TracerのCTO兼共同創設者Leighton Welch – インタビューシリーズ

Leighton Welchは、TracerのCTO兼共同創設者です。 Tracerは、複雑なデータセットを組織化、管理、視覚化して、より迅速で実行可能なビジネスインテリジェンスを提供するAI搭載ツールです。 TracerのCTOになる前に、Leightonは、SocialCodeのConsumer InsightsディレクターとVaynerMediaのエンジニアリングVPでした。彼は、広告テクノロジー生態系の先駆者としてキャリアを積み、最初のSnapchat広告を実行し、世界的大手プラットフォームの商用APIにアドバイスしました。 Leightonは、2013年にハーバード大学を卒業し、コンピューターサイエンスと経済学の学位を取得しました。

あなたの背景と、ハーバード、SocialCode、VaynerMediaでの経験について、もう少し教えてください。Tracerを共同創設するきっかけとなったのは何ですか?

元々のアイデアは10年前に生まれたものです。私の幼なじみが金曜日の夜に私に電話をかけてきました。彼はクライアントのためにさまざまなソーシャルプラットフォームのデータを集めるのに苦労していたのです。彼はこれを自動化できるのではないかと思い、ソフトウェアエンジニアリングの背景がある私に助けを求めてきました。那が私が今の共同創設者ジェフ・ニコルソンと出会ったきっかけでした。

これが私たちの閃きの瞬間でした：キャンペーンに費やされる金額は、キャンペーンを追跡するソフトウェアの品質をはるかに上回っていました。まだ成熟していない市場で、データサイエンスには多くの応用がありました。

私たちは、ますます大規模で複雑なメディアキャンペーンのニーズに応えることができる分析ソフトウェアを開発し続けました。問題に対処するうちに、明確なステップを確立しました。データを取り込み、文脈化するためのプロセスを開発しました。私たちが構築したプロセスは、広告以外のあらゆるデータセットにも適用できるということを実感しました。今日のTracerは、複雑なデータセットを組織化、管理、視覚化して、より迅速で実行可能なビジネスインテリジェンスを提供するAI搭載ツールです。

私たちは、データを跨ぐ機能間で、またはさまざまな機能間で、シンプルで直感的なレポートと視覚化を通じて、強力なBIを提供することで、「データ駆動型」の組織になることを民主化しています。これは、セールスデータをマーケティングCRMに接続したり、人事分析を収益トレンドに接続したり、さらには無限の応用例があります。

Tracerのプラットフォームがどのようにして分析を自動化し、クライアントのための現代的なデータスタックを革命的に変えているのか、詳しく説明してください。

簡単に説明するために、分析をビジネスの質問に答えるためのソフトウェアと定義しましょう。今日の風景の中で、基本的に2つのアプローチがあります。

• 最初のアプローチは、 垂直ソフトウェアを購入することです。CFOの場合は、Netsuiteかもしれません。CROの場合は、Salesforceかもしれません。垂直ソフトウェアは、エンドツーエンドで、超特化されており、ボックスから出てすぐに動作するはずです。垂直ソフトウェアの制限は、垂直的であるということです。NetsuiteとSalesforceを接続したい場合は、最初からやり直す必要があります。垂直ソフトウェアは完成していますが、柔軟性がありません。
• 2番目のアプローチは、水平ソフトウェアを購入することです。これは、データの取り込み用のソフトウェア、保存用のソフトウェア、分析用のソフトウェアなどです。水平ソフトウェアは、ほとんどすべてに対応できます。SalesforceとNetsuiteのデータを水平ソフトウェアを通じて取り込み、保存、分析することはできます。水平ソフトウェアの制限は、組み立てて維持する必要があり、ボックスから出てすぐに動作しないことです。水平ソフトウェアは柔軟ですが、完成していません。

私たちは、レポートするための必要な技術を組み合わせたプラットフォームを作成することで、3番目のアプローチを提供しています。ボックスから出てすぐに動作するように、十分にアクセス可能にしました。柔軟で、かつ完成しています。Tracerは、市場で最も強力なプラットフォームであり、アプリケーションに依存せず、エンドツーエンドで動作します。

Tracerは先月、約10ペタバイトのデータを処理しました。Tracerは、膨大な量のデータを効率的に処理する方法について教えてください。

拡張性は私たちの世界では非常に重要であり、Tracerの初期の日々から常に優先事項でした。大量のデータを処理するために、私たちはベストインクラスの技術を活用し、必要ない場合は車輪を再発明しません。私たちが構築したインフラストラクチャは非常に優れており、またそれについてオープンです。実際、建築プログラムはウェブサイトに概説されています。

パートナーに伝えることは次のとおりです。パートナーの社内エンジニアリングチームが私たちが構築したものを構築できないということではありません。そうではなく、構築する必要がないということです。私たちは、パートナーにとって現代的なデータスタックのピースを組み立てました。フレームワークは効率的で、戦闘に適応しており、動的に進化するためにモジュラーです。

