인터뷰
Sean Byrnes, Outlier의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈
Sean Byrnes는 Outlier의 CEO이자 공동 창립자로, 자동화된 비즈니스 분석 플랫폼과 아웃라이어 데이터 식별의 선도적 권위자입니다. Outlier를 창립하기 전에, Sean은 2014년 Yahoo에 인수된 모바일 애널리틱스 및 광고 플랫폼인 Flurry를 설립했습니다.
머신 러닝과 데이터 과학에 관심을 가지게 된 계기는 무엇인가?
저는 항상 무언가를 구축하는 것을 즐겨왔으며, 대학에서 저는 그것을 구축하는 가장好的 방법이라고 생각하여 공학을 전공했습니다. 저는 컴퓨터 과학 강의를 수강하기 시작했고, 가장 흥미로운 것은 물리적으로 구축된 것이 아니라 컴퓨터 시스템이 世界를 바꿀 것이라는 것을 깨달았습니다. 저는 머신 러닝(ML) 강의를 수강했고, 프로그램을 작성하여 사람처럼 학습할 수 있다는 것을 배우고 놀랐습니다. 그 강의의 마지막 날, 저는 교수에게 저의 일생을 머신 러닝에 посвятить 싶다고 말했습니다.
그것은 저를 머신 러닝에 대한 대학원으로 이끌었지만, 졸업 당시 머신 러닝을 중심으로 하는 산업은 아직 너무 원시적이었고, 경력을 쌓기에 적합하지 않았습니다. 저는 소프트웨어 회사에서 일하기 시작했고, 나중에 저는 자체적으로 소프트웨어 회사를 설립했습니다. 2015년에 Outlier를 설립했을 때, 클라우드 기술이终于 머신 러닝을 집중할 수 있는 플랫폼으로 만들었고, 저의 꿈을 실현할 수 있었습니다!
2014년, आप Flurry, Inc.를 설립했으며, 이후 Yahoo에 인수되었습니다. Flurry를 설립했을 때의 마음가짐은 무엇이었나요? 그것이如此 성공할 것이라고 예상했나요?
Flurry를 설립한 초기 아이디어는 이메일에 쉽게 접근하는 간단한 문제를 해결하는 것이었습니다. 이것은 휴대폰이 전화와 문자 메시지를 보내는 것만 할 수 있었던 시절입니다. Flurry는 이 문제를 해결하기 위해 시작되었으며, 이메일과 뉴스를 우리가 모두 가지고 있는 장치에 가져오기 위해 시작되었습니다. 블랙베리는 모바일 메시징이 전문가들에게 인기 있다는 것을 증명했으므로, 우리는 그것을 모든 소비자에게 가져오려고 시도했습니다.
Flurry는 성공적인 앱 개발자였지만, 우리는 2008년에 내부 분석 플랫폼을 다른 앱 개발자에게 개방함으로써 더 큰 기회를 보았습니다. 그 당시, 아이폰과 안드로이드는 출시되었지만, 아직 앱을 지원하지 않았습니다. 우리는 우리의 Flurry 앱을 통해 모바일 앱의 변혁적인 힘을 보았으므로, 우리는 더 큰 혁명이 오고 있다고 믿었습니다. 모두가 모바일 웹에 투자하고 있었지만, 우리는 모바일 앱을 위한 분석 플랫폼을 제공함으로써 모바일 앱에 전념했습니다.
그것은 좋은 타이밍이었습니다. 애플과 구글이 앱 스토어를 출시했을 때, Flurry는 이미 3년간 사용한 모바일 앱을 위한 분석 플랫폼을 보유하고 있었습니다. 2008년 가을부터, Flurry는 6년 동안 매 6개월마다 두 배로 성장했습니다.
2015년에, 당신은 Outlier AI를 출시했습니다. 이 회사의 기원 이야기를 공유해 주시겠습니까?
2014년, 우리는 Flurry를 Yahoo에 매각했습니다. 그 때, 우리는 전 세계에 약 50만 명의 분석 고객을 보유하고 있었으며, 저는 그들 중 많은 사람들과 만나고 다녔습니다. 어디를 가든, 모든 회사는 저에게 같은 질문을 했습니다. “Sean, 이 데이터가 좋습니다. 그러나 이 모든 데이터에서 무엇을 찾아야 합니까?” 모든 회사는 모든 위치와 모든 분야에서 데이터에서 가치를 찾는 것에 어려움을 겪고 있었습니다.
저가 그것에 대해 생각해 보니, 우리는 새로운 비즈니스 인텔리전스 시대에 도달했다는 것을 깨달았습니다. 우리의 모든 비즈니스 인텔리전스 도구는 이미 알고 있는 질문에 대한 답변을 제공하도록 설계되었습니다. 그러나 문제는 우리가 무엇을 물어야 할지 모르는 것이었습니다! 우리는 자동으로 질문을 찾고 가져오는 새로운 제품 세대를 필요로 했습니다.
그 비전이 자동화된 비즈니스 분석이 되었습니다. 즉, 소프트웨어가 자동으로 새로운 문제와 기회를 발견하는 능력입니다.
