大數(shù)據(jù)的大事件

 

 

隨著對數(shù)據(jù)管理和業(yè)務分析系統(tǒng)需求的不斷擴大，大數(shù)據(jù)技術領域也在不斷發(fā)生變化。如今的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)更加自動化、更實時、更關鍵任務。企業(yè)越來越依賴這些系統(tǒng)來整合和分析分散在多個位置的數(shù)據(jù)，包括本地和云中的數(shù)據(jù)。其中傳統(tǒng)的非結構化數(shù)據(jù)越來越少，而非結構化數(shù)據(jù)、機器數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)卻在迅速增加。

有很多技術型初創(chuàng)公司正在開發(fā)前沿的軟件和系統(tǒng)來滿足這些大數(shù)據(jù)需求。下面就讓我們來看看2017年大數(shù)據(jù)領域這10家引起了我們關注的初創(chuàng)公司。

DataRobot

 

 

CEO: Jeremy Achin

DataRobot開發(fā)了一種自動化的機器學習平臺，可獲取數(shù)據(jù)科學家的知識、經(jīng)驗和最佳實踐，并利用這些信息構建和部署預測模型，速度要遠遠快于以前所能實現(xiàn)的。有了這些模型，分析師就可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的機會并預測結果。

DataRobot公司位于波士頓，成立于2012年。在5月收購了Nutonian，另一家專注于時間序列分析模型的數(shù)據(jù)科學軟件開發(fā)技術公司，并得到了外界關注。

3月，DataRobot在C輪融資中獲得了5400萬美元，用于投資其合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)。9月，DataRobot聘請了Alteryx高管Seann Gardiner擔任業(yè)務開發(fā)高級副總裁。

DataScience

 

 

CEO: Ian Swanson

如今數(shù)據(jù)科學家是很短缺的，對于很多數(shù)據(jù)驅動型公司老說，最好地利用他們的人才是一個主要目標。

DataScience提供的DataScience Cloud企業(yè)平臺，通過工程任務自動化、簡化工作流、提供工具、庫和技能來發(fā)揮他們數(shù)據(jù)科學團隊的價值。

DataScience成立于2014年，位于加州卡爾弗市。10月，該公司與大數(shù)據(jù)平臺廠商MapR Technologies開發(fā)一個聯(lián)合解決方案，可以在MapR系統(tǒng)上運行數(shù)據(jù)科學實驗，從而為新一代以數(shù)據(jù)為驅動的應用提供支持。

Endor

 

 

CEO: Doron Alter

Endor開發(fā)了一個預測分析平臺，可以讓企業(yè)用戶詢問任何問題，例如“誰有可能嘗試這種新產(chǎn)品?”以及“我們應該在哪里開設我們的下一家商店?”，并且在幾分鐘內(nèi)得到答案。

Endor的專有技術是基于來自麻省理工學院研究的“社會物理學”。雖然機器學習很擅長預測，但是當設備關鍵部分發(fā)生故障的時候，社會物理學就會利用大數(shù)據(jù)分析和生物學的數(shù)學模型來了解人類群體的行為。

Endor(是的，它的名字和星球大戰(zhàn)中的行星名字相同)成立于2014年，位于以色列特拉維夫。今年，Gartner將該公司評為商業(yè)智能領域中的“酷廠商”，“世界經(jīng)濟論壇”則將其命名為技術先驅。

FlyData

 

 

創(chuàng)始人: Koichi Fujikawa

AWS的Redshift云數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)正在成為構建復雜和昂貴本地數(shù)據(jù)倉庫的主流替代方案，但是仍然存在將數(shù)據(jù)從企業(yè)運營數(shù)據(jù)庫提取到Redshift的挑戰(zhàn)。

FlyData開發(fā)了一款簡單的、自動化的數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)，用于建立一個Redshift集群，并在MySQL數(shù)據(jù)庫中復制數(shù)據(jù)到Redshift。FlyData的產(chǎn)品包括FlyData Autoload和FlyData Sync。

盡管這家位于加州帕洛阿爾托的公司成立于2011年，但是到了今年9月才在A輪融資中獲得400萬美元資金。

Gluent

 

 

CEO: Tanel Poder

Gluent的使命是將數(shù)據(jù)從專有數(shù)據(jù)孤島中“解放”出來，使得可以通過新的、分布式大數(shù)據(jù)系統(tǒng)訪問這些數(shù)據(jù)。

