在一次互聯(lián)網(wǎng)思維的學(xué)習(xí)討論會上，大家當(dāng)然討論了大數(shù)據(jù)時代和大數(shù)據(jù)的思維，當(dāng)然，大數(shù)據(jù)思維是互聯(lián)網(wǎng)思維的特點(diǎn)之一。

“您每天敲擊一次鍵盤，都會成為這個時代的大數(shù)據(jù)的一部分”。

這是“中國之聲”的廣告詞。

“大數(shù)據(jù)”因互聯(lián)網(wǎng)而成為這個時代的一個顯著特征，并成功的贏取了時代金礦的美譽(yù)。數(shù)據(jù)的價值得到空前的重視，“誰掌握了數(shù)據(jù)，誰就掌握了未來”。“數(shù)據(jù)是重要的資產(chǎn)”。“數(shù)據(jù)只有開放互聯(lián)才能成為大數(shù)據(jù)，才能發(fā)掘出價值”。當(dāng)人們津津樂道大數(shù)據(jù)是如何成為時代的新寵時，似乎各行各業(yè)都離不開大數(shù)據(jù)了。

而事實(shí)上，大數(shù)據(jù)給我們到底帶來了什么呢?我們究竟在大數(shù)據(jù)上獲得了哪些利益呢?未來又能獲得什么利益呢?盡管全球的IT精英都在絞盡腦汁的發(fā)掘和鼓吹大數(shù)據(jù)的價值，乃至國家政策也受此影響。但如果對上述問題沒有得到清晰的答案，這樣的影響多少存在邏輯上的盲目。

理智地思考：大數(shù)據(jù)為何產(chǎn)生?

因?yàn)橛辛擞嬎銠C(jī)，才有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是計算機(jī)的食物和產(chǎn)物。

因?yàn)橛嬎銠C(jī)爆發(fā)式的增長，導(dǎo)致作為其食物和產(chǎn)物的數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長。

計算機(jī)的聯(lián)網(wǎng)，自然帶來其食物和產(chǎn)物的相互糾連。

計算機(jī)為什么要吃進(jìn)數(shù)據(jù)和吐出數(shù)據(jù)?因?yàn)閿?shù)據(jù)里面有我們?nèi)祟愋枰男畔ⅰ?/p>

數(shù)據(jù)的糾連，背后是信息的關(guān)聯(lián)。

即使在沒有計算機(jī)的年代，信息的關(guān)聯(lián)原本就存在，構(gòu)成我們?nèi)祟惖男畔⑹澜纭?/p>

那時的信息世界雖然運(yùn)行緩慢，相互阻隔比較嚴(yán)重，但至少是清澈見底，讓我們氣定神閑的。

計算機(jī)在信息世界的出現(xiàn)，相當(dāng)于蒸汽機(jī)在工業(yè)世界中的出現(xiàn)。

工業(yè)革命帶來的是什么?產(chǎn)品生產(chǎn)效率的大幅提高和自然資源的快速消耗及生態(tài)環(huán)境的劇烈破壞，當(dāng)然，還有科技的進(jìn)步。

那么，信息革命帶來的是?信息處理效率和范圍不斷提升和數(shù)據(jù)的快速膨脹，有誰想到過，和工業(yè)革命之對生態(tài)環(huán)境的劇烈破壞，信息革命對應(yīng)的影響是什么?如果是破壞，破壞了什么?如果我們想都沒想到過這個破壞確實(shí)可能存在，如果實(shí)際是存在的，會意味著什么?意味著人類在未覺醒的狀態(tài)下，在拼命發(fā)展著一種對自己的某個世界可能帶來巨大影響的技術(shù)。不像工業(yè)革命帶來對自然環(huán)境的污染和破壞可以讓人類直接得到相應(yīng)的懲罰而覺醒。信息革命如果能帶來破壞，則一定是對人類信息世界的生態(tài)環(huán)境的劇烈破壞。

信息革命可能如何來破壞人類信息世界的生態(tài)環(huán)境的呢?

