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美國水晶球大數據公司

發布時間:2024-08-03 17:19:48

『壹』 世界上有哪些非常厲害但鮮為人知的公司

Palantir Technologies Inc.(帕蘭提爾) . Palantir在2014年11月時的估值達到150億美元,在全球的創業公司中僅次於Uber和小米,但它的知名度卻完全無法與後兩者相比。而這家公司究竟有多厲害呢?我隨便舉幾個栗子: 第一,你腦子里能想到的最牛逼的美國官方機構,比如NSA(國家安全局),FBI(聯邦調查局)和CIA(中央情報局),通通和Palantir有著深度合作關系。 第二,這家公司沒有任何銷售團隊,但近幾年來的收入基本都在翻番。 第三,購買Palantir軟體的費用

在500萬美元至1000萬美元之間,而且客戶必須先預先支付20%的經費……(剩餘部分在客戶滿意後再支付) 第四,在業界有個很出名的傳言(而且很有可能是真的),Palantir才是美軍成功抓住本拉登(Osama Bin Laden)的根本原因。 那麼這家公司到底是幹嘛的?別急,先從它的名字說起。 Palantir是J.R.R.托爾金的《指環王》里一塊水晶球的名字,它能夠和其他的水晶球建立連接並展現圖像,作為一種溝通和收集信息的手段。而公司的業務性質其實正與這個名字暗合,它的基本要點就是收集大量數據,幫助非科技用戶發現關鍵聯系,並最終找到復雜問題的答案。 「帕蘭提爾公司把混亂無序的大量信息變成直觀的可視化地理分布圖、柱狀圖和關聯圖。只要給該公司所謂的「前沿部署工程師們」幾天時間,讓他們分析、標記和整合所有零碎的客戶數據,帕蘭提爾公司就能弄清楚各種各樣的問題,例如恐怖主義、災難響應和人口販賣。」 —— 《福布斯》 簡單說,你希望知道的,你還不知道自己希望知道的,Palantir通過匪夷所思的大數據分析,基本上最後都能告訴你。 當然,由於Palantir在資本市場上的吸引力實在巨大,現在關於這家公司的報道也稍微多

『貳』 幫美國殺了本拉登 卻在矽谷呆不下去:美國最神秘的科技獨角獸

矽谷最神秘的獨角獸下周要上市了。他們曾經幫助美國獵殺了本拉登,但卻在矽谷遭到排擠抵制,最終只能離開。


最不矽谷的 科技 獨角獸


在 科技 巨頭和創業新貴雲集的矽谷,卻有這么一家處事極其低調的創業公司。盡管這家公司的估值早就超過百億美元,一度是全球排名第四的獨角獸;但他們卻極少進入大眾視線,從不主動尋求曝光。如果不是赫赫有名的聯合創始人兼董事長,媒體更是很少報道他們的新聞。這家創業公司不需要市場營銷,也沒有銷售團隊,多年來始終籠罩在神秘的面紗中。


這家創業公司的企業文化更是與矽谷其他 科技 巨頭格格不入。多年來他們始終和矽谷保持著距離,不願融入矽谷。同樣,他們也不為矽谷所接納。過去兩年時間,他們的矽谷辦公室和兩位創始人的住所都曾經遭到憤怒抗議。最終這家公司和兩位創始人先後搬離,徹底告別了矽谷。


這頭特立獨行的獨角獸就是Palantir,矽谷創業投資大亨彼得·蒂爾(Peter Thiel)和卡普(Alex Karp)等幾位斯坦福校友在2003年創辦的大數據公司。Palantir主要為美國政府機構和企業巨頭提供定製化的大數據分析服務。2015年Palantir完成了8.8億美元融資,估值達到了200億美元,成為當時全球估值排名第四的 科技 獨角獸,僅次於Uber、Airbnb和小米三家公司。


蒂爾創辦Palantir時自己掏出了3000萬美元,這個名字來自於電影《指環王》里可以洞悉萬事的水晶球,他的持股不到30%,是最大股東。2004年,美國中央情報局領投了Palantir的A輪融資。他們的主要投資者還包括了媒體大亨默多克、家得寶創始人朗格爾(Ken Langone)等人。過去十多年時間,Palantir總計進行了10多輪融資,總計籌集資金25億美元。王思聰的普思資本也在2014年向Palantir投資過400萬美元。


雖然創始團隊一度對上市持抵制態度,但最終還是擋不住投資人的壓力,從2018年開始籌備上市,原計劃在2019年上市交易。今年7月份Palantir向紐交所提交了申請,計劃下周(9月23日)上市交易。但即便是上市,Palantir也不走尋常路。和常規公司上市尋找承銷商搞路演做圈購不同,Palantir選擇了直接上市的方式。


