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靠大數(shù)據(jù)賺錢的10個例子

2015-11-18    博博

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來源:www.appx5.com  作者: [字體:  ]

  從 2012 年到 2015 年,大數(shù)據(jù)持續(xù)發(fā)威,IDC 市場調(diào)查機構(gòu)預(yù)測 2017 年大數(shù)據(jù)市場將價值 324 億,擁有這樣“Big Data、Big Deal”遠(yuǎn)見的人,正在利用大數(shù)據(jù)激蕩出最有創(chuàng)意的構(gòu)想,用數(shù)據(jù)的力量來創(chuàng)造出大量的價值。從讓資料搜尋分析平臺,到利用大數(shù)據(jù)幫助癌癥治療,大數(shù)據(jù)新創(chuàng)公司這幾年內(nèi)如雨后春筍般出現(xiàn),2015 年這些“Big Data Startups”也會持續(xù)挖掘大數(shù)據(jù)的價值、微調(diào)其企業(yè)策略,期盼在市場中展露頭角。以下幾家新創(chuàng)公司都已經(jīng)各自獲得好幾輪金額可觀的融資,在大數(shù)據(jù)市場中十分有潛力,值得我們關(guān)注并參考,從中瞭解大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向及潛能。

  SumAll

  SumAll 是一家位于紐約的新創(chuàng)公司,成立于 2011 年,主要為中小型企業(yè)提供即時數(shù)據(jù)分析服務(wù)。SumAll 的線上分析平臺收集社交媒體及電子商務(wù)上的數(shù)據(jù),并進(jìn)行分析后,把可視化的分析結(jié)果展示在互動介面上供企業(yè)客戶參考。例如社交頁面上的網(wǎng)頁流量、ebay 上的銷售量等數(shù)據(jù),生成每星期、每個月的分析報導(dǎo),讓企業(yè)客戶追蹤且分析使用者/消費者。

大數(shù)據(jù)

  這家公司還有一個很酷的地方:他們分了百分之十的股份給旗下的 SumAll.org —— 一家旨在用資料分析增加社會福利的非盈利組織。

  Luminoso

大數(shù)據(jù)賺錢

  Luminoso 成立于 2010 年,原本是麻省理工大學(xué)媒體實驗室的一個研究項目,后來發(fā)展成利用人工智慧進(jìn)行文本分析的新創(chuàng)公司。從通訊工具里的訊息、網(wǎng)絡(luò)上的評論等數(shù)據(jù)來源,利用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù),幫助企業(yè)分析消費者在各種通訊渠道中討論的話題。

  舉例來說,Luminoso 提供的服務(wù)可以幫助企業(yè)追蹤時下發(fā)生的熱門討論,還可以根據(jù)需求迅速回應(yīng),如果消費者對于某產(chǎn)品的缺陷在網(wǎng)上進(jìn)行了投訴或者抱怨,企業(yè)可以及時進(jìn)行補救。

大數(shù)據(jù)賺錢

  Flatiron Health

  同樣發(fā)源于紐約的 Flatiron Health 成立于 2012 年,是大數(shù)據(jù)應(yīng)用界中是十分有名的“醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)”新創(chuàng)公司,主要專注于癌癥數(shù)據(jù)分析1。

  Flatiron Health 透過各種管道收集病患的臨床紀(jì)錄、醫(yī)師診斷紀(jì)錄、患者治療結(jié)果、基因數(shù)據(jù)及繳費紀(jì)錄等數(shù)據(jù),透過分析整合后提交給腫瘤學(xué)家,透過分析過往的治療方法跟紀(jì)錄,幫助醫(yī)生做出更好的臨床診斷跟醫(yī)治手段。全美現(xiàn)在有約 1000 名腫瘤學(xué)家在使用 Flatiron Health 的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)賺錢

  Flatiron 的分析平臺 OncologyClound 百分之百致力于分析腫瘤學(xué)數(shù)據(jù),不過 Flatiron 公司也表示,現(xiàn)在全美只有 4% 的癌癥病人參與臨床試驗,另外 96% 無法取得的癌癥病人數(shù)據(jù)則成為大數(shù)據(jù)分析中的缺口。

  Domo

  Domo 成立于 2010 年,總部位于猶他州鹽湖城,是一家為企業(yè)決策層提供商業(yè)智慧(BI)的初創(chuàng)公司。2014 年就累積了約有 500 多家簽約客戶,其中包括了 National Geographic、eBay、Ogio 及 GoodWill 等。

