前景看好的14家大数据创业公司,下一个伟大的公司或许诞生在这里
“大数据”概念近来名声大噪,针对这种以海量邮件、推特、视频或文件来寻找有效的信息的方式为基础的创业公司,可能在不久的将来大有作为。
本文介绍的这14家公司中,有些在几年前完成融资,直到最近发展才开始加速。而另外一些还处在隐身模式,忙于为公司即将推出的能带来改变游戏规则影响的科学技术做收尾工作。
谷歌、facebook、亚马逊等一些网络公司巨头已经将大数据应用于解决最棘手的技术问题。现在这些公司的许多工程师开始自立门户,建立起自己的创业公司。这些创业公司侧重点各有不同,如分析、内存数据库(以存储器中的数据而非硬件驱动为工作基础),非关系型数据库(nosql,一种可以在多个服务器和存储系统中分享程序和存储的新型数据库)等,都得到了风投公司的积极支持。
来自accel partners风投公司的合伙人ping li在去年二月接受我们采访时表示,“我们对大数据感兴趣,是因为它将成为强有力的投资领域,并且这种热潮在未来几年都不会弱化。”
下面,是在大数据市场中被看好的14家创业公司的简单介绍:
1,wibidata
成立时间:2010年
总部:旧金山
产品介绍:出售帮助零售商和金融业用户建立自己大数据软件的工具,包括移动app和saas软件。
明星创始人:创始人都来自cloudera。其中christophe bisciglia之前也是cloudera的联合创始人。cloudera是著名的hadoop软件公司。
后援团:wibidata的投资方包括nea,canaan partners,谷歌ceo eric schmidt,cloudera的ceo michael olson,天使投资人ron conway和david lee。已融资金额达到2000万美元。
2,hadapt
成立时间:2011年
总部:麻省、剑桥
产品介绍: hadapt的适应分析平台结合了sql和hadoop。前者是传统的数据库软件,后者是新型分析大规模数据的技术。这一平台旨在为用户提供数据和分析工作兼容的系统。
明星创始人:daniel abadi是首席科学家和共同创始人,在麻省理工学院曾发表过关于列存数据库(一种新型数据库,比传统数据库表现更出色)的论文,并由此促进了vertica的创立,2011年被惠普收购。bajda-pawlikowski是另一位共同创始人人,也是hadapt的软件工程师。
后援团:投资方包括atlas风投公司,bessemer vp和norwest vp。已融资金额1700万美元。
3,sqrrl
成立时间:2012年
总部:麻省,剑桥
产品介绍:围绕apache accumlo(一款由美国安全局开发的强大的开源nosql数据库,内含复杂安全技术)建立业务。accumulo的前身是bigtable,一款由谷歌开发的数据存储技术。
明星创始人:adam fuchs,sqrrl的联合创始人兼首席技术官。此前也是apache accumulo的联合创始人。
后援团:支持sqrrl的风投公司有atlas venture和matrix partners。已获融资200万美元。
4,domo
成立时间:2010年
本部:美国犹他,福克
产品介绍:建立以决策面板(dashboard)和表格形式表现大数据分析的软件,实现更简便易懂并易于操作的大数据分析。
明星创始人:domo的ceo josh james在1996年创立omniture,于2006年上市,2009年被adobe以18亿美元收购。
后援团:domo的投资方包括ggv资本,greylock partners,bezos expeditions,worday的共同ceo aneel bhusri和david duffield,founders基金,mercato partners,ivp,和sorsenson资本的fraser bullock。
5,datagravity
成立时间:2012年
本部:新罕布什尔州,nashua市
产品介绍:将大数据技术嵌入存储系统,提供适合中型公司的大数据服务。目前仍处于隐身模式。
明星创始人:datagravity的ceo和联合创始人paula long此前曾联合创立了equallogical公司,于2008年以18亿美元卖给戴尔公司。另一位联合创始人john joseph也来自equallogical公司,此前担任执行官职务。
后援团:投资方包括andreessen horowitz、charles river和general catalyst。已获融资额420万美元。
6,data tamer
成立时间:2012年
本部:麻省,剑桥
产品介绍:尚处于隐身模式。其科技以麻省理工、brandeis和卡塔尔计算研究所(qatar computing research institute)的研究项目为基础。公司网站对公司经营内容做出如下解释,“data-tamer让企业广泛整合管理现有和未来大规模数据资源更高效。”