這意味著Palantir不需要融資,只是老股上市交易,交易所得都歸屬目前的股東所有。而且,現有股東也沒有禁售期的束縛,可以隨時套現走人。通常來說,只有對自己的品牌和業務都有充分信心的公司才會選擇直接上市的方式,因為他們相信自己沒有投行的承銷和護盤也可以保持股價。從這角度來看,Palantir顯然對自己在華爾街的認可程度信心滿滿。卡普表示,Palantir上市是為了讓股東和員工以合理價格獲得回報。



他們幫美國找到本拉登


「PayPal教父」彼得·蒂爾當然是Palantir的招牌。通常媒體在報道蒂爾時也會順便提一句Palantir。他在1999年創辦了PayPal,次年與伊隆·馬斯克(Elon Musk)創辦的X.com合並。蒂爾一直擔任PayPal的CEO職位,成功帶領公司在2002年上市,上市半年就作價15億美元出售給了eBay。第二年,成功套現的蒂爾創辦了對沖基金Clarium,還和卡普(Alex Karp)等幾位斯坦福校友共同創辦了大數據分析公司Palantir。


當然,讓彼得·蒂爾走上財富巔峰的是2004年的一筆天使投資。那年夏天蒂爾給稚氣未脫的哈佛學生扎克伯格開了一張50萬美元的支票,獲得了他們剛創辦網站10.2%的股權。蒂爾還給扎克伯格引薦了矽谷的諸多人脈資源,幫助這個年輕人完成了隨後的多輪融資,帶領Facebook一步步成為互聯網巨頭。盡管後來蒂爾因為支持特朗普而在矽谷遭到排擠,但扎克伯格一直支持蒂爾留在Facebook的董事會。


蒂爾創辦Palantir的初衷是通過大數據分析為金融行業找到欺詐交易,這是他在PayPal時期就有的創業想法。但當時正值911事件之後,美國政府為了反恐戰爭需求,向矽谷尋求大數據分析方面的幫助。他們找到了彼得·蒂爾,Palantir因此改變了業務方向,轉而為美國聯邦調查局、中央情報局和五角大樓開始進行數據分析,以反恐作為主營業務。中情局因此向Palantir投資了200萬美元,主導了A輪融資。


中央情報局前局長塔內特(George Tenet)甚至感慨,如果911事件之前就有Palantir的數據分析服務,或許悲劇就不會發生。在911事件之前,美國情報機構實際上已經掌握了不少可能有恐怖襲擊的情報信息,但卻沒有得到有效匯總和分析。而Palantir最擅長的就是從看似無關的諸多瑣碎信息中,通過他們的分析和演算法,找到這些雜亂無章數據中的內在關聯,為政府機構提供解決問題想要的核心信息。


2011年美國奧巴馬政府正是得益於Palantir通過大數據得出的情報,才成功發現本拉登的藏身之處,派出突擊隊在巴基斯坦擊斃了這名全球最知名的恐怖分子。獵殺本拉登讓Palantir名聲大噪,但也讓蒂爾和卡普失去了「自由」:由於擔心成為恐怖組織的報復對象,他們不得不開始聘請專業安保人員全天候陪護自己。這對原本喜歡全球到處 旅遊 的卡普來說,是個不得不接受的成名代價。


除了幫美國政府找到本拉登之外,Palantir還幫助美軍在阿富汗戰爭分析恐怖分子的活動規律和襲擊方式,實施提前打擊;幫助美國國土安全部打擊墨西哥販毒網路的運毒行動,抓獲美墨邊境上活動猖獗的毒販;幫助美國聯邦調查局發現經濟犯罪,其中包括在2008年破獲美國「世紀巨騙」麥道夫(Bernie Madoff)的龐氏騙局。



押注大選成為總統親信


由於主要服務對象是美國政府,Palantir的很多骨幹員工都必須通過美國政府的背景調查,申請國家安全許可。由於擔心遭到外國情報部門策反,美國政府會給這些骨幹員工額外津貼,讓他們住在Palantir公司附近。而Palantir在矽谷帕托阿爾托的總部,窗戶上都安裝了反竊聽設備。除了美國政府,Palantir也為美國的盟友英國、德國等國提供服務。當然,他們不可能為美國眼中的競爭對手提供服務,從未考慮過中國業務。


從2010年開始,Palantir開始擴展企業用戶市場,他們的第一個客戶是摩根大通,還是由紐約市警察局推薦的。Palantir現在服務的商業機構包括金融巨頭瑞信、制葯巨頭默克、空中客車以及菲亞特克萊斯勒等等。和咨詢行業巨頭相比,Palantir擁有更為先進的大數據分析技術,而收費價格卻只有咨詢公司的零頭。他們面向企業市場的單次收費還不到100萬美元。今年上半年Palantir的企業業務營收增長了27%。


