Пока продажи с первичными интеграциями стоят для Jellyvision дорого, компания даже инвестиции на это привлекает, но через пару лет будет просто грести деньги лопатой. В России ниша, вероятно, свободна.
https://www.jellyvision.com/
SNOWFLAKE
Snowflake предлагает своим клиентам Data Warehouse в облаке. Через красивый веб-интерфейс в систему можно загружать любые свои данные от excel-файлов до многогигабайтных таблиц, ну а если счет идет на терабайты (и гонять их через браузер — идея странная), то можно использовать готовые утилиты командной строки.
Следующий шаг после загрузки — собственно анализ. Предполагается, что большинство клиентов будут использовать встроенный SQL через всё тот же красивый веб-интерфейс, но и командная строка опять же никуда не делась. Для тех, кто не очень понимает, а зачем это вообще может понадобиться, несколько примеров (остальные могут три абзаца пропустить).
Пример 1. Выгружаем из своего магазина данные по всем заказам, загружаем их в Snowflake и начинаем делать всякие запросы, пытаясь найти какие-нибудь закономерности или что-то интересное. Это можно было бы сделать в excel, но excel может и не переварить наш объем; это мог бы сделать программист, но программисты всегда чем-то заняты; это можно было бы сделать в своем аналогичном интерфейсе, но его делать надо, а программисты всегда чем-то заняты.
Пример 2. Выгружаем из своего сайта все логи, загружаем их в Snowflake и вечно там храним, а при каких-то авариях-расследованиях смотрим, что же этот пользователь или эта группа пользователей делали на сайте месяц назад. Или, например, статистику по уникам за определенный период в определенном разделе считаем. Это всё мог бы делать сисадмин с помощью grep/awk/sort, но хранить достаточно большие логи на Snowflake, пожалуй что, и дешевле, чем у себя, SQL работает быстрее grep, да и искусство утрачено, не все уже руками считать умеют.
Пример 3. С двух разных сайтов выгружаем их базы и смотрим на пересечения по пользователям, пытаясь увидеть, чем такие люди и их поведение отличаются от остальных. Опять же если аналитик знает SQL, то ему можно программиста не отвлекать, это всегда эффективнее выходит.
По сравнению с традиционными решениями облако дает свое главное классическое преимущество — оплата только за потребленные ресурсы, что во многих задачах может означать практически ноль. Хранение данных стоит 40 долларов в месяц за терабайт — это, конечно, дороже себестоимости (Амазон S3 — 23 доллара), но для разумных объемов полностью компенсируется отсутствием беспокойства. Цена вычислений зависит от тарифного плана, масштаб — несколько долларов в час. Для случая аналитика, работающего в интерактивном режиме, оплата за решение без следа растворится в зарплате специалиста.
От конкурентов-клонов Snowflake защищен технической сложностью — попробуйте сделать SQL, который хоть как-то будет переваривать терабайты информации без лицензионных отчислений и профессионального DBA, думающего отдельно о каждой таблице.
Тема модная, красивые графики все рисовать любят, аналитики в любой американской компании есть, сервис им нравится, выручка растет, инвестиции тоже растут. В последней сделке стартап получил 100 миллионов долларов по оценке около полумиллиарда.
https://www.snowflake.com/
OKTA
Казалось, что специальным SaaS-приложением можно решить любую проблему, кроме проблемы слишком большого количества подключенных SaaS-приложений, но стартап Okta взял и этот рубеж.
Корпоративный мир, особенно американский, любит использовать красивые и полезные SaaS-решения, в рамках одной компании может использоваться и сотня каких-то сервисов, начиная со Slack и заканчивая Salesforce. В результате (в худшем случае) системные администраторы при приеме-увольнении нового человека должны завести-удалить с десяток записей в разных системах, а сам сотрудник должен помнить дюжину паролей с разными требованиями и разными политиками по обновлению.
И вот тут-то на сцену и выходит Okta. Их основной продукт реализует Single Sign-On между корпоративной Active Directory и тысячами разнообразных SaaS, т. е. возможность ходить везде по «паролю от винды», вводимому в одном месте. Нужно один раз настроить всё правильно, и дальше пропадает как значительная часть рутины сисадминов по управлению учетными записями, так и необходимость в отдельных паролях для конечного пользователя. И да — проинтегрированных сервисов действительно тысячи, я не преувеличиваю.