在原來人類的信息世界的生態(tài)環(huán)境中，雖數(shù)據(jù)量不大，但數(shù)據(jù)的信息密度大。雖數(shù)據(jù)復(fù)制傳輸慢，但垃圾數(shù)據(jù)少。自從有了計算機(jī)，特別是有了互聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)對信息的吞噬是極其野蠻和不受約束的。數(shù)據(jù)量是很大，數(shù)據(jù)的類也很多，關(guān)聯(lián)的范圍也很廣，但信息的密度卻急劇下降。由于數(shù)據(jù)的傳輸和復(fù)制的速度急速提高，垃圾數(shù)據(jù)更是野蠻生長不受控制。這便是對大數(shù)據(jù)的來由的另一種看法。

確實(shí)，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，給我們帶來了在前所未有的宏觀層次得到數(shù)據(jù)證實(shí)的信息，但是，這些信息，實(shí)際和人類憑直覺得到的信息也無太多的差別。相反，龐大的數(shù)據(jù)支撐下的“數(shù)據(jù)說話”的思維，讓人類越來越喪失了宏觀的直覺和思考的能力。

所以，大數(shù)據(jù)時代，實(shí)際是個什么時代?對這點(diǎn)的清醒認(rèn)知，對把控人類技術(shù)發(fā)展的下一個時代確實(shí)非常重要。倘若迷糊，下一個時代是“大失控”時代，就不僅僅是科技作品中的預(yù)言了。

倘若我們清醒過來，認(rèn)識到大數(shù)據(jù)的危害，我們則可能利用大數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)升級，反過來治理大數(shù)據(jù)的危害，正象我們在后工業(yè)革命時期所做的那樣，環(huán)保和生態(tài)事業(yè)在新的技術(shù)支撐下，得以發(fā)展。

倘若我們做到了后者，那么，大數(shù)據(jù)時代的下一個時代，必然是個“大整合”的時代。

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2015貴陽國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會暨全球大數(shù)據(jù)時代貴陽峰會5月26-29日在貴陽舉行，數(shù)據(jù)觀對該活動進(jìn)行全程圖文直播。5月27日，在“城市全域免費(fèi)無線網(wǎng)絡(luò)與塊數(shù)據(jù)下的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”分論壇上，中國科學(xué)院研究員程學(xué)旗發(fā)表了題為《大數(shù)據(jù)智能的研究與應(yīng)用進(jìn)展》的主題演講。

程學(xué)旗在“城市全域免費(fèi)無線網(wǎng)絡(luò)與塊數(shù)據(jù)下的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”分論壇上發(fā)表主題演講，以下為演講PPT全文：

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如今，我們已經(jīng)進(jìn)入移動互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)撲面而來。對于京東來說，大數(shù)據(jù)到底都能夠起到哪些作用?5月26日，老冀在貴陽大數(shù)據(jù)博覽會上見到了京東大數(shù)據(jù)部副總經(jīng)理邢志峰，也就是京東研發(fā)部門內(nèi)部俗稱的“邢捕頭”，向他請教了一下京東大數(shù)據(jù)的一些問題。

邢捕頭算是京東大數(shù)據(jù)的資深員工了，他在2009年就加入了京東，一直在京東數(shù)據(jù)部門。當(dāng)時《武林外傳》挺火的，同事們看他做事認(rèn)真，于是給他起了個電視劇里面角色的外號。

　　(圖：京東大數(shù)據(jù)部副總經(jīng)理邢志峰)

分分合合的大數(shù)據(jù)路線

京東大數(shù)據(jù)說來話長，實(shí)際上，它經(jīng)歷了一個分分合合的過程。

2009年7月的時候，邢捕頭的心情可沒有現(xiàn)在輕松。那個時候，快速增長的業(yè)務(wù)帶來了海量的數(shù)據(jù)需求，業(yè)務(wù)部門扔過來大量的數(shù)據(jù)，幾乎天天到他那里來“討賬”。于是京東數(shù)據(jù)部在2009年底正式成立。

到了2010年下半年，數(shù)據(jù)部依照服務(wù)職能對象的不同拆分為兩個團(tuán)隊(duì)，其中一個主要面向采銷、市場等部門，另一個數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)則為倉儲、物流等部門提供服務(wù)。

巧合的是，這兩支團(tuán)隊(duì)也選擇了不同的技術(shù)路線。一個選擇了基于開源的MySQL自建數(shù)據(jù)倉庫，自主開發(fā)配套的數(shù)據(jù)調(diào)度生產(chǎn)、數(shù)據(jù)分析提取、數(shù)據(jù)知識管理、數(shù)據(jù)報表呈現(xiàn)及數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的產(chǎn)品體系，并建設(shè)相應(yīng)的數(shù)據(jù)集市與業(yè)務(wù)部門聯(lián)合推廣使用。

另一個數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)選擇了購買ORACLE RAC小型機(jī)/ORACLE BIEE商業(yè)智能平臺，數(shù)據(jù)處理效率也得到了明顯提高。

