Leighton Welch é CTO e cofundador da Tracer. A Tracer é uma ferramenta alimentada por IA que organiza, gerencia e visualiza conjuntos de dados complexos para impulsionar inteligência empresarial mais rápida e acionável. Antes de se tornar o Diretor de Tecnologia da Tracer, Leighton foi Diretor de Insights do Consumidor na SocialCode e VP de Engenharia na VaynerMedia. Ele passou sua carreira sendo pioneiro no ecossistema de tecnologia de anúncios, executando o primeiro Snapchat Advert e consultando sobre APIs comerciais para algumas das maiores plataformas do mundo. Leighton se formou em Harvard em 2013, com graduação em Ciência da Computação e Economia.
Você pode nos contar mais sobre sua formação e como suas experiências em Harvard, SocialCode e VaynerMedia o inspiraram a cofundar a Tracer?
A ideia authentic surgiu há uma década. Um amigo de infância me ligou em uma sexta-feira à noite. Ele estava tendo dificuldades para agregar dados em várias plataformas sociais para um de seus clientes. Ele imaginou que isso poderia ser automatizado, então pediu minha ajuda, já que eu tinha formação em engenharia de software program. Foi assim que fui apresentado ao meu atual cofundador, Jeff Nicholson.
Esse foi o nosso momento de lâmpada: a quantidade de dinheiro gasta nessas campanhas estava superando em muito a qualidade do software program que rastreia esses dólares. Period um mercado nascente com uma tonelada de aplicações em ciência de dados.
Continuamos construindo softwares analíticos que pudessem atender às necessidades de campanhas de mídia cada vez maiores e mais complexas. Conforme íamos atacando o problema, desenvolvemos um processo – etapas claras para obter os dados díspares ingeridos e contextualizados. Percebemos que o processo que estávamos construindo poderia ser aplicado a qualquer conjunto de dados – não apenas à publicidade – e é isso que o Tracer é hoje: uma ferramenta alimentada por IA que organiza, gerencia e visualiza conjuntos de dados complexos para impulsionar uma inteligência empresarial mais rápida e acionável.
Estamos ajudando a democratizar o que significa ser uma organização “orientada por dados” ao automatizar as etapas necessárias para ingerir, conectar e organizar conjuntos de dados díspares entre funções, fornecendo BI poderoso por meio de relatórios e visualizações intuitivos. Isso pode significar conectar dados de vendas ao seu CRM de advertising, análises de RH a tendências de receita e infinitas outras aplicações.
Você pode explicar como a plataforma da Tracer automatiza análises e revoluciona a pilha de dados moderna para seus clientes?
Para simplificar, vamos definir analytics como a resposta a uma pergunta de negócios por meio de software program. No cenário atual, há realmente duas abordagens.
- O primeiro é comprar software program vertical. Para CFOs, pode ser o Netsuite. Para o CRO, pode ser o Salesforce. O software program vertical é ótimo porque é de ponta a ponta, pode ser hiperespecializado e deve funcionar imediatamente. A limitação do software program vertical é que ele é vertical: se você quer que o Netsuite fale com o Salesforce, você está de volta à estaca zero. O software program vertical é completo, mas não é flexível.
- A segunda abordagem é comprar software program horizontal. Pode ser um software program para ingestão de dados, outro para armazenamento e um terceiro para análise. O software program horizontal é ótimo porque pode lidar com praticamente qualquer coisa. Você certamente pode ingerir, armazenar e analisar seus dados do Salesforce e do Netsuite por meio desse pipeline. A limitação é que ele precisa ser montado, mantido e nada funciona “pronto para uso”. O software program horizontal é flexível, mas não é completo.
Oferecemos uma terceira abordagem criando uma plataforma que combina as tecnologias necessárias para relatar qualquer coisa, tornada acessível o suficiente para funcionar imediatamente, sem quaisquer recursos de engenharia ou sobrecarga técnica. É flexível e completa. Tracer é a plataforma mais poderosa do mercado, que é tanto agnóstica quanto de aplicação, e de ponta a ponta.
O Tracer processou cerca de 10 petabytes de dados no mês passado. Como o Tracer lida com uma quantidade tão grande de dados de forma eficiente?
Escala é incrivelmente importante em nosso mundo, e sempre foi uma prioridade na Tracer, mesmo nos primeiros dias. Para processar esse quantity de dados, aproveitamos muitas das melhores tecnologias da categoria e evitamos reinventar a roda onde não precisamos. Estamos incrivelmente orgulhosos da infraestrutura que construímos, mas também somos bastante abertos sobre isso. Na verdade, nosso programa de arquitetura está descrito em nosso website.
O que dizemos aos parceiros é isto: não é que suas equipes de engenharia interna não sejam capazes de construir o que construímos; na verdade, elas não deveriam ter que fazer isso. Nós montamos as peças da pilha de dados moderna para você. A estrutura é eficiente, testada em batalha e modular para que possamos evoluir dinamicamente com o cenário.
