作者：原力大數據

2009年開始到2013年，美國硅谷迎來了第一輪密集的大數據創業潮，嗅到了大數據風口的人選擇離開老東家，轉而成立自己的大數據公司。最為典型的就是Hadoop三劍客Cloudera, Hortonworks, Mapr，其創始團隊均帶有純正的硅谷基因。

就美國的大數據行業而言，有以傳統的數據庫、數據倉儲業務為主的公司，比如IBM、Teradata。也有以大數據技術為核心的創新型公司，結合廣告、商業、軍事、工業等行業的實際需求設計大數據產品。后者往往是推動大數據行業技術革新的主力軍。

下面我們就來看看幾個最惹人關注的大數據明星企業，看看它們都做了哪些有趣的大數據產品，在各自的領域發光發熱。

測算名人影響力的社交評分平臺

成立于2008年的Klout是一家衡量用戶在Facebook，Google+，Instagram，LinkedIn，Twitter，Youtube等社交網絡上影響力指數的創業公司。該公司曾與迪斯尼、耐克以及星巴克等知名國際企業合作，成功幫助這些品牌找到網絡上適合的KOL資源進行營銷推廣活動。

此外，Klout還可協助企業進行品牌口碑管理，通過提供影響品牌印象的因素分析報告，優化品牌上傳在社交網絡上的內容，提升用戶的參與度。這些服務主要基于調用Klout專屬API的擴展功能實現。

奧巴馬、賈斯汀比伯Klout Score

Klout Score是Klout評判KOL身份的關鍵參考因素，通過排名算法和語意分析對用戶在社交網絡上的活動進行分析，得出的用戶影響力分數，該分數會根據用戶在8個社交網站上的數據變化每日更新。影響分數高低的因素包括活躍粉絲數量、消息的轉發率、原創率、與粉絲的互動等等。

Klout將KloutScore的數據資源生成可供外部使用的API產品，基于Klout目前6億的用戶規模，Klout API的合作伙伴已達20萬個，每月被調用次數達到480億。

雖然，之前Klout因為Klout Score成為航空公司、奢侈品商家及軟件供應商對客戶進行差異化服務的參考依據而飽受爭議，但它仍然是全球社交輿情服務十分具有代表性的公司。

“擊斃本拉登”的全球No.1大數據公司

Palantir的成名是因為它發現了麥道夫的“龐氏騙局”以及在“擊斃本拉登”的行動中完成了重要的情報分析任務。

Palantir創始人

Palantir創立于2004年，由Facebook的早期投資人、PayPal的聯合創始人Peter Thiel和其他四個人聯合創立。作為目前全球排名第一的大數據公司Palantir一直很低調，直到2015年才浮出水面，當時Palantir的估值已經超200億美元，是全球估值第三的獨角獸企業。Palantir最為人所知的身份是美國政府的御用分析機構，包括CIA、FBI、美國國土安全局、美國國家安全局以及紐約和洛杉磯警察局等都是Palantir的客戶。

直到2008年， Palantir唯一的大客戶只有CIA, 也是在與CIA的合作中，Palantir積累了自身的技術實力，并打下與美國政府形成長期合作的基礎。一開始，Palantir在CIA的項目推進起來很困難，面對政府內部分散而初級的數據庫系統，以及數據采集過程中各種權限及保密要求的限制， Palantir一直堅持開發系統級的產品，為其今后能夠實現產品服務的大量復制創造了條件。

從2010年開始，Palantir開始擺脫對國會的依賴，開展與企業客戶的合作，先后與摩根大通和路透集團成為合作伙伴，如今，Palantir已經成為華爾街的一個重要服務商。與政府部門的合作也從防恐向醫療及金融等多個領域拓展。

目前，Palantir共擁有兩大產品線——PalantirGotham和Palantir Metropolis，分別針對國防安全與金融領域設計。Palantir Gotham擅長對組織內部的結構與非結構數據進行整合，打通組織內部的數據孤島，將所有數據聚集在Palantir Gotham的平臺上，建立起以目標人物為核心的數據模型，充分發掘人物、地點、事件之間的所有潛在關聯，并進行可視化展示，可為打擊犯罪提供準確的線索支持。

Palantir Metropolis界面

Palantir Metropolis是一個定量分析平臺，將多元的數據源和不相關的信息源整合進統一的分析環境。為用戶提供配套的分析工具，使得復雜的數據分析形成標準化流水作業，通過對數據的迭代和運算邏輯的自我更新，提供實時優化的智能選擇。具體而言，Palantir Metropolis可為金融機構提供反欺詐、資金使用情況監控等服務。

在與摩根大通的一次合作中，Palantir Metropolis通過整合非農勞動力的供給和招聘現狀、零售業環境、房產價格、消費者的信用卡逾期情況等等外部數據，為摩根大通進行交易或放貸提供了可靠的參考依據。

實現生產全流程預警的物聯網企業

美國市場細分領域空間大，每一個垂直行業都有產生獨角獸公司的可能性。比如根植于工業大數據的物聯網創業公司Uptake。Uptake在短短成立的三年時間內，估值已達到20億美金，它的創始人之一的Brad Keywell是曾創辦了包括Groupon在內的知名連續創業者。

Uptake的核心產品是可連通工業設備數據的SaaS平臺，利用預測性分析技術以及機器學習技術提供提供包括故障預警在內的工業大數據服務，幫助工業客戶提高生產的安全性及可靠性。

根據具體應用場景的不同，Uptake的產品可分為輔助管理類和預測服務類，前者包括設備管理、故障檢修、KPI顯示板等，為客戶實現自我監控管理的可能性。后者則基于工業客戶的歷史資料對企業工作流程進行優化，預測設備使用壽命等，具體包括流程優化、故障預警、任務管理等。

Uptake在創立之初很快找到了自己的種子客戶—全球最大的燃氣發動機、柴油機生產廠家之一的Caterpillar。 Uptake的產品每年可為Caterpillar的每輛機車節省約14萬美金的支出，同時還通過對生產流程的優化，將配置機器的時間縮短一個小時。此外，Caterpillar也參與到Uptake的兩輪投資當中。

美國社會的信息化程度高，企業數據量化決策機制成熟，為大數據產品付費的意愿普遍較強，其大數據市場與中國市場存在著很大差異，但這不并妨礙國內的大數據企業借鑒這些大數據創業公司的成功經驗，首先是基于對行業的深刻理解，將技術產品的研發服務于場景化的應用，使得大數據產品在一家合作企業或機構的成功經驗能夠被大量復制。此外，即可從某個角度切入服務，比如Klout設計的Klout Score，由此展開商業的全鏈條。也可做全服務，如Uptake從一開始就從實現工業大數據全流程的角度出發來設計產品。

每一家大數據創業公司都會開發獨具特色的大數據產品作為企業發展的核心戰略。精專于某個擅長的行業領域，是大數據企業謀求長遠發展的決勝法則。

End.

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