但是隨著京東業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)張和高速增長，商業(yè)軟件的局限性就日益顯露出來了，主要表現(xiàn)在兩個方面：

一個是維護(hù)成本高，商業(yè)軟件此后的每一次升級都要請?jiān)瓘S的專家上門，這個服務(wù)費(fèi)可是相當(dāng)?shù)母摺?/p>

另一個更重要的則是快速響應(yīng)能力。電商行業(yè)變化非常快，幾乎每天業(yè)務(wù)部門都要做一些策略調(diào)整，比如增加某些品類，砍掉另一些品類，而商業(yè)軟件都是模塊化的，并沒有那么強(qiáng)的靈活性，響應(yīng)速度根本跟不上業(yè)務(wù)的發(fā)展。實(shí)際上，我們看到一些使用了商業(yè)軟件的電商在這個方面吃虧不小。

到了2012年年初，為了更好地應(yīng)對業(yè)務(wù)的快速增長，京東數(shù)據(jù)部又合在了一起，并且確定了基于Hadoop的分布式開源技術(shù)架構(gòu)，原來的SQL Server和ORACLE數(shù)據(jù)倉庫均退出了歷史舞臺。在Hadoop的基礎(chǔ)上，京東開發(fā)出了JDW企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，目前集群的總存儲量已經(jīng)達(dá)到了 50PB以上，是名副其實(shí)的大數(shù)據(jù)。

　　更加真實(shí)有效的大數(shù)據(jù)

在貴陽大數(shù)據(jù)博覽會上，出任京東集團(tuán)高級副總裁及京東研發(fā)體系負(fù)責(zé)人的張晨表示：“京東全品類、全價值鏈的電商數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)具有稀缺性，它使得京東大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)、模型、技術(shù)、工具等多個層面高度的整合和統(tǒng)一，大大提升了大數(shù)據(jù)在整個集團(tuán)內(nèi)融合和利用的效率，促進(jìn)大數(shù)據(jù)的深度價值挖掘。”

簡單來講，京東大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢得益于京東電商業(yè)務(wù)的全價值鏈數(shù)據(jù)。由于京東的主要業(yè)務(wù)是自營式電商，而且要求端到端的流程控制，使得京東的大數(shù)據(jù)覆蓋了電商的全部流程，從采購、庫房、銷售、配送到售后、客服，整個鏈條是完整的。

“數(shù)據(jù)不僅僅大才有價值，如果不完整或者只是局限于某個點(diǎn)的話，價值就小了。京東的數(shù)據(jù)很完整，量又很大，這個數(shù)據(jù)就很值錢。”邢捕頭認(rèn)為。

而且由于京東對商品交易過程實(shí)行嚴(yán)格的管控，在京東平臺上進(jìn)行代購和刷單的行為都是不允許的，這也使得京東的用戶數(shù)據(jù)更加接近真實(shí)用戶的真實(shí)需求。

有了真實(shí)有效的大數(shù)據(jù)，京東就可以做很多的事情，比如精準(zhǔn)營銷、用戶畫像、C2B定制，等等。

以老冀為例，比如老冀想在京東上買本《從零到一》，結(jié)果正好這本書脫銷，老冀于是點(diǎn)擊了一下“到貨提醒”。過了幾天，老冀收到一封郵件，告訴老冀這本書已經(jīng)到貨了，并且還推薦了《奇點(diǎn)臨近》、《創(chuàng)業(yè)者的思考》，老冀發(fā)現(xiàn)這兩本也是自己想要的書，于是照單全收。

不過，老冀感覺京東每次登陸的主頁面還是非常龐雜，似乎不如美國亞馬遜那么簡潔、個性化和有針對性。邢捕頭坦誠，目前京東在A/B 測試方面還不如亞馬遜成熟。所謂A/B 測試，就是先建立一個測試頁面，這個頁面在呈現(xiàn)邏輯和內(nèi)容上與原有頁面有所不同，然后將這兩個頁面以隨機(jī)的方式同時推送給所有瀏覽用戶，接下來分別統(tǒng)計兩個頁面的用戶轉(zhuǎn)化率，即可了解到兩種策略的優(yōu)劣。還有一個也是跟中國網(wǎng)民的購物習(xí)慣相關(guān)：大部分美國網(wǎng)民購物非常直接，而中國網(wǎng)民則喜歡那種“逛”的感覺。