Muitos parceiros virão até nós buscando liberar recursos de engenharia para focar em iniciativas estratégicas maiores. Eles usam a arquitetura do Tracer como um meio para um fim. Ter um banco de dados não responde a perguntas de negócios. Ter um pipeline ETL não responde a perguntas de negócios. O que realmente importa é o que você é capaz de fazer com essa infraestrutura depois que ela for montada. É por isso que construímos o Tracer – somos seu atalho para obter respostas.
Por que você acredita que dados estruturados são essenciais para a IA e quais vantagens eles oferecem em relação aos dados não estruturados?
Dados estruturados são essenciais para a IA porque permitem interação humana handbook, o que acreditamos ser um componente essencial para resultados eficazes. Dito isso, no ecossistema de hoje, estamos realmente mais bem equipados do que nunca para alavancar os insights em dados não estruturados e formatos anteriormente difíceis de acessar (documentos, imagens, vídeos, and so forth.).
Então, para nós, trata-se de fornecer uma plataforma por meio da qual contexto adicional pode ser incorporado das pessoas que estão mais familiarizadas com os conjuntos de dados subjacentes, uma vez que esses dados tenham sido disponibilizados. Em outras palavras, são dados não estruturados → dados estruturados → mecanismo de contexto do Tracer → saídas orientadas por IA. Nós nos sentamos no meio e permitimos um loop de suggestions mais eficaz e intervenção handbook quando necessário.
Quais desafios as empresas enfrentam com dados não estruturados e como o Tracer ajuda a superar esses desafios para melhorar a qualidade dos dados?
Sem uma plataforma como a Tracer, o desafio com dados não estruturados é todo sobre controle. Você alimenta o modelo com dados, o modelo cospe respostas, e você tem muito pouca oportunidade de otimizar o que está acontecendo dentro da caixa preta.
Digamos, por exemplo, que você queira determinar o conteúdo mais impactante em uma campanha de mídia. O Tracer pode usar IA para ajudar a fornecer metadados sobre todo o conteúdo que foi executado nos anúncios. Ele também pode usar IA para fornecer análises de última milha para obter de um conjunto de dados altamente estruturado essa resposta.
Mas, no meio tempo, nossa plataforma permite que os usuários desenhem as conexões entre os dados de mídia e o conjunto de dados onde os resultados vivem, definam de forma mais granular o que é “impactante” e limpem as categorizações feitas pela IA. Essencialmente, abstraímos e produtizamos as etapas para remover a caixa-preta. Sem IA, há muito mais trabalho a ser feito pelo humano no Tracer. Mas sem o Tracer, a IA não consegue obter a mesma qualidade de resposta.
Quais são algumas das principais tecnologias baseadas em IA que a Tracer usa para aprimorar sua plataforma de inteligência de dados?
Você pode pensar no Tracer em três categorias principais de produtos: Fontes, Conteúdo e Saídas.
- Sources é uma ferramenta usada para automatizar a ingestão, o monitoramento e o controle de qualidade de dados distintos.
- Contexto é uma camada semântica de arrastar e soltar para a organização de dados depois que eles são ingeridos.
- Saídas é onde você pode responder perguntas de negócios com base em dados contextualizados.
Na Tracer, não vemos a IA como um substituto para nenhuma dessas etapas; em vez disso, vemos a IA como outra forma de tecnologia que todas as três categorias podem aproveitar para expandir o que pode ser automatizado.
Por exemplo:
- Fontes: Aproveitando a IA para ajudar a criar novos conectores de API para fontes de dados de cauda longa não disponíveis em nosso catálogo de parceiros.
- Contexto: Aproveitando a IA para limpar metadados antes de executar regras de tag. Por exemplo, limpando variações de nomes de publicações em todos os idiomas.
- Resultados: Aproveitar a IA como um substituto imediato para painéis onde o caso de uso comercial é exploratório, em vez de um conjunto fixo de KPIs que precisam ser relatados repetidamente.
- A IA nos permite alcançar esses tipos de aplicações de maneiras simples e acessíveis.
Quais são os planos da Tracer para o desenvolvimento e inovação futuros no espaço de inteligência de dados?
Tracer é um agregador de agregadores. Nossos parceiros vão contar conosco para aplicações específicas dentro de equipes e funções, ou para uso em inteligência de negócios multifuncional. A beleza do Tracer é que, quer você esteja nos alavancando para tomar melhores decisões com seus gastos de mídia e criativos, ou construindo painéis para vincular métricas díspares da cadeia de suprimentos às vendas e tudo mais, os blocos de construção são consistentes.
Estamos vendo organizações que formalmente dependiam de nós em uma área do negócio (por exemplo, mídia e advertising), expandindo aplicativos para outras áreas do negócio. Então, onde nossos principais clientes eram formalmente executivos seniores de mídia ou parceiros de agência, hoje em dia trabalhamos em toda a organização, fazendo parcerias com CIOs, CTOs, cientistas de dados e analistas de negócios. Continuamos a desenvolver nossas ferramentas para acomodar mais e mais aplicativos e personas, tudo isso enquanto garantimos que a tecnologia principal seja escalável, flexível e acessível para usuários não técnicos.
Obrigado pela ótima entrevista. Os leitores que desejarem saber mais devem visitar o Tracer.
