硅谷的创业公司都做了哪些有趣的大数据产品

2009年开始到2013年，美国硅谷迎来了第一轮密集的大数据创业潮，嗅到了大数据风口的人选择离开老东家，转而成立自己的大数据公司。最为典型的就是Hadoop三剑客Cloudera, Hortonworks, Mapr，其创始团队均带有纯正的硅谷基因。

就美国的大数据行业而言，有以传统的数据库、数据仓储业务为主的公司，比如IBM、Teradata。也有以大数据技术为核心的创新型公司，结合广告、商业、军事、工业等行业的实际需求设计大数据产品。后者往往是推动大数据行业技术革新的主力军。

下面我们就来看看几个最惹人关注的大数据明星企业，看看它们都做了哪些有趣的大数据产品，在各自的领域发光发热。

测算名人影响力的社交评分平台

成立于2008年的Klout是一家衡量用户在Facebook，Google+，Instagram，LinkedIn，Twitter，Youtube等社交网络上影响力指数的创业公司。该公司曾与迪斯尼、耐克以及星巴克等知名国际企业合作，成功帮助这些品牌找到网络上适合的KOL资源进行营销推广活动。

此外，Klout还可协助企业进行品牌口碑管理，通过提供影响品牌印象的因素分析报告，优化品牌上传在社交网络上的内容，提升用户的参与度。这些服务主要基于调用Klout专属API的扩展功能实现。

奥巴马、贾斯汀比伯Klout Score

Klout Score是Klout评判KOL身份的关键参考因素，通过排名算法和语意分析对用户在社交网络上的活动进行分析，得出的用户影响力分数，该分数会根据用户在8个社交网站上的数据变化每日更新。影响分数高低的因素包括活跃粉丝数量、消息的转发率、原创率、与粉丝的互动等等。

Klout将KloutScore的数据资源生成可供外部使用的API产品，基于Klout目前6亿的用户规模，Klout API的合作伙伴已达20万个，每月被调用次数达到480亿。

虽然，之前Klout因为Klout Score成为航空公司、奢侈品商家及软件供应商对客户进行差异化服务的参考依据而饱受争议，但它仍然是全球社交舆情服务十分具有代表性的公司。

“击毙本拉登”的全球No.1大数据公司

Palantir的成名是因为它发现了麦道夫的“庞氏骗局”以及在“击毙本拉登”的行动中完成了重要的情报分析任务。

Palantir创始人

Palantir创立于2004年，由Facebook的早期投资人、PayPal的联合创始人Peter Thiel和其他四个人联合创立。作为目前全球排名第一的大数据公司Palantir一直很低调，直到2015年才浮出水面，当时Palantir的估值已经超200亿美元，是全球估值第三的独角兽企业。Palantir最为人所知的身份是美国政府的御用分析机构，包括CIA、FBI、美国国土安全局、美国国家安全局以及纽约和洛杉矶警察局等都是Palantir的客户。

直到2008年， Palantir唯一的大客户只有CIA, 也是在与CIA的合作中，Palantir积累了自身的技术实力，并打下与美国政府形成长期合作的基础。一开始，Palantir在CIA的项目推进起来很困难，面对政府内部分散而初级的数据库系统，以及数据采集过程中各种权限及保密要求的限制， Palantir一直坚持开发系统级的产品，为其今后能够实现产品服务的大量复制创造了条件。

从2010年开始，Palantir开始摆脱对国会的依赖，开展与企业客户的合作，先后与摩根大通和路透集团成为合作伙伴，如今，Palantir已经成为华尔街的一个重要服务商。与政府部门的合作也从防恐向医疗及金融等多个领域拓展。

目前，Palantir共拥有两大产品线——PalantirGotham和Palantir Metropolis，分别针对国防安全与金融领域设计。Palantir Gotham擅长对组织内部的结构与非结构数据进行整合，打通组织内部的数据孤岛，将所有数据聚集在Palantir Gotham的平台上，建立起以目标人物为核心的数据模型，充分发掘人物、地点、事件之间的所有潜在关联，并进行可视化展示，可为打击犯罪提供准确的线索支持。

Palantir Metropolis界面

Palantir Metropolis是一个定量分析平台，将多元的数据源和不相关的信息源整合进统一的分析环境。为用户提供配套的分析工具，使得复杂的数据分析形成标准化流水作业，通过对数据的迭代和运算逻辑的自我更新，提供实时优化的智能选择。具体而言，Palantir Metropolis可为金融机构提供反欺诈、资金使用情况监控等服务。

在与摩根大通的一次合作中，Palantir Metropolis通过整合非农劳动力的供给和招聘现状、零售业环境、房产价格、消费者的信用卡逾期情况等等外部数据，为摩根大通进行交易或放贷提供了可靠的参考依据。

实现生产全流程预警的物联网企业

美国市场细分领域空间大，每一个垂直行业都有产生独角兽公司的可能性。比如根植于工业大数据的物联网创业公司Uptake。Uptake在短短成立的三年时间内，估值已达到20亿美金，它的创始人之一的Brad Keywell是曾创办了包括Groupon在内的知名连续创业者。

Uptake的核心产品是可连通工业设备数据的SaaS平台，利用预测性分析技术以及机器学习技术提供提供包括故障预警在内的工业大数据服务，帮助工业客户提高生产的安全性及可靠性。

根据具体应用场景的不同，Uptake的产品可分为辅助管理类和预测服务类，前者包括设备管理、故障检修、KPI显示板等，为客户实现自我监控管理的可能性。后者则基于工业客户的历史资料对企业工作流程进行优化，预测设备使用寿命等，具体包括流程优化、故障预警、任务管理等。

Uptake在创立之初很快找到了自己的种子客户—全球最大的燃气发动机、柴油机生产厂家之一的Caterpillar。 Uptake的产品每年可为Caterpillar的每辆机车节省约14万美金的支出，同时还通过对生产流程的优化，将配置机器的时间缩短一个小时。此外，Caterpillar也参与到Uptake的两轮投资当中。

美国社会的信息化程度高，企业数据量化决策机制成熟，为大数据产品付费的意愿普遍较强，其大数据市场与中国市场存在着很大差异，但这不并妨碍国内的大数据企业借鉴这些大数据创业公司的成功经验，首先是基于对行业的深刻理解，将技术产品的研发服务于场景化的应用，使得大数据产品在一家合作企业或机构的成功经验能够被大量复制。此外，即可从某个角度切入服务，比如Klout设计的Klout Score，由此展开商业的全链条。也可做全服务，如Uptake从一开始就从实现工业大数据全流程的角度出发来设计产品。

每一家大数据创业公司都会开发独具特色的大数据产品作为企业发展的核心战略。精专于某个擅长的行业领域，是大数据企业谋求长远发展的决胜法则。

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