nhỏ hơn, và đánh giá cao việc thực hành liên tục của nghề.)