データダッシュボードのスタートアップCountが約2.6億円を調達

アーリーステージの企業は、組織全体で扱うデータ量に悩まされることが多い。データが増えてくると、特にそうだ。データソフトウェア、データの混乱、データパイプラインの扱いに多額の費用がかかる。これらはすべてデータウェアハウス、クリーニングツール、視覚化プラットフォームに関わる。

Countは、オールインワンのデータプラットフォームを作ってこの問題を解決しようとしているスタートアップで、アーリーステージのチームに安価なデータパイプライン構築のためのツールを提供している。

Countはこれまでのステルスモードを終了し、240万ドル(約2億5800万円)の資金調達を発表した。この資金調達はLocalGlobeが主導し、Global Founders Capitalが参加した。同社のエンジェル投資家には、Micrrosoft(マイクロソフト)の企業戦略責任者だったCharlie Songhurst(チャーリー・ソンハースト)氏がいる。

Countは2016年に、経営コンサルタントだったOliver Hughes(オリバー・ヒューズ)氏とインペリアルカレッジの物理学者のOliver Pike(オリバー・パイク)氏が創業した。2人は、標準的なデータソフトウェアの複雑さと、業界で容認されている技術や設計上の制限のため、企業はデータドリブンの決定を下すことができないと分析していた。

発表の中でヒューズ氏は、同社が解決しようとしている問題について次のように述べている。「大きく成長しているチームは、データを管理するために複数の別々のソリューションに対して多額の投資が必要だった。そのようなソリューションを購入して実装するには1年から1年半かかる。そのため多くのスタートアップは、ツールが自分たちに合わなくなっても長期の契約に縛られる。Countはシンプルな従量課金制モデルなので、プラットフォームを無料で使い始め、チームの成長とデータの増加に伴ってその分だけ支払えばよい」。

LocalGlobeのパートナー、Remus Brett(レマス・ブレット)氏は次のように述べている。「データが極めて重要であることは多くの人が認識しているが、データを扱い、ストーリーを語るのはいまだに難しい。現在では、重要な決定をするためにデータを迅速に処理し分析することの価値は、かつてないほど大きい。Countを利用すれば、ごく初期の企業であってもデータ分析に基づいた意思決定を始められる」。

Countを利用しているTiney.coのCTO、Edd Read(エド・リード)氏は「Countによって我々はデータをすべてまとめてチーム全体の報告書を作れるようになった。同社の製品であるNotebooksを使えば、状況に応じた考察を共有し、SQLを学ばなくてもデータのクエリを利用できる」と述べている。

Countには、データウェアハウスではSnowflake、データクリーニングツールではDBT、分析プラットフォームではLookerなど、多くの競合がある。

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(翻訳:Kaori Koyama)

スタートアップの不安、スタートアップの大志

リキャピタリゼーション。レイオフ。スローダウン。CEOの交代。予算カット。規模縮小。

この数カ月間で、スタートアップの大型エグジットがいくつも達成され、米国時間2月25日にはIntuit(インテュイット)が71億ドル(約7830億円)でCredit Karma(クレディット・カルマ)を買収するというフィンテック界の輝かしい瞬間も迎えたが、スタートアップの世界では厳しい状況が続いており、方々でレイオフが行われている。その中心はおそらくソフトバンク・ビジョン・ファンドのポートフォリオだが、それに留まるどころの騒ぎではない。評判も悪く、知名度もないスタートアップは、どんどんシャッターを下ろしている。しかも、2020年の投資家たちの心情を左右するであろう新型コロナウイルスのようなグローバルでマクロな懸念をそこに織り込む余地すらない。

スタートアップの世界は、少々停滞し始めている。可能性が消えそうだという感覚がある。作ろうと思ったものはみな、すでに作られていて、技術そのものは世間の冷たい目で監視され、イノベーションはままならない。

多分、すべて本当だろう。しかしやれることは、まだまだたくさん残ってる。

どの経済セクターも、今なお抜本的な立て直しを必要としている。医療はまだほとんどデジタル化されていない。パーソナル化も一切されておらず、根拠に基づく、またはデータに基づく医療もほとんど進んでいない。住宅やインフラの建設コストはうなぎ登りだが、エンドユーザーが受ける利益は実際にはほとんどない。学資ローンの債務危機に苦しむ人たちも大勢いるというのに、学校制度は100年前からほとんど変わっていないように見える。

