初心坚信，与AI相结合的BI产品一定是未来的趋势。企业使用BI的最终诉求是为了以数据驱动业务增长，因此结合AI的数据分析产品，除了回答what以外，帮助公司解决why以及how的问题，是数据分析接下来的发展方向。
ThoughtSpot概况
2012年，ThoughtSpot成立于硅谷，由 Ajeet Singh 和 Amit Prakash 二人联合创办，致力于通过AI技术，降低BI的使用门槛和应答速率，让普通员工可以实现专业数据科学家的工作。今年ThoughtSpot的收入增长了108%，目前共有683名员工，其中工程师183名，销售人员121名。
创业初期，ThoughtSpot的团队关注到，传统的汇报模型效率慢，数据分析的速度赶不上业务需要数据的速度；而在消费者端，人们在日常生活中采用Google或者Facebook获取信息，获取信息的方式也已经有了很大的变化。同时，尽管数据在指数级增长，但是数据分析以及其转化为洞见传递给终端用户（老板或者一线业务人员）的呈现形式没有改变。因此，团队推出了“以搜索引擎”的方式来做数据分析的解决方案，希望做分析能和像在 谷歌上搜索一样简单。
在创办ThoughtSpot之前，Ajeet Singh 联合创办了云计算公司 Nutanix，并见证公司上市成为2016年最大的IPO（目前市值61.9亿美金）；Amit Prakash 曾是微软搜索引擎Bing的创始工程师之一，后加入谷歌领导了多个数据分析项目。
2021年11月15日，ThoughtSpot宣布完成1亿美金E轮融资，投后估值42亿美金，较今年3月的估值涨翻超两倍，总融资额近6.8亿美金。本轮融资由March Capital领投，Lightspeed Ventures, Snowflake Ventures, Khosla Ventures, Fidelity, Capital One Ventures, GIC, General Catalyst 以及Sapphire Ventures跟投。
产品业务
ThoughtSpot通过新的通用搜索功能比关系搜索更进一步，再次将AI驱动分析提升到新高度。
SearchIQ 搜索引擎
- SearchIQ基于ThoughtSpot的关系搜索基础平台构建自然语言处理(NLP)技术。SearchIQ提供灵活、直观的用户体验，让用户能够仅需通过语音或随意的日常用语即可与他们的数据“交谈”和搜索。
SpotIQ AI引擎
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利用AI算法形成自动化的洞见生成
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SpotIQ会广泛推送和提出见解：SpotIQ已使用AI自动回答商人关心但却不知道要询问的数千个问题。借助TS5，SpotIQ不仅可在被提问时获得见解，而且甚至可在他们没有提问的情况下自动将相关见解推送给用户。这款工具还配置升级界面，包括新增的“您知道吗？”页面，该页面可快速显示通常深埋在数据库中的有趣的数据结果。
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BI & 可视化服务器
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分布式管理机制：监测、管理、轻松实现可拓展
商业模式
ThoughtSpot的产品面向各行业公司的销售、市场、运营、金融等部门的员工，定价基于服务器和数据量，使产品能够为不限数量的用户部署。 其中，客户分为两类，钻石客户和黄金客户：
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钻石客户为收入至少为10亿美金的大型公司，直销或通过合作伙伴获取；
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黄金客户为收入小于10亿美金的公司，主要由渠道合作伙伴服务。
目前的客户包括Walmart, Fannie Mae, Exxon, Verizon, Hulu, Daimler, Bank of the West, Royal Bank of Scotland, British Telecom等，平均客单价超过70万美金，平均首次销售价为30万美金。
总结
BI可视化本身在企业数字化转型过程中是非常刚需的需求，本身企业构建数字化平台的最终目的是为了数据分析以及数据辅助（指导）决策，因此BI产品在整个数字化转型的过程中有不可替代的作用，同时BI产品本身与数据中台、数仓以及一些数据平台有很好的关联度和合作基础。在此背景下，即使已经发展了很长时间，全球的BI市场增速依旧可以达到30%左右，而对比之下，国内目前BI产品的市场相比于全球的市场（$22.8B）还有很大的差距，未来的市场潜力巨大。
与此同时，初心也观察到BI产品在国外的一些演化路径，并系统性地学习了ThoughtSpot这样新一代的BI产品。观察美国的市场发展，虽然头部有PowerBI 以及Tableau这样的头部公司，依旧可以有ThoughtSpot成长起来，给予用户更好的使用体验以及灵活性。而这背后的核心原因是原有的拖拉拽模式在使用门槛上依旧有一定的难度，相比之下搜索式BI的操作体验更便捷，符合BI平民化（下放给业务部门使用）的趋势。
同时，初心坚信，与AI相结合的BI产品一定是未来的趋势。企业使用BI的最终诉求是为了以数据驱动业务增长，因此结合AI的数据分析产品，除了回答what以外，帮助公司解决why以及how的问题，是数据分析接下来的发展方向。