기업들이 가장 큰 문제는 무엇을 물어야 할지 모르는 것입니다. Outlier AI가 어떻게 이 문제를 해결하는지 설명해 주시겠습니까?
Outlier는 자동으로 데이터에 숨겨진 통찰력을 찾습니다. 데이터가 저장된 모든 곳(데이터베이스, 클라우드 도구 등)에 Outlier를 연결하는 데 몇 분밖에 걸리지 않습니다. 그러면 고객 행동의 변화, 인구 통계의 변화, 비즈니스 운영의 변화에 대한 질문이 포함된 피드가 제공됩니다. 이러한 통찰력은 자동으로 생성되지만, 인간 분석가가 보고서를 작성하는 것과 같은 모든 것을 포함합니다. 즉, 자연어 생성 및 근본 원인 분석이 포함됩니다. 이것은 구성을 요구하지 않으며, 시작하기 위해 훈련이나 구현이 필요하지 않습니다. 온라인 학습 시스템에만 의존하기 때문입니다.
결과적으로, Outlier는 매우 빠르게 배포될 수 있으며, 머신 러닝에 대해 아무것도 모르는 일반 비즈니스 사용자들이 사용할 수 있습니다. 그들은 단지 Outlier를 데이터에 연결한 다음, 매일 아침에 비즈니스에 대해 물어볼 것들에 대한 3~5개의 통찰력을 얻습니다. 이것은 마법처럼 느껴질 수 있지만, 사실은 많은 수학입니다.
우리가 가장 흥奮하는 부분은 Outlier가 우리 고객들의 첫 번째 머신 러닝 제품인 경우가 많으며, 때로는 첫 번째 비즈니스 인텔리전스 도구라는 것입니다. 전통적인 비즈니스 인텔리전스 도구는 설정하고 구성하기가 매우 어려워서 대부분의 사용자에게 겁을 주는 것입니다. Outlier는 매우 쉽게 설정할 수 있으며, 이전 경험이 없더라도 사용할 수 있습니다.
Outlier AI는 어떤 머신 러닝 기술을 사용합니까?
Outlier 플랫폼은 우리의 파이프라인에서 수십 가지의 머신 러닝 기술을 사용합니다. 즉, 시간 시리즈 모델링에서 비지도 클러스터링 및 추천 시스템까지입니다. 실제로, Outlier 시스템이 생성하는 모든 통찰력은 최소한 12개의 머신 러닝 시스템이 함께 작동하여 생성한 결과입니다! 이것은 중요합니다. 비즈니스 사용자는 매우 높은 수준의 품질과 신뢰성을 요구하기 때문입니다. 그리고 단 하나의 머신 러닝 기술만으로는 그러한 품질을 생산할 수 없습니다. 그러나 그렇게 많은 머신 러닝 시스템을 오케스트레이션하는 것은 매우 어렵습니다. 하지만 결과를 보면 마법처럼 보입니다.
사실, 우리는 딥 러닝(신경 네트워크)을 제외한 거의 모든 머신 러닝 기술을 사용합니다. Outlier 제품의 중요한 부분은 설명 가능성입니다. 즉, 사용자가 Outlier가 특정 통찰력을 어떻게 찾았는지 정확히 알 수 있어야 합니다. 이것은 머신 러닝에 대해 아무것도 모르는 사용자와 신뢰를 구축하는 데 중요합니다. 사용자에게 간단한 용어로 설명해야 하기 때문입니다. 딥 러닝과 같은 접근 방식에 대한 설명 가능성을 제공하기 위한 훌륭한 작업이進行 중이며, 그것이 개발되면 우리는 그것을 추가할 수 있습니다.
당신은 또한 천사 투자자입니다. 어떤 종류의 회사나 기업가에게 투자합니까?
저는 문제를 해결하는 회사와 기업가에게 투자합니다. 문제는 사람의 원하는 것과 현재 얻을 수 있는 것 사이의 차이입니다. 가장 중요한 것은 해결하려는 문제의 잠재력과 해당 문제를 가진 시장의 크기입니다. 1억 달러의 시장 크기라면 10만 달러의 투자에 20배의 수익을 낼 수 있습니다. 하지만 시장 크기가 500만 달러라면, 10만 달러의 투자에 20배의 수익을 낼 수 없습니다. 만약 저가 10년 후에 해당 회사가 그 규모에서 운영될 수 있다고 생각한다면, 저는 주목합니다. 그것은 다음을 포함합니다:
- 계획을 제시하십시오. 계획이 변경될 수 있지만, 크고 좋은 결과를 얻기 위한 신뢰할 수 있는 장기 계획을 가지고 있어야 합니다. 처음부터 신뢰할 수 있는 계획을 만들 수 없다면, 시장의 변화를 따라가면서 새로운 계획을 개발할 수 있을 것 같지 않습니다. 제시하는 계획은 또한 비즈니스 성장 과정에서 직면할 수 있는 주요 위험 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 그것을 보여주십시오. 이미 계획을 따라 사업을 구축했습니다. 따라서 잘 실행한 것을 보여주십시오. 진행 상황은 투자자에게 투자할 이유가 되지 않지만, 진행 상황은 계획이 신뢰할 수 있으며, 계획에 따라 실행할 수 있다는 증거입니다.