気候変動によって地球がますます浸食される中、数十億の人たちがインターネットを利用して産業と知識の経済圏に加わるようになり、先進国と同じ利便性を求めている。地球上のすべての人たちに空調、住宅、交通、医療などなどさまざまなものを提供するには、どうしたらいいのか。私たちは、二酸化炭素排出量を削減しつつGDPを100倍にしなければならない。数十億の人たちが我々を頼りにしているのだ。

組織の中において、私たちはデザイン、データ、意志決定をうまく組み合わせて製品のイノベーションと成長を生み出す方法を、ようやく理解し始めたところだ。昨日、私は、同僚のJordan Crook(ジョーダン・クルック)の目を通して見たデザイン界の変遷に関する記事を読んで、プロタイピング用のツールについて記事を書いた。たしかに、ツールは良くなっている。だが、無数の人たちが努力することなくデザインできるようになったとしたら、どうなるだろう? または、無数の人たちがコーディング不要のプラットフォームをもっと広く利用するようになったら、何が起きるだろうか? 我々は何をすれば、そうした人たちの創造力を後押しできるだろうか?

デジタル製品での一般的な体験を考えてみるのもいい。スマートフォンは高速になった。そのカメラで撮影できる写真も高精細になった。それでいて、手に持ったときの質感は変わらぬままだ。だがそれは本当の意味で、さまざまな利便性をきれいに融合させているだろうか? 私は今でも、ファイルの同期、電子メールのチェック、カレンダーへのランチミーティングの予定のリンクを行い、指で前後にフリックするときに細かい見落としがないか気をつけている。毎日のソフトウェアの利用がすっかり日常化したことで、特に指導を受ける必要もなく現代の技術で簡単に行えることを、笑えるほど初歩的なツールでやっているという現実に気づかなくなっている。

データもしかり。ビジネス、娯楽、行政におけるデータ革命は、ようやく幼年期を迎えたあたりだ。データは、大企業の周囲には散乱しているようだが、それが意志決定に何らかの影響を与えるまでには、今日でもほとんどなっていない。データをもっと効率的に利用できるようになったら、何が起きるだろうか? 今の無骨なビジネスインテリジェンスツールよりも高速にデータを調査できたとしたら、どうだろう? データの最適な調査パターンを、地球上のあらゆる個人が利用できるようになったとしたら、どうだろう? ごく簡単な意志決定においてすら、最善のAIモデルを即座かつ簡単に作って解決できるようになったとしたら、どうだろう?

例を挙げればきりがない。特定の市場から、コミュニティーの中のダイナミクスまで、そして社会と企業、エンドユーザーと、エンドユーザーに提供される製品に至るまで、現状はイノベーションサイクルの終点からはほど遠い。数百もの自動車メーカーと関連企業が最終的に現在のひと握りの巨大メーカーに統合されてしまった100年前のデトロイトとは違う。やれることはまだたくさんある。FAANGだけで対応できる数ではない。

適切な集団の中でさえ、何をやるべきかを知ることと、何をやらなければならないかを知っていることとの違いが、広く重大に受け止められていないのが奇妙に思える。今日、取り組む価値のある解決されていない課題は山ほどある。それは何千万もの人々の生活を支えるばかりでなく、数十億ドル(数千億円)規模の経済そのものになる可能性をも秘めているのだ。

だから、私たちは気持ちを切り替えなければいけない。私たちは、失敗したスタートアップのこと、それが成し遂げられなかった大志のことをしっかりと憶えておかなければいけない。いつ間違いが発生したのかを認識し、その煽りを受けた人たちの気持ちを考える必要がある。この業界のネガティブなニュースに蓋をしてはいけない。無視すれば、同じ過ちを犯してしまう。

とはいえ、雪崩のように押し寄せるネガティブなニュースや批判的な分析結果に立ち向かうには、ポジティブな気持ちが不可欠だ。未来を、変革を、私たち全員にまだ残っているパワーを見据えて、今すぐ方向転換をしよう。やらなければならないことが山ほどある。まだ日は昇ったばかりだ。

