盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?

2023-11-20 23:59

本文主要是介绍盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

提到大数据公司,我们首先想到的可能就是帮助美国消灭本拉登的 Palantir。除此之外,CB Insights 还整理了另外 13 家估值超过 10 亿美元的大数据公司。

提到大数据公司,我们首先想到的可能就是帮助美国消灭本拉登的 Palantir,这家公司的价值已经超过 200 亿美元。除此之外,CB Insights 整理了另外 13 家估值超过 10 亿美元的大数据公司。让我们看一下这 14 家大数据独角兽公司都在做什么。

大数据非常重要。关于大数据的兴起,IBM 的看法是:

我们每天创造的数据达 2.5万兆字节——仅过去两年,就创造出现在世界上 90% 的数据。这些数据来自各处:比如,搜集气候信息的传感器,社交媒体上的帖子,数字图片和视频,购物交易记录,手机 GPS 信号等。

数据量无比庞大,为了从这些数据中挖掘出意义,我们需要搜集,储存数据,并创造应用程序分析这些数据。我们曾经讨论过当今最成功的大数据公司 Palantir , 以及这个价值 200 亿美元的公司是如何独占鳌头的。然而事实上,研究大数据的公司不计其数。以下是 Firstmark 所描述的「大数据概貌」。

盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?

如果你想在大数据方面投资,那么,从哪儿着手?你可以看看估值 10 亿(或以上)的大数据公司。根据 CB Insights 报告,有 14 家大数据独角兽公司可供你参考。第一个当然是我们经常提到的 Palantir。其他 13 家如下所述:

盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?

估值:41 亿美元—— Cloudera 创建于 2008 年,其中,10.4 亿美元的投资分别来自 Google Ventures ,支持 CIA 的 In-Q-Tel(Palantir也为CIA提供服务支持)和 Intel 等公司。Cloudera 正在开发基于「100%开源软件和开放标准」的「首个企业大数据」联合平台。合作伙伴包括 Microsoft, Oracle, 和 Intel 等,他们共同与各大公司签订协约,使用该平台。这是 Cloudera 的 108 个客户的成功案例 (http://www.cloudera.com/customers.html),客户包括各大行业的巨头,如雪佛龙,第一资本,孟山都、三星、思科等。)

盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?

估值:20 亿美元—— Nutanix 创建于 2009 年,其中,3.12 亿美元的投资分别来自 Khosla Ventures, Fidelity, 和 Goldman Sachs 等投资方。该公司「采用了专利弹性数据结构,通过本机化融合计算和存储, 提供网络规模 IT 基础设施产品,等等」,也就是说,它们会帮你简单储存数据,花费却比竞争对手提供的解决方案要低。与 Cloudera 一样,Nutanix 的解决方案服务横跨所有产业,也与 Microsoft 和 Intel 展开合作 。

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估值:20 亿美元—— Domo 创建于 2010 年,其中,5.8 亿美元的投资分别来自 Blackrock , Fidelity, Peter Thiel’s Founders Fund 和 Jeff Bezos 等著名投资商。该公司正在销售其软件即服务平台(SaaS),该平台可链接客户数据所在的任意系统。你可以像这些例子(https://www.domo.com/connectors)一样,使用 100 个「连接器」把所有的数据资源连接起来。换句话说,它们将客户数据储存在「云」里,而后发放给客户简易工具,使客户可以从任意平台(甚至包括手机)存取这些数据。它就是你的大数据仓库,仓库替你保存。

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估值:16 亿美元—— MongoDB 创建于 2007 年,其中 3.11 亿美元的投资分别来自 Fidelity , Goldman Sachs 和 In-Q-Tel 等投资方,致力于研发他们的「文件导向的数据集」。你知道传统数据库如何包含表格和字段的吗「文件导向的数据集」的构建方式与之不同。相反,它们以原来的形式储存数据文件(如 以XML形式),这样客户就可以对其查询。XML 就是所谓的「文件导向数据集」。MongoDB 是第四大最流行的数据集管理系统,客户包括 Craigslist, Adobe以及 LinkedIn 等。