大數(shù)據(jù)還有個很大的作用，就是用戶畫像。前面老冀談到京東有個很獨(dú)特的優(yōu)勢，就是數(shù)據(jù)更加真實(shí)可靠。而且經(jīng)過了十多年的發(fā)展，京東的商品品類也已經(jīng)非常豐富，目前已經(jīng)有接近1億SKU。很多商品本身就會有用戶特征，比如女士的胸罩和內(nèi)衣，男士的刮胡刀，等等。京東根據(jù)這些購買行為給用戶打上標(biāo)簽，直至勾畫出一幅清晰的用戶畫像。

有了用戶畫像，京東就可以做很多事情了。舉個例子，根據(jù)用戶在下單前的瀏覽情況，京東就可以了解用戶的購物性格是沖動型、理性型還是猶豫型。對于沖動型用戶，京東直接推薦給Ta最暢銷的同類商品，而理性型用戶則推薦給Ta口碑最好的商品。

京東還將用戶畫像數(shù)據(jù)提供給網(wǎng)站智能機(jī)器人JIMI，使得JIMI能夠快速理解用戶意圖、從而對用戶進(jìn)行個性化關(guān)懷，從而大幅度提升用戶的滿意度。

而隨著2014年京東收購了騰訊的實(shí)物電商部門，并將其數(shù)據(jù)整合進(jìn)來，京東大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性又得到了提升。此外，京東的大數(shù)據(jù)還能夠與騰訊的QQ/微信大數(shù)據(jù)結(jié)合起來，從而開展更有針對性的營銷活動。從過去一段時間雙方的聯(lián)合推廣來看，大數(shù)據(jù)功不可沒。

幫助業(yè)務(wù)部門決策

其實(shí)，大數(shù)據(jù)還能夠做更多的事情。對于邢捕頭所在的部門來說，最重要的還是幫助業(yè)務(wù)部門更好地決策。

比如目前市面上有那么多款手機(jī)，京東手機(jī)采銷部門到底應(yīng)該采購哪一款手機(jī)?就可以根據(jù)京東大數(shù)據(jù)參考決策。如今，京東更深入了一步，在2013年推出了JDPhone計劃，與手機(jī)廠商一起打造用戶喜歡的手機(jī)。

舉個例子：京東大數(shù)據(jù)顯示，近半年來在京東購買過兩次以上手機(jī)的用戶，其中34%都選擇了更大屏幕，但是5.5寸是他們接受的極限，因此建議手機(jī)廠商選擇4.8-5.5寸屏幕作為最優(yōu)尺寸。最近這幾年，正是基于大數(shù)據(jù)的威力，JDPhone計劃先后與中興、華為等手機(jī)制造企業(yè)合作，推出了目前市場上很多暢銷的機(jī)型

“我們的數(shù)據(jù)能夠幫助業(yè)務(wù)人員做決策和判斷，能夠利用很多統(tǒng)計方式展現(xiàn)報表，以更加形象、實(shí)時和統(tǒng)一的方式提供給他們，通過業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)于我們的消費(fèi)者。”邢捕頭對于自己的工作感到非常自豪。

2011年11月，京東準(zhǔn)備對快遞包裹收費(fèi)。那么，當(dāng)用戶的訂單金額到了多少才能夠不收費(fèi)呢?為此，京東大數(shù)據(jù)部門模擬了一個場景，分別按照用戶訂單免運(yùn)費(fèi)下限為19元、29元到89元之后，對京東的整體毛利情況做了一個詳細(xì)的測算，然后找到了比較合理的價格區(qū)間，將報告提交給了公司高層，對于配送費(fèi)的合理制定起到了很好的輔助決策作用。

如今，對于京東高達(dá)上億的SKU，單是補(bǔ)貨就是個大問題，如果只是依靠人工補(bǔ)貨根本就忙不過來。京東供應(yīng)鏈研發(fā)團(tuán)隊(duì)自主開發(fā)了一套補(bǔ)貨系統(tǒng)，項(xiàng)目上線之后，給圖書部門的采購補(bǔ)貨工作帶來了極大的便利。面對超過百萬而且不斷增長的SKU，圖書業(yè)務(wù)部門的采購人員并沒有顯著增加