画像クレジットFlashpop  / Getty Images

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(翻訳:金井哲夫)

DatabricksのLakehouseはデータウェアハウスとデータレイクの良いとこ取り

Databricksが米国時間2月24日、パートナーたちによるData Ingestion NetworkとそのDatabricks Ingestサービスの立ち上げを発表した。目的は、企業が最高のデータウェアハウスと最高のータレイクを1つのプラットホームに結合することで、Databricksはそのコンセプトを「lakehouse(レイクハウス)」と呼んでいる。

同社のレイクハウスのコアにあるものはDelta Lakeで、これはLinux Foundationが管理するDatabricksのオープンソースのプロジェクトであり、データレイクにストレージの層を導入してユーザーがデータのライフサイクルを管理できるようにする。そして、スキーマの強制やログの記録などでデータのクオリティを確保する。DatabricksのユーザーはこれからはIngestion Networkの最初の5つのパートナーであるFivetranとQlik、Infoworks、StreamSets、Syncsortらと共同で自分たちのデータをDelta Lakeに自動的にロードできる。Databricksの顧客は、トリガーやスケジュールに関して何もセットアップしなくてよい。データが自動的にDelta Lakeに入っていく。

Databricksの共同創業者でCEOのAli Ghodsi(アリ・ゴッシ)氏は、次のように説明する。 「これまで企業は、自分のデータを伝統的な構造化データ(定型データ)やビッグデータに分割することを強いられ、それらを別々にBI(ビジネスインテリジェンス)やML(マシンラーニング)のユースケースに使っていた。これではデータがデータレイクやデータウェアハウスの中でサイロに入れられることになり、処理が遅くなるだけでなく部分的な結果ばかりになり、有効な利用ができないほど遅い、または不完全なデータになっていた。Lakehouseパラダイムへの移行にはさまざまな動機があるが、これもその1つだ。つまり、データウェアハウスの信頼性をデータレイクのスケールと結びつけて、あらゆるユースケースをサポートしたいのだ。このアーキテクチャが有効に働くためには、いろんなタイプのデータの取り入れが容易でなければならない。Databricks Ingestは、それを可能にする重要なステップだ」

Databricksのマーケティング担当副社長Bharath Gowda(バラス・ゴウダ)氏も、これによって企業が自分たちの最新のデータを分析することが容易になり、新しい情報が得られたときの反応性も良くなる、という。彼によると、ユーザーは彼らの定型データや非定型データをもっと上手に利用できるようになり、機械学習の良質なモデルを構築したり、データウェアハウスにある部分的なデータでなくすべてのデータに対する従来的な分析も可能になる。

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(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa

AWSのBIツールQuickSightがセッション課金制を導入して気軽な利用を促進

Amazon AWS上のビジネスインテリジェンスツールQuickSightは2015年にローンチしたが、しかし競争の激しいBI市場にこのサービスが与えたインパクトを量るのは難しい。でも同社にこのプロジェクトをギブアップする気配はなく、今日はQuickSightのダッシュボードのセッションあたりの課金という、新しい料金プランを導入した。それは明らかに、TableauやMicrosoftのPower BIが大きなマインドシェアを握っている市場に、食い込む努力の一環だ。

この新しい料金プランでも、ダッシュボードの作成と発行に関しては一人あたり月額18ドルのままだ。しかしダッシュボードの内容を読んで利用する者は、1セッションあたり30セントを払い、最大月額が一人あたり5ドルになる。1セッションの定義は、ログインしてから最初の30分のことだ。

それまでのQuickSightの料金プランは、一人あたり月額9ドルのスタンダードプランと、Active Directoryと保存時の暗号化がサポートされる24ドルのエンタープライズプランの二種類だった。

月額9ドルのプランは今後も残り、ダッシュボードを作る人と利用する人が同一人物であることの多い小企業にはこれで十分だろう。今回の新しい料金プランは、既存のエンタープライズプランと併存せず、それを置換する。

QuickSightはすでに、Tableauなどに比べるとかなり低料金だったが、しかしその機能の揃いぐあいについては、評価が低かった。今度のセッションあたりの料金制は、安売りをさらに強調するだけだ。

AWSでQuickSightを担当するVP Dorothy Nichollsは、今日のコメントでこう述べている:

“Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)が提供するスケーラビリティの優れたオブジェクトストレージや、従来のソリューションの1/10の費用で利用できるデータウェアハウジングサービスAmazon Redshift、そしてAmazon Athenaが提供するサーバーレスのアナリティクスにより、AWSは、かつてなかったほどのペースで、顧客がデータを保存し利用する場所になりつつある。そしてそれにより、知識労働者たちのほぼ全員が、それらのデータと、そこから得られるインサイトへの、容易なアクセスを求めるようになっている。それは、ほとんどの企業における近年の大きな変化だ。企業が全社にわたってそのような要求を満たすことは、かつては費用的に不可能だったが、Amazon QuickSightのこのたびのセッション課金制により、情報とアナリティクスへのアクセスが、新しい時代を迎えようとしている”。

QuickSightの現在のユーザーの中には、NFL, Siemens, Volvo, AutoTraderなどがいる。

画像クレジット: TechCrunch

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa

SisenseのSlack, Skype, Facebook Messenger, Telegram用ボットはBIへのアクセスを非技術系一般社員にまで日常化・民主化する

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複数のデータソースを結びつけてそれらを単一のダッシュボード上に要約するSisenseは、データとの対話性を広げる技術に積極的に挑戦する。この前はAmazon Echoとの統合を発表し、ユーザーがAlexaにデータをリクエストできるようにした。

そして今日は、ボットの統合。対象がEchoからメッセージングアプリに変わった。今日のリリースがサポートしているのは、Slack, Skype, Facebook Messenger, Telegramという、定番中の定番だ。

SisenseのCEO Amir Oradによると、“最初にこの4つをパートナーとして選んだのは、企業ユーザーがとても多くて、ほとんどの企業が使っているからだ。いずれもAPIがあるから、これらのメッセージングシステムにSisenseのような外部システムがアクセスできる。このようなオープンなプラットホームこそが、企業経営の未来であり、コラボレーションの原動力だ”、という。

ユーザーは、質問をしたり、単純なリストから選択をしたりする。Slackの統合では、誰かが営業データのチャートをシェアしたら、ユーザーは“See Widget”(ウィジェットを見る)や“See Dashboard”(ダッシュボードを見る)選べる。ウィジェットを選んだら、アナリシスのウィジェットがチャートのインサイト(insight, データの奥深い意味)を提供するだろう。

Sisense Slack bot.

写真提供t: Sisense

ボットのメリットは、ソフトウェアビジネスのワークフローにインテリジェンスを持ち込むだけではない。巧みな設計のボットの真の長所は、ソフトウェアそのものの複雑性を隠してくれることだ。

“セルフサービスタイプのサービスと、データの視覚化技術によって、非技術系のユーザーでもデータを日常的に使いこなせるようになった。うちのようなビジネスインテリジェンス(BI)・ボットは、そういうセルフサービスの上で、日常の仕事環境にデータのインサイト(データの洞察的意味)を直接提供する。〔宿主であるSlackなどの上で日常的にBIを提供する。〕

いちいち、何かをクリックしたり、セレクトしたり、ときにはコピー&ペーストしたり、という、ここ30年間のソフトウェアとの対話方式と違って、対話的操作がより会話に近いものになる。ボットは、自然言語によるソフトウェアとの対話に似た感覚を与え、うまく行けばソフトウェアの隠れた価値を浮かび上がらせる。直接、非技術系のユーザーに対して。

一見ギミックのようだが、実は、Sisenseなどが提供するデータを、顧客企業内のできるだけ多くの人びとに届ける、クリエイティブな方法だ。このようなツールは、データへのアクセスを大幅に民主化し、しかもデータのエキスパートの手を煩わせずに、情報への広範なアクセスを(スタッフだけでなく)ラインのビジネスユーザーにも与える。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

IBMのDataWorksはApache Sparkによるビッグデータ分析に人工知能Watsonが企業向け利用インタフェイスをまとわせる

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マシンインテリジェンスの分野は、研究開発が盛んであるだけでなく、より影響力の強い応用現場でも新しいトレンドが生まれつつある。それを好機としてApache Sparkのようなオープンソースのフレームワークは、データサイエンティストのニーズに応えるだけでなく、企業の事業開発にもデータ分析を持ち込もうとしている。

