盤點：2019年炙手可熱的10家數(shù)據(jù)分析初創(chuàng)公司
從簡單的報告工具，到復(fù)雜的基于人工智能的預(yù)測性和規(guī)范性分析系統(tǒng)——業(yè)務(wù)軟件就是各種讓不斷增長的海量數(shù)據(jù)變得有意義的方法。根據(jù)市場分析公司IDC的預(yù)測，數(shù)據(jù)量將從2019年的40 ZB增長到2025年的175 ZB。
難怪有企業(yè)和組織預(yù)計今年在大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析解決方案上的支出為1891億美元，到2022年這一數(shù)字將達到2743億美元。盡管這些支出大部分將流向那些大型的、成熟的廠商，但有很多大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新都是來自于那些在數(shù)據(jù)管理和業(yè)務(wù)分析領(lǐng)域開發(fā)顛覆性軟件的初創(chuàng)公司。
那些想要為客戶提供最新軟件和服務(wù)以解決大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的解決方案提供商都應(yīng)該值得我們關(guān)注。下面就讓我們來看看2019年的這10家熱門數(shù)據(jù)分析初創(chuàng)公司。
Aible
首席執(zhí)行官：Arijit Sengupta
Aible開發(fā)了所謂“現(xiàn)實世界”的人工智能技術(shù)，該技術(shù)基于成本效益權(quán)衡和運營約束來分析數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)的影響和可能帶來的業(yè)務(wù)成果。盡管大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都強調(diào)模型的準確性，但Aible的創(chuàng)始人稱，這種方法并未考慮到不同類型的錯誤可能導(dǎo)致的代價也是不同的，可能忽略了即使是百分之一的交易對企業(yè)而言也是巨大的勝利。
總部位于舊金山的Aible公司成立于2018年10月，于今年3月正式對外發(fā)布。Aible已經(jīng)與業(yè)務(wù)分析廠商Tableau Software建立了合作伙伴關(guān)系，兩家公司的產(chǎn)品鏈接在一起，為企業(yè)用戶提供一種在Tableau環(huán)境中采用Aible AI功能的便捷方法。
Alluxio
首席執(zhí)行官：Steven Mih
Alluxio開發(fā)了一個用于云中分析和機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)編排平臺。該平臺基于一個以內(nèi)存為中心的架構(gòu)，從根本上實現(xiàn)了存儲和計算功能的分離，使數(shù)據(jù)更接近分布式計算操作，簡化了對云工作負載的數(shù)據(jù)訪問。
Alluxio是于2015年Tachyon開源項目的創(chuàng)始人在加州伯克利分校AMPLab成立的。Alluxio總部位于加利福尼亞州圣馬特奧，在今年8月的B輪融資中籌集了850萬美元，總資金達到1600萬美元。今年3月Mih份被任命為首席執(zhí)行官，Alluxio技術(shù)開發(fā)者、同時也是Alluxio創(chuàng)始CEO的Haoyuan Li擔任首席技術(shù)官。
Noodle Analytics
首席執(zhí)行官：Stephen Pratt
Noodle Analytics正在開發(fā)針對所謂“工業(yè)4.0”或者智能工廠應(yīng)用的基于AI的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以管理產(chǎn)品質(zhì)量、資產(chǎn)健康狀況和生產(chǎn)流程，所有這些的最終目標都是為了提高效率并減少制造、消費品、運輸和分銷過程中的浪費。
該公司的Noodle.ai企業(yè)人工智能平臺包括了Edge Gateway和Edge Server等設(shè)備。
Noodle Analytics成立于2016年，位于美國舊金山。
Panoply
首席執(zhí)行官：Yaniv Leven
Panoply提供了用于數(shù)據(jù)分析的簡單數(shù)據(jù)管理功能。Panoply云平臺是一個“智能”數(shù)據(jù)倉庫，可以自動完成業(yè)務(wù)分析的三個主要步驟：數(shù)據(jù)收集和轉(zhuǎn)換(ETL)、數(shù)據(jù)庫存儲管理、查詢性能管理。
Panoply系統(tǒng)支持：多種數(shù)據(jù)源包括MySQL、Microsoft SQL Server、MongoDB和PostgreSQL等數(shù)據(jù)庫;存儲系統(tǒng)，包括Amazon S3和Google Cloud Storage;廣告系統(tǒng)，例如Google AdWords、Facebook Ads和DoubleClick;CRM系統(tǒng)，包括Salesforce、Zoho和HubSpot。業(yè)務(wù)分析方面，Panoply支持各種工具包括Tableau、Chartio、Looker、Microsoft PowerBI、Qlik和WebFocus。