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估值:15 亿美元—— Inside Sales 创建于 2004 年,获得 2.01 亿美元投资,致力于研发「行业领先的销售加速平台」,因此,他们的战略伙伴就有 Saleforce 和 Microsoft ,也就没那么让人惊讶了。该公司的系统可以帮助按照优先顺序给渠道进行排序,更精准地预测你的渠道并使用游戏化机制(gamification)激励销售团队。当然所有这些功能都是通过大数据实现的。每位用户每月所需费用为 95 美元到 295 美元,这项服务并不便宜。Insidesales 说,他们的客户「在短短 90 天就感受到了最多 30% 的收入增长」。话虽如此,但是这就是说客户的销售周期必须很短。

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估值:15 亿美元—— Mu Sigma 创建于 2004 年,2.11 亿美元的投资分别来自 Sequoia Capital 和 MasterCard 等投资方,致力于「帮助公司将数据驱动下的决策行为制度化。」也就是说,他们的工具可以让客户分析曾遭轻视的「大数据」。有超过 140 个世界五百强的企业使用它们的工具,这家企业雇员超过3500人(大多数在印度的班加罗尔),他们研发的这些工具在 10 多个行业垂直领域得到运用。 Mu Sigma 的夫妻总裁档希望在接下来的四年里让 2.5 亿美元的收入翻两番。

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估值:13.5 亿美元—— Deem 创建于 2000 年,5.27 亿美元的投资分别来自 Khosla Ventures, JP Morgan, Citigroup, 和 American Express 等,致力于打造「协助降低商业成本,提升操作效率,提升雇员生产力的云和移动应用」,它们将其称作「商业即服务」(CAAS)。Deem 有超过 34000 个客户,10 万个批发商,和 1100 万个独特产品。有相当多的大数据需要分析。

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估值:11 亿美元—— Uptake 创建于 2014 年,其中,4500 万美元的投资来自 Caterpillar 等投资方。该公司致力于设计一个「变革产业世界的平台」。核心是给你一台像火车头一样复杂的机器,然后装上 100 多个传感器,这些传感器能让你知道失败的关键在哪里,需要什么样的维修,从中产生的大量数据能让你受益匪浅。听起来就像工业机械物联网的开端。

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估值:11 亿美元—— Actifio 创建于 2009 年,已经募集到 2.07 亿美元投资用来研发他们的「复制数据虚拟化」技术。这里的想法是,当你已经积累了很多有价值的大数据时,你会想要做个备份。而且不仅仅是拷贝需要保存的有价值的数据。在某些情况下,出于不同原因,数据组会有 30 到 40 个拷贝,比如为了便利。有了 Actifio , 你就不用将自己的存储容量徒增 30 或 40 倍,所需空间会小得多。这家创业公司正在向一些世界大型公司出售这种解决方案。

盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?

估值:10 亿美元—成立于 2008 年,已经募集 4.14 亿美元的资金,致力于研究「公司里运行的应用程序情况管理的 SaaS 解决方案。」也就是说,公司里运行着很多应用, AppDynamics 提供一系列对于应用程序容量、扩展性、故障排除和用户体验的管理和监控服务,它能及时告诉你软件哪里有问题了。

盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?

估值:10 亿美元,成立于 2009 年,已经募集到 2.76 亿美元的资金,投资人包括 Draper Fisher Jurvetson 以及 Kleiner Perkins Caufield & Byers。公司研发的产品是 「Omnicube IT 基础架构平台」 。通过更高效地存储大数据,这个平台本质上能增加你的大数据存储能力。连存储带备份,公司保证可以为你节省 90% 容量。客户的中位数数据效率比( median data efficiency ratio )是 39:1。

盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?

估值:10 亿美元——成立于 2002 年,已经募集到 2.2 亿美元研发 SaaS 产品,这款产品能够让你的客户更加快乐,也让你的雇员更加敬业。一听到员工敬业度,我们很难进行预测。但是 Qualtrics 的解决方案被超过 8,000 家全球领导品牌、前百名商学院中的 99 家使用,所以这里面一定有起作用的东西。

盘点 | 14家超过10亿美元估值的大数据公司,有何过人之处?

估值:10 亿美元。成立于 2003 年,MarkLogic 已经筹集到 1.75 亿美金发展他们的 NoSQL 数据库服务。NoSQL 指代的数据库和我们之前提到的 MongoDB 可能没多大关系。就像你期待的那样,他们的解决方案可应用于全产业,MarkLogic 自诩「唯一的企业 NoSQL 数据库」,被 BBC、NBC 以及一家前五的投资银行这样的公司使用。


原文发布时间: 2016-04-28 14:48
本文作者: 机器之心
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