IBMがこのほど立ち上げたProject DataWorksは、SparkとIBM Watsonを組み合わせて、分析の堅実性を維持しつつそのスピードと使い勝手を向上しようとする。わかりやすく言えばDataWorksは、データ分析のためのGoogle Docsだ。今多くの企業は大量のデータを、いろんなところにばらばらに保存している。IBMのこの新製品は企業のすべてのデータを食べて、それを一箇所のアクセスしやすい場所に置く。

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データに、それを必要とする者が迅速簡単にアクセスできるために、IBMはダッシュボードを提供し、そこにデータのアクセス状態や、利用しているユーザー、カテゴリー関連の各種測度などを収めて表示する。IBMはその技術を、データをカタログに仕分け分類すること、と呼ぶ。検索は自然言語で行い、ユーザーはカタログに整理された情報を、これまでよりもずっと素早く取り出すことができる。また、データの取り入れ速度は、IBMによると、50〜100Gbpsである。

データの視覚化は、PixiedustやBrunelなどのコードを使って、わずか1行のコードで作り出される。視覚化によりもちろん、データ間の関連性や分類がよりわかりやすくなり、ふつうの社員でも、ひと目でインサイトを得ることができる。

大企業も中小企業も、IBMのクラウドプラットホームBluemixからDataWorksツールにアクセスできる。近く料金体系が確立すれば、ユーザー企業はこのシステムを数時間〜数日〜数か月と、長期間(または常時的に)稼働させられる。またIBMの構想では、データ分析を携帯キャリアのデータプランからも提供し、それを定額の月額制にすることもできる。

IBMのデータ分析担当VP Rob Thomasによると、企業はこのツールを活用することによって、人件費を大幅に節約できる。またデータ分析に関して、企業の特定部門の人間を教育訓練する苦労もなくなる。さしあたり、リテールや金融、通信などの分野が主な顧客層になるが、しかしThomasによると、中小企業のうち‘中’の方の企業も今すでにこのシステムに関心を示している。

DataWorksの動力となっているIBM Watsonは、これまでも同社の成長と売上を支えてきた。このたび新しいユースケースが増えることによって、Watsonはますます自分を改良していくだろう。そしてDataWorksの主要部分は、IBMが今年初めに買収したThe Weather Companyの技術を利用している。その買収の目的は不定形データの分析にあったが、今ではお天気情報ばかりでなく、Watsonの助力も得て、企業のデータ分析方面に新たな市場を開拓しつつある。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

BIサービスのTableauがドイツのHyPerを買収してビッグデータ分析を高速化

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BIサービスのTableauが、ドイツの先進的データベース企業HyPerを買収したことを発表した。Tableauのねらいは、彼らの技術を自社のプロダクト集合に組み入れることだ。

Tableauはビジネスインテリジェンスとデータ分析の企業として、企業顧客が自分たちのデータからインサイトを得ることを助けている。大学の研究から生まれたHyPerのデータベース技術は、Tableauのすべてのプロダクトのパフォーマンスを向上させる。Tableauのエンジニアリング担当シニアディレクターPatrice Pellandは、そう説明する。

“HyPerはダイアモンドの原石だ。ミュンヘン工科大学(Technical University of Munich, TUM)の研究チームがそれを開発した”、とTableauは述べている。

Tableauは実は、この若い企業に前から注目していた。最初に発見したのは、データベース技術に関する学界の場だった。その技術が姿をなしてくるにつれてTableauは、それが同社のBIサービスによくフィットしていることが分かってきた。

HyPerがTableauに持参する能力の中には、データ分析の高速化がある。それは、データセットのサイズとは無関係であり、トランザクションのシステムと分析システムを一体化してプロセスをスピードアップする。またその多様な分析能力は、定型データと非定型データの両方をサポートし、ビッグデータの分析に威力を発揮する。

まだ生まれたてほやほやのHyPerは資金もなく、Tableauが買収しようとしたとき、顧客もいなかった。買収の条件をTableauは公表していないが、Tableauのスポークスパーソンによると、“それは現金以外の取引なので公表はできない”、という。つまり、おそらくそれは1億ドルに満たない価額と思われるが、まだ新生児のような企業だから、それも当然かもしれない。