  Domo 的商業(yè)智慧云端平臺可以即時分析多方資料,將多方來源提供的結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以即時、視覺化的方式呈現(xiàn)出來,不但幫助企業(yè)做決策,也是一個業(yè)務(wù)管理平臺。

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  Tamr

  Tamr 成立于 2013 年,其技術(shù)來自于麻省理工的電腦與人工智慧實驗室,由麻省理工學(xué)院教授兼數(shù)據(jù)專家 Michael Stonebraker 跟種子投資家 Andy Palmer 共同創(chuàng)辦,在 2014 年正式營運。

  大數(shù)據(jù)的其中一個問題就是資料量太大了,而且資料來源劇增又不斷變換,Tamr 的機器學(xué)習(xí)演算法跟軟件能有效而大規(guī)模地廣泛整合和管理現(xiàn)有和未來的多種數(shù)據(jù)來源,大量降低數(shù)據(jù)來源的搜集與連結(jié)所用的時間,同時辨別資料來源及之間的關(guān)聯(lián)。

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  Alpine Data Labs

  Alpine Data Labs 成立于 2010 年,總部位于舊金山,算是十分有名的大數(shù)據(jù)分析挖掘軟件新創(chuàng)公司,該公司總裁兼首席執(zhí)行長 Joe Otto 和首席產(chǎn)品長 Steven Hillion 都來自于被云端儲存服務(wù)提供商 EMC 收購的 Greenplum 公司。

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  大部份的大數(shù)據(jù)新創(chuàng)公司都在做“資料可視化(Data Visualization)”,Alpine 則是提供大數(shù)據(jù)及 Hadoop 的預(yù)測性分析功能,且號稱是全球第一個針對大數(shù)據(jù)的團(tuán)隊合作分析解決方案。

  DataStax

  DataStax 成立于 2010 年,總部位于加州,在去年 9 月曾獲得驚人的 1 億 600 萬美元 E 輪融資。

  DataStax 主要業(yè)務(wù)是開發(fā)和銷售開源分布式數(shù)據(jù)庫 Apache Cassandra 的商業(yè)化版本。Apache Cassandra 是高擴展性、高容錯的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫,比傳統(tǒng)的關(guān)系式數(shù)據(jù)庫多了許多優(yōu)勢,其設(shè)計不僅兼顧了擴展性和開發(fā)靈活性,而且搜尋效率也相當(dāng)不錯,特別適合大數(shù)據(jù)的儲存,像是 Cisco、eBay 等大公司都在使用這種數(shù)據(jù)庫。

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  Altiscale

  Hadoop 在這幾年內(nèi)被公認(rèn)成為大數(shù)據(jù)的主流技術(shù),而 Hadoop 也是 Altiscale 這家新創(chuàng)公司能夠迅速成長茁壯的原因。

 

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  Altiscale 成立于 2012 年,總部在加州 Palo Alto,其 CEO 兼創(chuàng)辦人是曾在 Yahoo 任職首席技術(shù)長(Chief Technology Officer)的 Raymie Stata ,其高層還有同樣來自 Yahoo 曾擔(dān)任首席架構(gòu)師(Chief Architect)的 David Chaiken。相信大家都知道 Yahoo 就是 Hadoop 的發(fā)源地,那這家由 Yahoo 前任高管們所創(chuàng)立的大數(shù)據(jù)公司主打“Hadoop-as-a-Service”也就一點都不奇怪了。

  Altiscale 的服務(wù)是解決 Hadoop 的抽象性與復(fù)雜度,為工程師搭建一個完整的 Hadoop 環(huán)境,并且對其進(jìn)行維護(hù)與管理,讓使用者可以更專注于數(shù)據(jù)和應(yīng)用。

  WibiData

  WibiData 位于舊金山的創(chuàng)業(yè)公司,成立于 2010 年,聯(lián)合創(chuàng)始人 Christophe Bisciglia 為企業(yè)數(shù)據(jù)管理分析公司Cloudera 的聯(lián)合創(chuàng)始人之一,WibiData 的另一名聯(lián)合創(chuàng)始人 Aaron Kimball 則是 Cloudera 聘用的第一個工程師2。

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  這家公司所開發(fā)的 WibiEnterprise 平臺是由一系列的開源Apache 技術(shù)建構(gòu)而成,其中包含了 Hadoop、HBase 和 Cassandra,以及用于即時收集、分析、服務(wù)數(shù)據(jù)的 Kiji 開源框架,其平臺的功能是為消費者即時打造客制化的推薦內(nèi)容及相關(guān)搜尋結(jié)果,和電子商務(wù)龍頭 Amazon 所做的類似。

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