此外，京東還將自己的大數(shù)據(jù)拿出來，與復(fù)旦大學(xué)聯(lián)合推出了復(fù)旦-京東信息消費(fèi)指數(shù)，包括消費(fèi)者行為與信心指數(shù)、電子商務(wù)行業(yè)景氣度指數(shù)、電子商務(wù)便利度指數(shù)三大子指數(shù)，共同構(gòu)成了一個完善的指標(biāo)體系，綜合反映了當(dāng)前信息經(jīng)濟(jì)消費(fèi)情況，能夠?yàn)檎摺⑿袠I(yè)發(fā)展、消費(fèi)者行為模式等提供重要的參考價值。這也是目前我國首個用于評估電子商務(wù)、“互聯(lián)網(wǎng)+”等信息要素集聚程度以及績效表現(xiàn)的綜合性指數(shù)。

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這里面創(chuàng)業(yè)公司太多了，包含BI工具，數(shù)據(jù)存儲和挖掘，應(yīng)用等，我就簡單說一些我感興趣的，它們大多在硅谷，其他的可以參考。更新是到2015年6月。

Palantir：融資：9.5億美元。150億美金估值，已經(jīng)是超級獨(dú)角獸單獨(dú)列出來。Peter Thiel創(chuàng)辦大數(shù)據(jù)公司。數(shù)據(jù)集成、 信息管理和定量的分析。連接到商業(yè)、 專有和公共數(shù)據(jù)集，并發(fā)現(xiàn)趨勢、 關(guān)系和異常，包括預(yù)測分析。

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Database

MemSQL: 號稱最快的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。

GraphSQL：高效、大容量的圖形數(shù)據(jù)庫和分析平臺，創(chuàng)始人是國人。

MongoDB: 融資：3.11億美元。細(xì)分行業(yè)：面向文檔數(shù)據(jù)庫采集。它靈活的存儲方式非常受青睞。

DataStax：融資：1.9億美元。細(xì)分行業(yè)：基于Apache Cassandra的數(shù)據(jù)庫支持平臺。客戶包括eBay、Adobe、Netflix等

RethinkDB: open-source, scalable database that makes building realtime apps dramatically easier.

Hadoop

Hadoop 三劍客其中 Hortonworks 已經(jīng)上市

Cloudrea,融資量：10.4億美元。細(xì)分行業(yè)：大數(shù)據(jù)分析軟件、服務(wù)與培訓(xùn)。今年，這家大數(shù)據(jù)巨頭企業(yè)即將進(jìn)入中國市場。

MapR:融資量：1.74億美元。細(xì)分行業(yè)：大數(shù)據(jù)分析軟件、服務(wù)與培訓(xùn)。它的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來自Facebook、Google和Yahoo等公司

Altiscale: 提供的Hadoop作為一種服務(wù)(HAAS)

Qubole：Hadoop服務(wù)提供商，一些創(chuàng)業(yè)公司如Pinterest也是它的客戶

Splice Machine: 基于Hadoop的實(shí)時大數(shù)據(jù)技術(shù)公司，支持SQL 事務(wù)處理，并針對OLAP 和OLAP 應(yīng)用進(jìn)行實(shí)時優(yōu)化處理

Continuuity: a Hadoop-based big data application hosting platform.

Platfora: Provide a big data analytics solution that transforms raw data in Hadoop into interactive, in-memory business intelligence.

Xplenty: Provide HaaS.

Nuevora: Provide Big Data analytics applications.

機(jī)器學(xué)習(xí)

Everstring:通過不斷地主動挖掘和分析全網(wǎng)在線企業(yè)信息，結(jié)合每家企業(yè)內(nèi)部的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)自動建立量化客戶模型預(yù)測誰是下一個客戶。

Luminoso：自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助企業(yè)分析消費(fèi)者在各種通訊渠道中討論的話題

Dato：GraphLab提供了一個完整的平臺，從別的應(yīng)用程序或者服務(wù)中抓取數(shù)據(jù)，讓機(jī)器學(xué)習(xí)這個模型，并將學(xué)到的知識作為基礎(chǔ)，自動地進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測和決策制定。

Paxata：應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)處理大數(shù)據(jù)難題

0xdata：H2O 的算法是面向業(yè)務(wù)流程——欺詐或趨勢預(yù)測

Numenta:developed a cohesive theory, core software technology, and numerous applications all based on principles of the neocortex

PredictionIO：開源的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)器

Alpine Data Labs: 大數(shù)據(jù)預(yù)測分析

Zementis： 預(yù)測分析決策管理平臺

Trifacta：人機(jī)交互數(shù)據(jù)分析平臺

Metamind: 提供相當(dāng)完美的人工智能解決方案，這種解決方案主要由“深度學(xué)習(xí)(DL)”支持

RapidMiner：數(shù)據(jù)挖掘工具

BI工具和其他

Looker：一個基于Web的BI平臺，目前已以與Amazon Redshift、 Teradata Aster、HP Vertica、Greenplum、Impala、 BigQuery以及Spark等數(shù)據(jù)源進(jìn)行集成;定制和復(fù)用數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)。