HyPerのトップは、TUMの二人の教授で、これまで院生たちとともに研究を続け、HyPerデータベースシステムの開発に至った。Tableauも数年前に、大学(スタンフォード)の研究プロジェクトから生まれた。つまり両者は‘大学発’というルーツを共有する。二人の教授は当面コンサルタントとして仕事を続け、プロジェクトに関わった4人のPhDは、ミュンヘンに設けられるTableauのR&D部門を担当する。

そのオフィスは今後拡張する予定だが、最初何名の社員でスタートするかは、公表されていない。

今現在、彼ら新しい社員たちは、シアトルにあるTableauの本社を訪れて、技術者たちとHyPerのデータベース技術とTableauのプロダクトとの統合について、話し合っている。

これはTableauの二度目の買収だ。“うちの企業をもっと良くする機会はいつも探しているが、企業文化という重要なものがあるので、買収にはつねに慎重だ”、とPellandは述べる。

なお、Tableauは2013年に上場し、昨年7月には一株127ドル44千とという高値をつけた。しかし今週水曜日(米国時間3/9)の時間外では、42ドル64セントと落ち込んでいる。今年のテクノロジー株は年初から良くないが、Tableauの下げは激しすぎる。

〔ここにグラフが表示されない場合は、原文を見てください。〕

[graphiq id=”3oaS89DzStf” title=”Tableau Software Inc. (DATA)” width=”700″ height=”414″ url=”https://w.graphiq.com/w/3oaS89DzStf” link=”http://listings.findthecompany.com/l/14692592/Tableau-Software-Inc-in-Seattle-WA” link_text=”Tableau Software Inc. (DATA) | FindTheCompany”]

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

DatameeerがシリーズDで$19Mを調達, Hadoopとデータ分析/BIの市場は成熟期に入る

データ分析市場のブームが始まっている。Clouderaなどのビッグデータ企業が提供するHadoopディストリビューションが成熟し、またリアルタイムのデータ処理ができるようになって有用性も増した。今では安価な日用雑貨のようなハードウェアを集めてクラスタを作り、データの分散処理を行い、その結果を分析する。そして顧客たちはHadoopとデータ分析を組み合わせたデータハブを作って、それまでのデータウェアハウス技術よりも安上がりな代替技術を備えようとしている。

Datameerは、このようなトレンドに乗じようとしているビジネスインテリジェンス(BI)企業だ。同社は今日、Next World Capital(NWC)が率いるラウンドにより、1900万ドルの資金を調達した。これには、WorkdayCiti Ventures、そしてSoftware AGが新たに参加し、既存の投資家Kleiner Perkins Caufield & ByersRedpoint Venturesも参加した。今回のシリーズDのラウンドにより、同社の獲得資金総額は3660万ドルになった。

Datameerの技術はMapReduceをその内部で利用し、データをノードのクラスタにマッピング、さらにそれを縮小してデータの統合化やデータ分析、データの視覚化などのアプリケーションへ供給する。HadoopはDatameerのデータハブとして機能し、BIのためのプラットホームを提供する。

Searsなどのモデル企業はDatameerのこのようなデータ処理構造を、クレジットカードの不正防止に利用し始めている。また、機械類の予防的メンテナンスや、広告料金の設定の最適化などにも使われている。

これらのユースケースは、Hadoopの真価を実証している。企業はますます、自社独自のデータハブの構築に巨費を投じるようになっている。NWCのパートナーBen Fuは、今週行った電話インタビューでこう語った。

“われわれは、Hadoopの利用が一つの山場にさしかかった、と感じている”、Fuはそう言った。“しかも今のトレンドは、今後数年は続くだろう”。

NWCはヨーロッパで顔を広め、このデータ分析市場に関して企業にカウンセリングを行うアドバイザー組織を構築した。オープンソース製品を幅広く利用していることもあって、同社にとっての機会は急速に開けつつある。

“企業の理解と取り組みのペースは合衆国よりも速い”、とFuは言った。

データ分析とその上のBIの市場は、今ブームになりつつある。したがってDatameerの競合他社もたいへん多い。新進のHadaptKarmasphereなどのほかに、Tableau SoftwareJaspersoft、それにMicroStrategyなども、この分野での競争相手だ。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))