Кроме удобства, естественно, повышаются и безопасность, и управляемость IT, и всё это относительно недорого — несколько долларов за человека в месяц, почти любой полезный SaaS стоит в разы дороже, а их у целевой аудитории подключено как минимум несколько. Платных клиентов у Okta около двух с половиной тысяч, в сумме они приносят выручки порядка 150 миллионов долларов в год, оба числа ежегодно почти удваиваются. На окупаемость компания пока не вышла, но сделает это, по сути, когда захочет, достаточно только притормозить маркетинг и темпы роста. Другой вопрос, что это пока никому не нужно, деньги на развитие в 2017 году на IPO получили, года на три должно хватить. На бирже компания сейчас стоит 2,2 миллиарда. (И да — Microsoft их уже не купил, хотя, казалось бы, должен был. Он делает свой аналог.)
https://www.okta.com/
GRAMMARLY
Насколько могу судить, я пишу по-русски достаточно грамотно. И то же думал про свой английский: я понимал, что мои тексты упрощенные, без сложных конструкций и ярких идиом, но считал, что явных ошибок в них мало, тем более что и браузер, и word подчеркивали что-то редко. Ха! Стоило установить себе плагин от Grammarly — и иллюзии развеялись как дым.
Это всего лишь проверка грамотности текста, но это хорошая проверка. Он не проверяет слова по словарю, а действительно знает английскую (только английскую) орфографию с пунктуацией, видит пропущенные запятые, несогласование времен, неправильные артикли, понимает, что player должен обязательно has, а не have, и замечает еще огромную кучу разных проблем. Меня правит практически в каждом абзаце, при том что, повторюсь, стандартные средства не подчеркивают почти ничего. Важно, что ошибки не просто отмечаются, но и полноценно разъясняются. В общем, действительно полезное применение технологий AI.
Технически в Grammarly есть три варианта реализации: плагин к Chrome/Safari/Firefox/IE, плагин к MS Office и самостоятельный текстовый редактор. Работоспособным кажется только вариант в браузере — менять привычный редактор даже ради проверки английского — это чересчур, а в Word он почему-то ломает возможность Undo через Ctrl-Z (как?! кто так программирует?!), что, конечно, полностью убивает возможность использования.
Модель монетизации, естественно, основана на подписке — бесплатно можно видеть только явные ошибки, а премиум-пользователи примерно за 20 долларов в месяц получают еще и стилистические рекомендации в духе «a lot of тут не подходит, используйте лучше much». Платит за такое скорее всего очень маленький процент аудитории, но при текущих 7 миллионах DAU это должно быть несколько сот тысяч человек (т. е. десятки миллионов годовой выручки).
Компания говорит, что она прибыльная, да и инвестиций до 2017 года не было, убытки покрывать было нечем, куда бы они делись без прибыльности. Но решили расти быстрее, взяли аж 110 миллионов долларов весной 2017-го.
https://www.grammarly.com/
CLOUDERA
Про успехи Cloudera рассказывать скучно, всё слишком обычно, как в истории про нужный продукт в нужное время и нужном месте. Талантливые инженеры создали свой дистрибутив хорошего набора opensource-продуктов (Hadoop и экосистемы вокруг него), а талантливый менеджер построил систему консалтинга и поддержки — и рассказывать про них нечего, все такие бизнесы очень похожи.
Бум Big Data приумножил востребованность стартапа, иметь много данных стало модно, всем надо их хранить и обрабатывать, Hadoop — популярнейшее решение, а Cloudera — крупнейший его поставщик. Проект стал не просто хорошим, а суперуспешным, в списке клиентов — весь цвет мирового бизнеса от Cisco до MasterCard.
Итог развития — закономерное IPO в 2017 году, текущая капитализация в 2 миллиарда долларов, в P&L сплошные убытки, а выручка стремительно растет — всё опять же по классическим канонам. Но на этом благостном фоне есть один очень интересный и необычный факт: IPO-то на самом деле downround! Последние венчурные деньги привлекались в 2014 году по оценке четыре миллиарда, а не два.
Инвестором тогда был Intel, причем уже тогда было известно, что он существенно переплатил, — всего лишь за две недели до него в Cloudera инвестировали другие фонды, и их оценка была 1,8 миллиарда, так быстро проекты не растут. Точные мотивы этого шага всплывут в мемуарах лет через двадцать, но, по слухам, необоснованность цены Intel отлично понимал, и это была осознанная премия за большую долю и дальнейшее влияние на развитие стартапа. Софт от Cloudera — один из самых популярных потребителей процессорной мощности в мире, и теперь его оптимизируют в первую очередь именно под железо от Intel — и это факт, а не домыслы, для подтверждения достаточно полистать блог проекта. При этом важно помнить, что программисты Cloudera ведь не только свой код пишут, но и в основной opensource-репозиторий Hadoop коммитят, а значит, новые Xeon'ы получают преимущество перед конкурентами вообще по всему рынку. Такой бонус вполне может стоить 400 миллионов долларов, которые потерял Intel в этой инвестиции…