Gluent開發(fā)的數(shù)據(jù)虛擬化技術能夠實現(xiàn)這家位于達拉斯的初創(chuàng)公司所謂的“混合數(shù)據(jù)”計算。Gluent Data Platform將數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)卸載到Hadoop，同時仍然提供對這些數(shù)據(jù)的訪問。

Gluent的系統(tǒng)讓企業(yè)能夠利用基于云或者本地Hadoop集群的靈活性和可擴展性，同時提高隊列性能，降低SAN和關系型數(shù)據(jù)庫許可成本。

Gluent成立與2014年底，被Gartner評為數(shù)據(jù)管理領域的“酷廠商”，并在3月Strata + Hadoop World Startup Showcase獲得第二名。

Incorta

 

 

CEO: Osama Elkady

Incorta的使命是用它面向實時分析和運營報告的數(shù)據(jù)平臺，取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)了ETL(提取、轉換和加載)工具。

Incorta的軟件利用該公司所謂的“直接數(shù)據(jù)映射”引擎，該引擎執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)連接，實時聚合大量數(shù)據(jù)。

Incorta成立于2013年，位于加州圣馬特奧，在9月由Kleiner Perkins領投的B輪融資中獲得1500萬美元。此前Incorta在3月的A輪融資中獲得來自GV(前Google Ventures)等投資方的1000萬美元。

InfluxData

 

 

CEO: Evan Kaplan

InfluxData開發(fā)了一系列開源技術，可以解決管理物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡和其他系統(tǒng)實時序列數(shù)據(jù)流的問題。

InfluxData的平臺提供了一系列工具和服務，包括InfluxData時間序列數(shù)據(jù)庫，用于實時處理物聯(lián)網(wǎng)、DevOps監(jiān)控和實時分析等領域的時間序列數(shù)據(jù)。

InfluxData位于舊金山，成立于2012年，在3輪融資中累積獲得將近2500萬美元資金。8月，該公司成為AWS合作伙伴網(wǎng)絡的高級技術合作伙伴。

Naveego

 

 

CEO: Derek Smith

為了運營和分析的目的，企業(yè)正在大力投資大數(shù)據(jù)項目。但是，如果采用的數(shù)據(jù)質量不佳，那么這些項目注定要失敗。

Naveego基于云的軟件提供了數(shù)據(jù)質量和主數(shù)據(jù)管理工具，幫助企業(yè)監(jiān)控和管理其業(yè)務數(shù)據(jù)的質量——不管是在本地還是在云中——并利用它來獲得競爭優(yōu)勢。

Naveego成立于2013年，位于密歇根州特拉弗斯市，在10月推出了第一個渠道計劃，并在招募數(shù)據(jù)管理顧問、系統(tǒng)集成商和管理服務提供商。

Nexla

 

 

CEO: Saket Saurabh

Nexla開發(fā)的數(shù)據(jù)運營平臺利用機器學習技術監(jiān)控和調整數(shù)據(jù)，并實時地在公司之間安全遷移數(shù)據(jù)。Nexla認為，通過將這些數(shù)據(jù)操作自動化，可以更快速地從他們的數(shù)據(jù)中獲得價值。

Nexla創(chuàng)建于去年，位于加州Millbrae，剛剛在5月發(fā)布了其產(chǎn)品的公開測試版。同時，Nexla在種子融資中獲得了350萬美元。

Nexla在3月的Strata + Hadoop World大會上獲得了創(chuàng)業(yè)展示最高獎項，引起人們的關注。

Periscope Data

 

 

CEO: Harry Glaser

Periscope Data的核心產(chǎn)品——Periscope Data Analytics——讓用戶可以對保存在多個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)運行SQL查詢，并且生成可以在整個公司分享的交互式儀表板和圖表。

11月，Periscope Data發(fā)布了Unified Data Platform，并稱該平臺解決了完整的分析生命周期，讓數(shù)據(jù)團隊可以獲取、存儲、分析、可視化和報告數(shù)據(jù)。

Periscope Data創(chuàng)建于2012年，位于舊金山，公司內(nèi)有不少經(jīng)理是來自于Google和微軟。8月，Periscope Data宣布自2016年以來每年的經(jīng)常性收入增長了322%。