Zetta

接続済みのウェアハウスにZettaを向けると、BIダッシュボードをこちらに代わって組み上げ、データの変化に合わせて可視化が更新される。会社側が掲げるのは、ダッシュボードが散らばらないこと、そしてこちら側で構築しなくていいことの2点だ。BIをきちんと整えられずにいたチームほど、手早いデータインサイトが効いてくる。グラフの見た目を調整する余地は残るが、既定の道筋は手組みではなく自動だ。

AIデータアナリストは、自分のデータに載ったチャット画面だ。同僚に聞くのと同じ調子で質問すると、答えを返し、多くの場合グラフも添える。セルフサービスプランには月ごとの質問枠があり、Starterが1,000件、Growthが10,000件で、これが利用量の上限になる。SQLを書かない人にとって、この会話型アナリストがZettaを選ぶ価値があるかを決める。

指標ビルダーは、各KPIの意味を一度だけ定義する場所で、説明文も添える。以降どのダッシュボードもこの一つの定義から引くので、2つのレポートが「何をもってアクティブ顧客とするか」で静かに食い違うことがない。会社側が前面に出すデータ不整合の問題に、ここで対処している。

グラフだけでなく、ZettaはKPIの原因と今後の方向を文章で説明するインサイトを生成する。現在の値だけを示すものではない。会社側はこれを、投資家や取締役会に成長の物語を語る用途に置いている。数字の周りの語りが数字そのものと同じ重みを持つ場面だ。生のダッシュボードより一段上になる。ただしAIインサイトの質は、上流の指標がどれだけ丁寧に定義されているかに左右される。

セルフサービスプランでは、ZettaはSnowflake、BigQuery、Redshiftにつながる。ほとんどのスタートアップがすでに使っている3つのウェアハウスだ。設定は既存のウェアハウスをつなぐだけになり、データ移行は要らない。Enterpriseプランはこれを350以上のコネクタを持つカタログに広げ、Salesforce、Hubspot、広告プラットフォームを網羅する。ウェアハウスのテーブルに業務データを足したいチーム向けだ。

Enterpriseの層は、ソフトウェアをサービスで包む。Zettaはデータウェアハウスのホスティングと運用を担い、指標を代わりに設定し、分担型のデータチームと、StripeとChargebee向けに用意されたARRダッシュボードのライブラリへのアクセスを提供する。セルフサービスのBIツールとは性格が違い、内製で能力を作らずに成果だけを欲しい企業に向く。