元Google社員たちが蓄積したデータ分析ノウハウを生かしてビッグデータ分析サービスZillabyteを立ち上げ

かつてGoogleにいたJake Quistが、データ分析分野のディスラプトをねらうスタートアップZillabyteを作った。Quistの説明によると、彼ともう一人のファウンダはGoogleのエンジニア時代に、社内用の、きわめて詳細なデータ分析のできる、いくつかのツールに接していた。それらのツールは、強力であるだけでなく、QuistらGoogleの社員たちが、正しい意思決定のためのデータ分析を、容易に行うことができた。

Quistはこう語る: Googleを辞めたとき、Googleの外の世界ではデータ分析がきわめてお粗末であることに気づいた。これは、ビッグチャンスではないか。いまあるツールはニッチ製品が多く、大企業しか買えないようなものばかりだ。またそれに代わるような製品も、出来が悪い。

Quistと彼の協同ファウンダは、使用に当たってPhDを要しないビッグデータの分析サービスに、ビジネスチャンスを見た。Zillabyteではユーザが自分の分析だけに集中でき、面倒な技術的細部はすべてZillabyteが担当する。したがって、このサービスの中心的な価値は、便利で使いやすいが、それが機能性を犠牲にした結果ではないことだ、そうQuistは言う。

そのアプリケーションは、企業ユーザのための高度なデータ分析をすべてクラウド上で行う。データの取得、クリーニング、リソースの管理、高度なアルゴリズムの実装などは、どれもユーザの負担にならない。Zillabyteはインタフェイスとして誰もが知っているスプレッドシートなどを用い、必要リソースのスケーリングも自動的に行う。たとえば企業ユーザはTwitterに対して感情分析を行うアルゴリズムを適用し、それと株価との相関を視覚化して見ることができる。ユーザは、使用したリソースに対してのみ支払う。パワーユーザはこの機能性をさらに拡張して、Zillabyteのインフラの上に、ビッグデータを分析するためのカスタムアプリケーションを築くこともできる。

Zillabyteは、レディメイドのデータベースも提供する。その一つが、Web全体をクロールした結果を集めたデータ集合だ。そこからユーザはたとえば、”Facebook Connectを使っているサイトがいくつあるか”、”日本語ページを提供しているサイトはいくつあるか”、等々のことを知ることができる。ユーザは、Hadoopについて何も知る必要がない。使用したリソースに対して、支払うだけだ。

今後Zillabyteは、自然言語処理(NLP)などの高度なアルゴリズムも提供していく。たとえば、上で述べたWebクロールデータにNLPを適用すると、Barack Obamaに結びついている位置情報をすべて知ることができるだろう。そしてその情報をもとに、対話的な視覚化を作り出すこともできる。

ただし、Zillabyteのメインの基本はあくまでも、技術知識のない企業ユーザにとって使いやすい、という点だ。今はまだ自己資本だけの同社は、現状が非公開ベータで、一般公開は来年3月の予定だ。

ビッグデータとビジネスインテリジェンスは、明らかに今後の成長市場だ。Zillabyteがこの分野でどれだけの地歩を築けるか、今後を見守りたい。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa)）