Confluent：Kafka初創(chuàng)公司。

Databricks：主要開發(fā)Spark。

Elasticsearch：分布式搜索引擎，基于Lucene開發(fā)

Tachyon Nexus: 主要開發(fā)Tachyon。

Snowplow Analytics：開放代碼的分析平臺，特別是基于AWS的分析。

Datameer：開源的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，用于構(gòu)建強(qiáng)大的超級計算機(jī)廉價服務(wù)器集群。

DataSift：社交數(shù)據(jù)分析公司

Datadog：數(shù)據(jù)監(jiān)控

Sumo logic：日志管理過濾

Ginger.io: 為研究人員、物理學(xué)家和醫(yī)療保健人員提供相應(yīng)的行為分析能力

Birst ：從事商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析，利用云計算來顛覆傳統(tǒng)的IT服務(wù)模式

Interana：自助分析數(shù)據(jù)平臺

Lucidworks：Solr企業(yè)版

DataTorrent ：可以將數(shù)據(jù)處理速度從實(shí)時提高至“現(xiàn)在時”

WibiData：專業(yè)大數(shù)據(jù)軟件包

Dataguise：大數(shù)據(jù)安全公司

Aerospike：開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，支持近實(shí)時數(shù)據(jù)分析

Accumulo： 可靠的、可伸縮的、高性能的排序分布式的Key-Value 存儲解決方案，基于單元訪問控制以及可定制的服務(wù)器端處理

Pentaho：以工作流為核心的、強(qiáng)調(diào)面向解決方案而非工具組件的BI

Metamarkets：可視化分析，幫助在線媒體公司分析高流量的流媒體數(shù)據(jù)

Pivotal：一個以數(shù)據(jù)為核心的企業(yè)級PaaS平臺

Pachyderm：Dockerized MapReduce

Premise：走眾包數(shù)據(jù)采集途徑向金融機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)

Domo：融資量：2.5億美元。細(xì)分行業(yè)：云商務(wù)智能。它的主要服務(wù)客戶是企業(yè)用戶，其數(shù)據(jù)庫可以幫助企業(yè)維持日常的運(yùn)轉(zhuǎn)。

SumAll：social media analytics and business dashboard

Tintri：“智能混合閃存”，混合了閃存和計算機(jī)硬盤驅(qū)動器

Datarella：Big Data Strategy & Product Development

Snowflake：云數(shù)據(jù)倉庫

GoodData：融資：1.01億美元。細(xì)分行業(yè)：云商務(wù)智能。GoodData向SaaS供應(yīng)商提供技術(shù)集成服務(wù)，在平臺內(nèi)獲得分析數(shù)據(jù)。

Amplitude：BI分析軟件

Mu Sigma: 融資量：1.95億美元。細(xì)分行業(yè)：大數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)。這是一家向企業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)分析和決策支持服務(wù)的研究公司。

Mixpanel：有web和移動分析平臺，其提供的服務(wù)可以分析監(jiān)測用戶活動

DataHero：打著“你的數(shù)據(jù)你做主”的口號，試圖彌合大數(shù)據(jù)同普通用戶之間的鴻溝，即幫你分析跟你密切相關(guān)的數(shù)據(jù)

Opera Solutions融資量：1.22億美元。細(xì)分行業(yè)：大數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)。其提供的大數(shù)據(jù)服務(wù)可以一次性采集數(shù)十億條數(shù)據(jù)。

Guavus 融資量：1.07億美元。細(xì)分行業(yè)：智能解決方案平臺。它的主要投資方是英特爾。

DataGravity： software-based company engaged in the IT industry and is focused on providing data management services.

Zipfian Academy：Data Science Bootcamp

Civis Analytics：big data analytics firm that helps companies, non-profits, and campaigns leverage their data to develop smarter strategy.

Quid: Business Analytics Software

inPowered：discover the most engaging content written about them and turn them into native ads that are promoted across the web, mobile apps

Cask.co：helps developers and organizations deliver Hadoop solutions more quickly and effectively with the open source

Tamr：quickly, efficiently and cost-effectively connects and enriches all of your internal or external data sources

ScalingData/Rocana: building software for large scale machine data (logs, metrics, etc.) and event management, specifically in the domain.

Kissmetrics：分析服務(wù)公司