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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16