京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在大数据时代下,“大数据”已经成为出现频度最高的词语,大数据受到的关注越来越多,“大数据”基本上是一个包罗万象的术语,指的是收集和分析大量信息的能力,而这些信息涉及到人类生活的方方面面。过去数据分析可能需要昂贵的数据库和专业化的技术,近几年,与大数据概念有关的创业公司如雨后春笋般涌现出来,如果你愿意,完全有条件用低廉的成本使用大数据分析。
无论是来自一般商业领域,还是零售、医疗、气候等专门领域的大数据都可用来盈利,这种可能性让投资界重新兴奋起来。
笔者收集了几家成长迅猛,并已经获得风险投资的创业公司:
【Splunk】
美国商业智能软件提供商Splunk,创立于2004年,2012年在纳斯达克上市,成为首家上市的大数据公司。目前在12个国家拥有700多名员工,最早通过分析日志数据排除机器故障,现在其软件可用于监控、分析实时的机器数据以及TB级的历史数据。今天所有的网站、通信和复杂IT基础设施每时每刻都在生成大量数据流,Splunk的技术特别适合于实时数据分析,帮助用户需要及时地了解业务发展趋势。
【Tableau】
美国计算机软件公司Tableau创立于2003年,总部位于西雅图,Tableau软件的研发最早源于美国国防部的一个项目,当时为了提高人们分析信息的能力,国防部召集了斯担福大学计算机科学专业的人才,以及专门探索和分析数据库和多维数据集可视化技术研究的着名教授Pat Hanrahan和他的博士学生Chris Stolte,他们很快认识到计算机图形可以帮助人们提高理解信息的能力。Tableau开发的桌面系统中最简单的商业智能工具软件,适合企业和部门进行日常数据报表和数据可视化分析工作,它将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。
从2003年成立,2010年Tableau营收达到3420万美元,2011年增长到6240万美元,2012年增长到1.28亿美元。
【Cloudera】
美国大数据软件公司Cloudera,由来自Facebook、谷歌和雅虎的前工程师、甲骨文前高管在2008年创建,短短的几年时间里,Cloudera已从一家默默无闻的创业公司,发展成为企业在应对数据挑战时不得不依赖的公司。
Cloudera 利用Hadoop 这一开源技术帮助公司搭建他们的大数据系统,Hadoop 可以利用一些价格低廉的硬件就完成大量的数据分析,所以非常受大小企业欢迎。
Cloudera利用流行的开源软件Hadoop,帮助诺基亚、高通和Groupon等公司储存和处理大数据。
【HortonWorks】
Hortonworks是一家Hadoop初创公司,2011年7月由雅虎与硅谷风投Benchmark Capital合资组建。创立之初仅有不到30名员工,大多来自雅虎专门研究Hadoop的元老级工程师,这个团队几年前开发了雅虎内部一个开源项目Hadoop。Hortonworks公司正努力让更多的人使用Hadoop,并大胆预测这项技术将在未来五年内处理世界上一半的数据。
作为又一家基于Hadoop框架提供大数据服务的创业公司,Hortonworks在短短两年多的时间里就成长起来,引起业界关注。
Hortonworks对公司的融资情况一直讳莫如深。但风投公司Benchmark Capital的普通合伙人彼得·芬顿(Peter Fenton)是该公司的投资者和公司董事会成员。
【MapR】
MapR公司是美国加州的圣何塞市的一个企业管理软件公司,主要专注于可用性和数据安全优化和开发、销售Apache Hadoop的衍生软件。MapR号称下一代Hadoop,使Hadoop变为一个速度更快、可靠性更高、更易于管理、使用更加方便的分布式计算服务和存储平台,同时性能也不断提高。MapR通过为Hadoop用户提供专业咨询服务来获取收入。
MapR目前大约一半的客户是传统的Web和基于云计算的公司,而另一半则是金融、电信和制造公司。
评论:
大数据为风险投资带来了新的市场契机,对于一些敏锐的风险投资者来说,他们最早看到未来的方向,从中发现商机,过去的几年只是一个开始,可以预见大数据行业未来十年仍然会是创业公司的机遇地,这对一些创业公司来说,无疑是一大利好消息。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03