- 팀을 판매하십시오. 10년은 긴 시간입니다. 회사가 매우 성공적이 되려면, 긴하고 어려운 길을 가야 합니다. 팀은 중요합니다. 회사를 어려운 상황을 통해 이끌어갈 것입니다. 벤처 투자자는 그것을 신뢰해야 합니다. 결국, 그들은 당신에게 투자합니다.
- 승리하십시오. 만약 정말로 20배의 수익을 생산할 수 있는 큰 기회를 발견했다면, 다른 많은 사람들이도 발견했을 것입니다. 경쟁자들과 대면할 때 승리할 수 있는 뚜렷한 경쟁 우위를 보여주어야 합니다.
최근 인터뷰에서, 새로운 카테고리의 제품을 판매하려면 고객에게 어떻게 사용할지 말해줄 수 없으며, 둘 다 할 수 없다고 말했습니다. 이 주장을 간단히 설명하고, 성공하기 위한 마음가짐의 중요성을 설명해 주시겠습니까?
새로운 카테고리의 제품은 새롭기 때문에, 누군가의 일상 루틴의 일부가 아닙니다. 사람들은 바쁘기 때문에, 대부분의 시간이 이미 사용 중입니다. 새로운 카테고리로서, 누군가의 루틴에 시간을 얻어야 하며, 그들은 원하는 대로 맞출 수 있어야 합니다. 따라서, 사용 방법을 말해줄 수 없습니다. 그것은 당신이 어떻게 맞출지 말하는 것과 같습니다. 시간이 지나고, 자신을 증명한 후에, 일상적인 습관의 일부가 되면, 사용 방법을 말해줄 수 있습니다.
만약 기존 제품의 대체품을 구축하는 것이라면, 이미 누군가의 일상 루틴에 시간이 할당되어 있습니다. 그런 경우, 사용 방법을 말해주어야 합니다. 즉, 다른 제품을 대체하여 시간을 차지하기 위해 사용 방법을 말해주어야 합니다.
15년 이상 동안, 소비자 및 기업 회사 모두를 위한 수상 경쟁에 참가한 사용자 인터페이스를 구축했습니다. 훌륭한 인터페이스를 경쟁에서 차별화하는 것은 무엇입니까?
훌륭한 사용자 경험은 훈련이나 튜토리얼 비디오가 필요 없이 즉시 사용할 수 있는 것입니다. 많은 제품이 전문가가 되는 데 필요한 모든 것을 제공하는 것에 초점을 맞추고 있지만, 대부분의 사용자는 전문가가 되기 전에 포기합니다. 따라서, 대부분의 고급 기능은 사용되지 않습니다. 제품 디자이너가 개발할 수 있는 가장 중요한 기술은 처음 사용자로서의 입장에서 제품을 보는 것입니다. 그리고 제품을 처음 보는 사용자로서의 모든 혼란과 마찰을 식별하는 것입니다.
또한, 훌륭한 사용자 인터페이스의 또 다른 중요한 측면은 “가시적 차별화”입니다. 제품을 사용하기 시작한 지 30초 이내에, 사용자는 해당 제품이 다른 제품과 어떻게 다른지 정확히 알 수 있어야 합니다. 30초 이상 걸리거나, 설명해야 한다면, 사용자는 포기하고 다른 제품으로 이동할 것입니다. 사람들은 오늘날 많은 제품으로 둘러싸여 있기 때문에, 주목을 끌기 위해 매우 빠르게 움직여야 합니다. 소비자 제품부터 기업 소프트웨어까지 모두如此합니다.
경쟁 우위를 생각할 때, 대부분의 사람들은 복잡한 기술을 생각하지만, 훌륭한 사용자 경험은 최고의 경쟁 우위 중 하나입니다. 제품의 매끄럽고 마법 같은 사용자 경험을 복사하기는 매우 어렵습니다. 그것은 많은 미묘함과 세부 사항을 포함하기 때문입니다.
당신은 또한 회사에 조언을 합니다. 어떤 회사들이 당신에게 접근해야 합니까?
저는 소비자 앱, 금융 서비스, 기업 소프트웨어 스타트업 등 다양한 회사에 조언을 합니다. 저의 유일한 기준은 창립자가本当に 배울 의지가 있고, 긍정적 및 부정적 피드백에 대해 열린 마음을 가지고 있는 것입니다. 저의 경력에서 가장 가치 있는 조언자는 모든 소음으로부터 벗어나 저에게 정직하고 비판적인 평가를 제공했습니다. 많은 조언자들은 긍정적인 것을 말하고 창립자를 격려하지만, 그것은 장기적으로 도움이 되지 않습니다. 저는 창립자 여정에서 필요한 두 가지 종류의 지원자에 대한 차이를 요약했습니다. (Coaches vs Cheerleaders).
훌륭한 인터뷰에 감사합니다. 기업가들은 이러한 지혜의 조각을 주목해야 합니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 Outlier를 방문해야 합니다.