這家位于舊金山的初創(chuàng)公司于2015年成立，在今年11月5日宣布Panoply平臺已經(jīng)與Microsoft Azure SQL Warehouse進行了集成。
Promethium
首席執(zhí)行官：Kaycee Lai
Promethium正在通過自己的Data Navigation System(10月發(fā)布的一款數(shù)據(jù)背景平臺)來應(yīng)對自助數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和自助服務(wù)分析的挑戰(zhàn)。該平臺使用機器學(xué)習(xí)算法和自然語言處理為用戶提供準確的數(shù)據(jù)，以通過定位數(shù)據(jù)演示如何組裝數(shù)據(jù)，自動生成SQL查詢以獲取準確的數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行查詢，在幾分鐘內(nèi)給出正確答案。
該系統(tǒng)與主流的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、基于云的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)管理和商業(yè)智能系統(tǒng)進行了集成。該平臺是通過公有云、客戶虛擬私有云或者本地部署以“軟件即服務(wù)”的方式提供的。
Promethium位于舊金山，成立于2018年2月。
Rockset
首席執(zhí)行官：Venkat Venkataramani
Rockset開發(fā)了一種無服務(wù)器搜索和分析技術(shù)，可以在云中執(zhí)行運營分析，而傳統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫是無法做到這一點的。
Rockset的系統(tǒng)可以對TB級的NoSQL數(shù)據(jù)進行實時SQL查詢，從而快速且便捷地提取和查詢數(shù)據(jù)，以服務(wù)實時API和實時儀表板。該軟件可以處理各種來源的數(shù)據(jù)，包括Amazon S3、Amazon DynamoDB、Amazon Kinesis和Amazon Redshift;Apache Kafka;和Google Cloud Storage。
Rockset于2016年由CEO、前Facebook基礎(chǔ)架構(gòu)團隊工程總監(jiān)Venkat Venkataramani和CTO Dhruba Borthakur共同創(chuàng)建，后者曾是Facebook數(shù)據(jù)庫團隊的工程師，并且是Hadoop分布式文件系統(tǒng)的創(chuàng)始工程師。Rockset總部位于加利福尼亞州圣馬特奧。
Second Measure
首席執(zhí)行官：Michael Babineau
Second Measure的自助數(shù)據(jù)分析平臺使用消費者的交易數(shù)據(jù)來提供有關(guān)企業(yè)績效和消費者支出模式的儀表板視圖。
Second Measure成立于2015年，總部位于加利福尼亞州圣馬特奧市，于今年2月進行的A輪融資中獲得了來自Bessemer Venture Partners、Goldman Sachs和Citi Ventures的2000萬美元資金。
Skymind
首席執(zhí)行官：Chris Nicholson
Skymind正在開發(fā)的人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可用于物流、制造、政府、金融和呼叫中心運營的仿真和預(yù)測分析應(yīng)用。例如，Skymind的Pathmind服務(wù)運用人工智能在云端運行仿真。
Skymind總部位于舊金山，于2014年成立。
Tellius
首席執(zhí)行官：Ajay Khanna
Tellius開發(fā)了基于搜索的、基于人工智能和機器學(xué)習(xí)的分析平臺，可以幫助業(yè)務(wù)用戶使用自然語言查詢數(shù)據(jù)，并從分散在多個來源中的海量數(shù)據(jù)中獲得洞察。Tellius還提供了針對特定行業(yè)的系統(tǒng)，用于金融服務(wù)、零售、醫(yī)療、保險和通信領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析。
Tellius總部位于弗吉尼亞州雷斯頓，成立于2015年。Tellius在2月加入了Google Cloud Partner Program計劃，其軟件可以運行在Google Cloud Platform上。
Zenoptics
首席執(zhí)行官：Saurbh Khera
隨著自助服務(wù)業(yè)務(wù)分析的日益普及，報告在激增的同時也給業(yè)務(wù)智能管理者帶來了數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理方面的麻煩。
Zenoptics開發(fā)的平臺將商業(yè)智能、數(shù)據(jù)和分析工具聚合到一個統(tǒng)一的門戶，允許用戶在使用不同報告和分析工具的情況下也能訪問、共享和報告數(shù)據(jù)，同時為管理層提供監(jiān)管機制，改善企業(yè)組織現(xiàn)有商業(yè)智能投資的投資回報。
Zenoptics總部位于圣何塞，于2015年成立。
