Francois Ajenstat ist schon lange genug im Bereich Business Intelligence tätig, um zwei Generationswechsel zu erleben, von den Anfängen bei Cognos bis zur Self-Service-Revolution bei Tableau, zuletzt als Chief Product Officer bei dem in Seattle ansässigen Datenvisualisierungsunternehmen.
Jetzt startet er Goldene Analytikein in Seattle ansässiges Startup, das auf der Prämisse basiert, dass eine dritte Schicht im Gange ist und die etablierten Betreiber nicht in der Lage sind, mitzuhalten.
Das Unternehmen tauchte am Dienstag aus der Tarnung auf mit 7 Millionen US-Dollar Startkapital unter der gemeinsamen Leitung von NEA und Madrona, unter Beteiligung von Breakers. Das Unternehmen baut eine webbasierte Business-Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform auf, die laut Ajenstat die analytische Tiefe von Tableau, die Design-Sensibilität von Canva und den KI-gestützten Workflow von Cursor kombiniert.
„Die derzeitigen Spitzenreiter in diesem Bereich sind Tableau, Power BI und Looker, und sie leisten großartige Arbeit. Es sind fantastische Produkte, aber sie setzen auf KI, anstatt mit KI im Kern zu bauen“, sagte Ajenstat, Gründer und CEO des Unternehmens, in einem Interview. „Und es fühlt sich einfach nicht richtig an.“
Kernfunktionen: In einer Demo von Golden Analytics bei unserem Anruf lud Ajenstat einen E-Commerce-Rohdatensatz hoch und hatte mit zwei Klicks ein fertiges Dashboard. Die Plattform interpretierte die Daten automatisch, lieferte Erkenntnisse, schlug Fragen vor und generierte Visualisierungen.
Als er tiefer gehen wollte, bat er die KI, einem Verkaufsdiagramm ein Regionsfeld hinzuzufügen, und sie kam sofort nach. Er zeigte auch einen Storytelling-Agenten, der schriftliche narrative Analysen erstellt und Muster wie regionale Rentabilitätslücken identifiziert.
Im Mittelpunkt der Plattform steht das, was Ajenstat den „Slider of Autonomy“ nennt – Benutzer können die KI alles machen lassen, alles selbst machen oder irgendwo dazwischen landen.
Dies ist ein bewusster Kontrast zu den KI-Analysetools im Chatbot-Stil, die seit ChatGPT entstanden sind und sich tendenziell als Ersatz für menschliche Analysten positionieren. Ajenstat kauft diese Raserei nicht ab. „Es geht darum, Menschen zu befähigen – was auch immer sie tun wollen“, sagte er.
Technische Details: Das System führt etwa 120 verschiedene LLM-Aufrufe (Large-Language Model) über eine Orchestrierungsschicht aus, die Aufgaben an das Modell weiterleitet, das am besten passt, z. B. Gemini für visuelles Design, Claude von Anthropic für die Datenanalyse und andere.
Ajenstat nennt es eine Plattform von „KI-Spezialisten“ und nicht einen einzelnen Agenten.
Golden selbst wurde vollständig mit KI-Codierungstools und einem kleinen Team von Ingenieuren entwickelt. Ajenstat, ein Produktführer mit Hintergrund, sagte, er trage auch mit Cursor und Claude Code zur Entwicklung bei. „Es ist ermutigend zu sehen, wie schnell man in dieser Zeit aufbauen kann.“
Verfügbarkeit: Das Unternehmen plant, ein produktorientiertes Wachstumsmodell zu verfolgen, das es einzelnen Benutzern ermöglicht, die Plattform zu übernehmen, bevor sie sich in ihren Organisationen verbreitet – ähnlich dem Weg, den Tools wie Cursor und Slack einschlagen. Ungefähr ein Dutzend Erstbenutzer geben bereits Feedback und Ajenstat sagte, dass die allgemeine Verfügbarkeit noch Wochen entfernt sei. Der Preis wurde nicht bekannt gegeben.
Hintergrund: Ajenstat, der alleinige Gründer des Startups, ist nach einer drei Jahrzehnte währenden Karriere in der Datenanalyse zum ersten Mal CEO. Er begann bei Cognos, einem der ersten Business-Intelligence-Unternehmen, und verbrachte dann ein Jahrzehnt bei Microsoft in Produktfunktionen für SQL Server und Office.
Er verbrachte 13 Jahre bei Tableau und stieg vom Senior Director of Product Management zum Chief Product Officer auf, eine Position, die er mehr als sieben Jahre lang innehatte und die das Unternehmen durch seinen Börsengang und seinen Umsatz von 15,7 Milliarden US-Dollar begleitete Erwerb von Salesforce im Jahr 2019.
Golden hat fünf Vollzeitmitarbeiter und einen kleinen Chief Technology Officer. Zum Team gehören Ingenieure von Tableau, Snowflake, Apple, Microsoft und anderen Unternehmen, die von der Chance angezogen wurden, eine Kategorie zu überdenken, die ihrer Meinung nach ins Stocken geraten war, erklärte Ajenstat.
Investoren: Die Rolle der NEA bei der Finanzierung ist bemerkenswert. Die Firma war ein früher Unterstützer von Tableau. Nachdem Ajenstat das Unternehmen verlassen hatte, war er fast zwei Jahre lang als NEA-Venture-Berater tätig und fungierte gleichzeitig als CPO bei Amplitude, dem in San Francisco ansässigen Produktanalyseunternehmen.
Auch die Madrona-Seite der Investition ist eng mit Tableau verbunden. Mark Nelson, Venture-Partner von Madrona, fungierte von 2021 bis 2022 als Präsident und CEO von Tableau, und Geschäftsführer Tim Porter kennt Ajenstat seit seiner Zeit als Microsoft SQL Server.
In ein Beitrag auf LinkedInPorter stellte fest, dass große BI-Plattformen mittlerweile von Salesforce, Microsoft und Google kontrolliert werden und sich in Richtung der Prioritäten ihrer Mutterunternehmen weiterentwickelt haben.
„So funktionieren große Organisationen“, schrieb Porter. „Aber es bedeutet, dass der Analytiker – die Person, die tatsächlich die Arbeit macht – schon seit einiger Zeit ein nachträglicher Gedanke ist.“
Es ist das zweite Analytics-Startup mit tiefen Tableau-Wurzeln, das diese Woche gegründet wird.
Am Montag haben wir berichtete über Ridge AIgeleitet von der ehemaligen Tableau-Produktleiterin Ellie Fields und UW-Professor Jeffrey Heer, ebenfalls unterstützt von Porter und Nelson von Madrona. Ridge konzentriert sich auf eingebettete Analysen für SaaS-Unternehmen, einen anderen Markt als Goldens breiteres BI-Geschäft.