明星创始人:有来自麻省理工的教授,数据库方面的专家michael stonebraker和种子投资人andy palmer(同时也是vertica、voltdb和其他公司的共同投资人)。
后援团:二月份进行种子轮融资,参与方有谷歌风投和nea,但没有披露具体融资金额。
7,continuuity
成立时间:2011年
本部:加州,帕洛阿尔托(palo alto)
产品介绍:为连接巨型数据库的app提供发展平台服务。
明星创业人:联合创始人todd papaioannou和nitin motgi曾在雅虎等其他公司从事大数据方面的工作。另一位jonathan gray曾负责过facebook的大数据项目。其他合伙人来自teradata,微软和开源社区的工程师。
后援团:投资方包括battery ventures, ignition partners. andreessen horowitz, data collective和 amplify partners,目前已融资125万美元。
8,datastax
成立时间:2010年
本部:加州圣马特奥市(san mateo),德克萨斯,奥斯汀市
刹那品就是:销售企业版apache cassandra(一个nosql数据库软件)。
明星创始人:jonathan eills和matt pfeil共同成立,两人分别担任首席技术官和副总裁。两人都来自云计算中心rackspace。
后援团:lightspeed partners,crosslink capital和meritech capital partners。已获融资400万美元。
9,sumo logic
成立时间:2010年
总部:加州,雷德伍德市(rdewood city)
产品介绍:基于云系统,管理分析公司硬件数据的服务,及确保该服务正常运行的app。
明星创始人:kumar saurabh和christian beedgen为该公司的联合创始人,两人此前所在的arcsight于2010年被惠普以十五亿美元收购。
后援团:投资人包括accel partners,greylock partners和sutter hill ventures。目前已获投资5050万美元。
10,datameer
成立时间:2009
总部:加州,圣马特奥市
产品介绍:出售基于hadoop的app,用于分析企业数据并用表格进行展示。
明星创始人:员工很多都是hadoop老手。ceo stefan groschupf是nutch的早期投资人。nutch是一家与hadoop类似的开源大数据搜索引擎公司。
后援团:主要投资方:kleiner perkins,redpoint。已获融资:1800万美元。
11,hsteaming
成立时间:2011年
总部:旧金山
产品介绍:用hadoop实时整理分析视频和设备获得的数据。
明星创业人:首席技术官volkmar uhlig在ibm的watson实验室工作了五年,是l4 microkemel的带队工程师。(l4 microkemel是一种控制移动电话功能的技术,已经被应用在全球15亿移动设备上。)
后援团:投资方有atlas风投,已获融资达100万美元。
12,precog
成立时间:2010年(原名reportgrid)
总部:科罗拉多州,博尔德市(boulder)
产品介绍:建立社交媒体和网络分析技术,以及为大数据app设计开发工具。
明星创始人:john de goes和kris nuttycombe都是socialmedia.com的工程师。socialmedia.com是一家社交广告网络公司,于2011年被living social公司收购。
后援团:投资方包括rtp风投,resonant风投和launch资本等,已获融资200万美元。
13,alpine data labs
成立时间:2011
总部:加州,圣马特奥市
产品介绍:以大数据的商业用途为基础,制作模拟公司数据流量的软件。
明星创始人:公司总裁兼ceo joe otto和首席产品官steven hillion都来自emc’s greenplum。emc’s greenplum也可以说是alpine data labs的母公司。
后援团:投资方包括sierra风投,mission风投,emc,斯坦福大学和住友银行。目前融资750万美元。
14,kontagent
成立时间:2007年
本部:旧金山
产品介绍:提供移动和社交app的分析服务。
明星创始人:创始人之一、ceo jeff tseng曾为美国航天局设计软件。
后援团:投资方包括battery风投,maverick资本和altos风投。目前融资达1800万美元。
(via bi)