
现实世界是大数据的下一个重大契机
Matt Ocko是风投公司Data Collective的全权合伙人,曾在Uber公司2011年第二轮融资活动中参与投资。他还是Facebook的早期投资人。在2012年与正式启动Data Collective风险投资之前,Matt Ocko已经针对数据库公司进行了若干年的投资。2012年合作开始后,他们的天使投资遍及几乎所有领域的热门初创企业,囊括了从MemSQL这样的数据库公司到Planet Labs这样的卫星成像公司。本周Ocko参加了Gigaom的Structure Show秀,以一名投资者的身份对他感兴趣的和觉得过火的东西进行了阐述。
对于科技领域的很多话题,他的意见都相当有趣、值得聆听,下面是我们采访的集锦,想要了解更多,请关注他在Structure Data中的讲话(于3月18日-19日在纽约),同时受访的嘉宾还有Hilary Mason,他们就数据的未来进行了有趣的探讨。
同时几家大数据采集公司也会列席,包括Enlitic(注:通过大数据帮助医生分析图像)、Blue River Technology(注:致力于将机器人引入农业生产)和Interana公司(注:为其他企业提供便利的数据驱动决策服务)。
有用不代表着一定有吸引力
像是Snapchat和Slack这样的软件非常吸引人,但是Ocko希望能够看到开发精英们(在他看来,可以在当今的基础科技方面创造奇迹的那些人)将注意力转向类似供应链管理或者农业这样的应用上面,因为这些应用可以对“GDP很大程度上产生重大影响”。Ocko表示:这些领域也许看起来很是单调乏味,相应的公司与科技也可能会很低调,“有点冷门、有点失宠”,但是所带来的获益会非常巨大。
只要看一下SAP公司,他解释道:
他们说:“嘿,让我们把账户、供应链还有生产与计划整合起来吧,这样我们就能知道你工厂里下一步要做什么,制造起来花费几何,成本多少、售价多少。”对于制造业来说,这是具有改革性质的,我认为它比早期的工业机器人还要更有改革性。将人们所想的从所听到的东西中抽离出来,对于这些公司而言是一个巨大的经营优势。
或者个人电脑。 Ocko表示:个人电脑的概念在20世纪70年代初次被引入的时候,并未获得很多人的喜爱。“但是它比你能构建的任何1000组的大型主机都要有改革性,它创造了今天我们所从事的这个行业。”
软件吞并实验室
Ocko表示,数据采集特别关注的是:在针对从根本上提高生活质量的公司上,新科技所拥有的巩固其基础的潜力,一般来说主要集中在解决艰难的科学难题上。
他说:“我们称其为软件吞并实验室。我们可以看到,在计算生物科学方面以及相关的信息领域,无需巨额花费,甚至零支出,你就可以构建生物模型,并借此了解如何能够令人类、动物甚至地球更加健康,同时顺应了我们必须遵守的资本制度(即需要盈利的目的),但是在赚钱的同时,这些行为又有着积极而深远的影响。
在应用上,而非科技上(甚至深度学习这样的热门科技上)下注
甚至是在科技领域最热门的那个点上,Ocko表示:投资关注的角度仍然在于这种科技是否有真正的和必要的应用,而不是仅仅关注一些很酷的研究,或者也许只是一个大名头。比如,他在医学成像的深度学习初创公司Enlitic上进行了投资,但并没有仅仅因为会被立刻疯狂收购,而对构建一系列深度学习组合的初创公司表示出兴趣。
Ocko表示:“就像双手合十祈求天上掉下个DeepMind那样4亿美元的融资……因为公司里的人太过聪明,对我而言太过高大上……只能把你那些有限合伙人(注:有限合伙人以其认缴的出资额为限对合伙企业债务承担责任)的资金给吓跑。”
迄今为止,对于Hadoop和市场软件我们都只是“还好而已”
然而,即便对于一些真正创新性和改革性的科技来说,也总有一个市场饱和的临界点。这并不代表那些领域的初创公司会落得玉石俱焚的下场——他们可以建立很好的公司,但是对于投资人来说,他们就没那么大吸引力了。
其中一个代表就是Hadoop公司,在Ocko看来仍有大量实际运用的可能,但是在获取巨额估值方面,可能已经达到极限了。“如果你开启了某个分类的Hadoop群组,很多其他类别的Hadoop仍有市场,但是就像你说的,我无法确定那些公司是否也能成为巨擘。他们也许是很不错的公司,但是在VC看来,对于其他公司的投资就不会成为像是对Hortonworks、MapR或是Cloudera的并购那样的全垒打了。
另外一类就是通过机器学习提高其效率的销售和市场软件。“我看到过的从事管道矿业方面的公司数量,无论他们是致力于市场最优化还是销售最优化,不夸张地说要超过100家了。”Ocko说道,“如果有这么多公司想法如此类似,我认为这代表着他们可能会走向悲剧。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28