Ellie Fields Und Jeffrey Heer kennen Sie die Datenvisualisierung von innen: Fields war mehr als 12 Jahre lang als Produkt- und Marketingleiter bei Tableau tätig, und Heer ist Professor an der University of Washington, dessen Open-Source-Tools häufig für webbasierte Visualisierung verwendet werden.
Aber selbst als sie und ihre Kollegen das Feld vorantrieben, konnten sie sich einer ähnlichen Schlussfolgerung nicht entziehen: Die Darstellung und Analyse von Daten im Internet ist im Grunde immer noch kaputt.
Ihre Lösung: Ridge KIein in Seattle ansässiges Startup, das KI und browserbasierte Technologie nutzt, um Softwareunternehmen dabei zu helfen, interaktive Dashboards und Datenagenten innerhalb von Stunden statt Tagen oder Monaten zu erstellen und bereitzustellen und diese direkt in ihre Produkte zur Nutzung durch ihre Kunden einzubetten.
Das Unternehmen nennt sein Kernprodukt „Ridge“ – ein Dashboard und einen Datenagenten, die einen gemeinsamen Datensatz nutzen, sodass Benutzer visuellen Kontext vom Dashboard erhalten und über den Agenten Folgefragen stellen können.
Finanzierung: Ridge AI kommt am Montag mit einer von Madrona angeführten Pre-Seed-Finanzierung in Höhe von 2,6 Millionen US-Dollar aus der Tarnung. Die Investition der Venture-Capital-Firma aus Seattle wurde vom Geschäftsführer geleitet Tim Porter und Venture-Partner Mark Nelsonder ehemalige CEO von Tableau.
An der Finanzierung beteiligt sich eine Liste von Angel-Investoren, die sich wie ein Who-is-Who der Analytik, KI und Daten liest: Chris stolzTableau-Mitbegründer und ehemaliger CTO; Carlos GuestrinMitbegründer von Turi und Direktor des AI Lab in Stanford; Adrien TreuilleGründer von Streamlit; Elissa Finkehemaliger CMO von Tableau; Und Jeff HammerbacherCloudera-Gründer, unter anderem.
Zielmarkt: Obwohl ihre Technologie breit einsetzbar ist, konzentriert sich Ridge AI zu Beginn speziell darauf, Software-as-a-Service-Unternehmen (SaaS) zu bedienen und ihnen die Möglichkeit zu geben, den Menschen und Unternehmen, die ihre Produkte nutzen, umfassende, interaktive Analysen zu präsentieren.
In einem Interview sagte Fields, dass der Bedarf besonders groß sei, wenn ein SaaS-Unternehmen versucht, den Vertrag eines Kunden zu verlängern. Das Produkt liefert möglicherweise echte Ergebnisse, aber wenn die Personen, die die Kaufentscheidung treffen, dies nicht anhand der Daten erkennen können, kann das Geschäft gefährdet sein.
„Der CFO wird fragen: Verwendet das überhaupt jemand?“ Fields nannte dies einen der Anwendungsfälle, in denen die Technologie von Ridge AI für SaaS-Unternehmen von erheblichem Wert sein könnte.
Der Druck, diesen Wert unter Beweis zu stellen, hat sich im Zuge der sogenannten „SaaS-Pokalypse“ verstärkt – da Unternehmen ihre Softwareausgaben konsolidieren und die Zunahme benutzerdefinierter KI-codierter Apps viele von ihnen in Frage stellt, ob es sich lohnt, bestehende Tools beizubehalten.
Was sie lösen: Nelson von Madrona sagte, er habe das größere Problem während seiner Zeit als CTO von Concur erlebt, als das Unternehmen ein Analyseprodukt auf IBM Cognos entwickelte, das Kunden die Möglichkeit gab, Einblicke in die Reisen und Ausgaben der Mitarbeiter zu gewinnen.
Es sei wichtig für das Unternehmen, sagte er, aber es sei mühsam, es aufrechtzuerhalten, und es gehöre nicht zu den Kernkompetenzen von Concur. Das Problem besteht für viele SaaS-Unternehmen bis heute fort.
SaaS-Unternehmen mussten sich in der Vergangenheit zwischen schwergewichtigen Business-Intelligence-Plattformen wie Tableau und Power BI, speziellen eingebetteten Analysetools oder der Entwicklung eigener Tools entscheiden. Fields sagte, keine dieser Optionen sei speziell für das Problem entwickelt worden, das Ridge löst.
Gründer: Ridge AI wurde von Fields, der als CEO fungiert, und Heer, leitender Wissenschaftler, mitbegründet, der neben seiner Arbeit im Unternehmen weiterhin als UW-Professor fungieren wird.
Außerdem im Team: Andy Caleyein Gründungsingenieur, der zuvor bei Tableau arbeitete, und Fritz Lekschasein Gründungsforschungsingenieur mit einem Ph.D. von Harvard und mehr als 20 Veröffentlichungen im Bereich Datenvisualisierung.
Fields und Heer wurden von Nelson und Porter aus Madrona eingeführt. Nelson kannte Fields, seit sie für ihn bei Tableau arbeitete, und er hatte durch seine Arbeit an der UW auch mit Heer Kontakt gehalten. Porter hatte inzwischen mit Fields die Stanford Business School besucht.
„Mir fallen keine zwei Menschen ein, die ich mehr mag und auf die ich mehr wetten würde als Jeff und Ellie“, sagte Nelson und beschrieb die Paarung als Beispiel dafür, was in der eingeschworenen Tech-Community von Seattle möglich ist.
Heer war zuvor Mitbegründer von Trifacta, einem Datentransformationsunternehmen, das 2022 von Alteryx übernommen wurde. Er und seine akademischen Mitarbeiter haben einige der am weitesten verbreiteten Open-Source-Tools für die Datenvisualisierung entwickelt, darunter Vega(-Lite), D3.js und das Mosaik-Framework, das als technische Grundlage von Ridge AI dient.
Fields kam als erster Produktvermarkter zu Tableau und stieg über mehr als 12 Jahre hinweg zum Senior Vice President für Produktentwicklung auf, vom Börsengang des Unternehmens bis zur Übernahme durch Salesforce. Anschließend arbeitete sie als Chief Product and Engineering Officer bei SalesLoft, wo sie das Problem, das Ridge nun zu lösen versucht, aus erster Hand erlebte.
Technologie: Ridge wird im Webbrowser des Benutzers und nicht auf einem Remote-Server ausgeführt und verwendet das Open-Source-Mosaik-Framework von Heer und eine browserinterne Datenbank namens DuckDB. Diese Architektur ermöglicht nahezu sofortige Interaktivität und bedeutet, dass das Softwareunternehmen, das sie einbettet, nicht bei jeder Dashboard-Interaktion für Cloud-Computing-Kosten aufkommen muss.
Auf der Erstellungsseite kümmern sich KI-Agenten um das Visualisierungsdesign, sodass Produktmanager ihre Wünsche in Geschäftsbegriffen beschreiben können, anstatt sich mit einem speziellen Tool vertraut zu machen.
Was kommt als nächstes: Fields sagte, Ridge AI plane, sich vor der Expansion mindestens ein paar Jahre lang auf seinen SaaS-Bereich zu konzentrieren, und wies darauf hin, dass der Markt in der Vergangenheit unterversorgt sei.
Das Unternehmen hat mit einer kleinen Anzahl von Pilotkunden zusammengearbeitet und lädt nun weitere Unternehmen zu einer geschlossenen Beta ein und nimmt Bewerbungen unter entgegen ridgedata.ai.