多くのパートナーは、エンジニアリングリソースを解放して、より大きな戦略的イニシアチブに焦点を当てるために、Tracerのアーキテクチャを利用してきます。Tracerのアーキテクチャは、手段への手段として利用されます。データベースを持つことによってビジネスの質問に答えることはできません。ETLパイプラインを持つことによってビジネスの質問に答えることはできません。本当に重要なのは、インフラストラクチャが構築されたら何ができるかです。那が私たちがTracerを構築した理由です。私たちは、あなたの質問に答えるためのショートカットです。

構造化データがAIにとってどのように重要であるか、また、構造化データと非構造化データの違いについて教えてください。

構造化データは、手動での人間のインタラクションを可能にするため、AIにとって非常に重要です。これは、私たちが効果的な出力の不可欠なコンポーネントであると考えるものです。ただし、今日のエコシステムでは、以前はアクセスが困難だったフォーマット（ドキュメント、画像、ビデオなど）の非構造化データの洞察を活用することができるようになりました。

私たちにとって、構造化データは、最もデータセットに精通している人々が、データがアクセス可能になると、追加のコンテキストを組み込むことができるプラットフォームを提供することです。つまり、非構造化データ → 構造化データ → Tracerのコンテキストエンジン → AI駆動の出力です。私たちは、フィードバックループをより効果的にし、必要に応じて手動介入を可能にするために、間に入ります。

企業が非構造化データに直面する課題と、Tracerがこれらの課題をどのように克服してデータ品質を向上させるかについて教えてください。

Tracerのようなプラットフォームがない場合、非構造化データの課題はすべてコントロールについてです。データをモデルにフィードし、モデルが答えを出しますが、ブラックボックスの中で何が起こっているかを最適化する機会はほとんどありません。

例えば、メディアキャンペーンで最も影響力のあるコンテンツを決定したいとします。Tracerは、AIを使用して、実行されたコンテンツのメタデータを提供することができます。また、AIを使用して、構造化データセットから答えまでの最後のマイルの分析を提供することもできます。

しかし、その間、私たちのプラットフォームは、ユーザーがメディアデータと結果が存在するデータセットの間の接続を引き出し、より詳細に「影響力」を定義し、AIによって行われた分類をクリーンアップすることを可能にします。基本的に、私たちはステップを抽象化し、ブラックボックスを除去しました。AIなしでは、Tracerで人間が行う作業がはるかに多くなります。しかし、Tracerなしでは、AIは同じ質の答えに到達できません。

Tracerがデータインテリジェンスプラットフォームを強化するために使用する主要なAIベースのテクノロジーについて教えてください。

Tracerは、3つのコア製品カテゴリに分けることができます：ソース、コンテンツ、出力。

• ソースは、さまざまなデータの取り込み、監視、QAを自動化するツールです。
• コンテキストは、取り込まれた後のデータの組織化のためのドラッグアンドドロップのセマンティックレイヤーです。
• 出力は、コンテキスト化されたデータの上でビジネスの質問に答えることができる場所です。

Tracerでは、AIをこれらのステップのいずれかを置き換えるものと見なしていません。代わりに、AIはこれらすべてのカテゴリで利用できる技術と見なしています。

例えば：

• ソース：AIを使用して、パートナー カタログで利用できない長テール データ ソースへの新しい API コネクタを構築します。
• コンテキスト：AIを使用して、タグ ルールを実行する前にメタデータをクリーンアップします。例えば、すべての言語の発行名のバリエーションをクリーンアップします。
• 出力：AIを使用して、ビジネス ケースが探索的である場合のダッシュボードを置き換えます。固定された KPI のセットを繰り返し報告するのではなく、探索的です。
• AIにより、これらのアプリケーションをシンプルでアクセス可能な方法で実現できます。

Tracerの将来の開発とデータインテリジェンス分野における革新について教えてください。

Tracerはアグリゲーターのアグリゲーターです。パートナーは、チームや機能内、またはクロスファンクショナル ビジネス インテリジェンスのために、特定のアプリケーションに私たちを依存します。Tracerの美しさは、メディア支出とクリエイティブのためのより良い決定を下すために、またはサプライ チェーンからセールスまでのさまざまなメトリクスをリンクするダッシュボードを構築するために私たちを利用することです。構築ブロックは一貫しています。

組織が、元々私たちを1つのエリア（例：メディアとマーケティング）で利用していたが、現在はビジネスの他のエリアにアプリケーションを拡大しているのを見ています。私たちの主な顧客は、元々シニア メディア エグゼクティブまたはエージェンシーのパートナーでしたが、現在はCIO、CTO、データ サイエンティスト、ビジネス アナリストと協力しています。私たちは、より多くのアプリケーションとペルソナを収容するためにツールを構築し続けながら、コア テクノロジーが非技術的なユーザーにとってスケーラブル、柔軟、かつアクセス可能であることを保証しています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳しく知りたい読者は、Tracerを訪問してください。