從2003年創辦以來,Palantir從來都沒有實現盈利,2019年更是虧損了5.8億美元。雖然獨角獸長期虧損並不令人奇怪,但Uber和Tesla那些都是面向大眾市場的企業,而Palantir卻是一家面向政府和企業客戶的公司。不過,今年上半年Palantir虧損收窄至1.65億美元,營收同比飆升49%,至4.81億美元。


直到此次上市,外界才得以獲知Palantir的業務狀況。截止今年上半年他們共有125名客戶,政府客戶貢獻了54%的營收,其中一家政府機構就給Palantir帶來了11%的營收。盡管沒有公布客戶具體信息,但外界都知道Palantir的主要服務對象是美國政府,包括中央情報局、五角大樓、聯邦調查局、國稅局、國土安全部等諸多政府機構。


2015年底或許是Palantir創辦以來遭遇的低谷。那一年他們的政府業務陷入了飽和,企業業務拓展不力,更失去了包括可口可樂在內的企業巨頭客戶。但2016年蒂爾冒矽谷之大不韙公開支持特朗普,2016年給後者捐款了300萬美元,讓他成為了新任總統最信任的 科技 富豪,更擔當了特朗普與矽谷之間的溝通橋梁。


特朗普的 科技 行業巨頭見面會,也是由蒂爾出面組織的,Palantir更和谷歌、微軟、蘋果、Facebook等 科技 巨頭一道參加總統與 科技 行業的高峰見面會。這或許是Palantir在全美媒體中最風光的一刻。隨後Palantir的政府業務重新開始增長,更開始拓展到美國的海外盟友。



在矽谷沒有立足之地


雖然蒂爾是Palantir的董事長和最大股東,但公司的具體業務運營交給了卡普,後者一直擔任Palantir的CEO職位。有趣的是,蒂爾是矽谷屈指可數的特朗普支持者,但卡普卻是一個自稱 社會 主義者的左派。頂著一頭亂發卡普在德國法蘭克福大學拿到哲學博士學位,導師是大名鼎鼎的哈貝馬斯(Jurgen Habermas)。2016年,卡普投票支持希拉里,甚至拒絕去會見當選總統特朗普,稱自己對特朗普毫無好感。


雖然政見不同,但蒂爾和卡普都和矽谷無法相容。由於公開支持特朗普,蒂爾遭到了矽谷的排擠抵制,不得不在2018年搬到洛杉磯居住。在今年的總統大選中,蒂爾迄今保持著旁觀和沉默態度,並沒有像2016年那樣公開站出來支持特朗普。雖然卡普支持希拉里,但他公開表示,自己反對矽谷這種越來越不包容的排除異己的文化。


毫不誇張的說,Palantir是矽谷最不遭人待見的 科技 公司。除了蒂爾公開支持特朗普的原因,Palantir也直接參與了美國政府的諸多爭議行動。他們參與了中情局打擊維基解密網站的行動,也涉足了美國情報部門監聽棱鏡計劃。更為重要的是,Palantir為政府提供了基於視覺識別技術的數據分析,幫助美國政府發現和遣返非法移民,幫助美國警察確定和抓捕街頭抗議分子,這讓他們成為了矽谷眼中「助紂為虐」的壞公司。


在Palanir申請上市之後,卡普更宣布要和矽谷決裂。「Palantir雖然是在矽谷創辦的,但我們和矽谷 科技 行業的價值觀與企業目標越來越背道而馳。矽谷的工程精英們可能比絕大多數人都知道怎樣打造軟體,但他們卻對 社會 應該如何組織或者司法需要什麼知之甚少。過去十五年,矽谷一直和我保持距離,我也習慣了和他們保持社交距離。」


過去幾年時間,Palantir在帕羅爾托的總部、蒂爾和卡普的住所都曾經遭到民眾組織抗議,也堅定了他們離開的決心。就在申請上市之前,Palantir宣布把總部從矽谷帕羅阿托搬到科羅拉多州丹佛,展示自己和矽谷徹底決裂的決心。卡普在公開信中表示,「我們為美國國防和情報機構提供軟體服務,是為了維護國家安全,卻不斷遭受非議,而那些出售消費者數據來獲取廣告利潤的互聯網公司,卻對此習以為常。」


雖然卡普沒有指名道姓,但他所斥責的對象應該是谷歌。蒂爾此前也曾經公開譴責谷歌是美國的叛徒。由於遭到員工的抵制,谷歌放棄了為五角大樓提供無人機視覺識別的技術項目;因為諸多谷歌員工不願意自己的視覺識別技術幫助美軍研發殺人武器。不過,微軟、亞馬遜和谷歌都在積極爭奪美國五角大樓利潤豐厚的雲服務項目。


盡管Palantir因為與美國軍方的關系而遭到矽谷疏遠甚至抵制,但實際上,矽谷的崛起本身就和美國軍方有著莫大關系。矽谷知名創業者史蒂夫·布蘭科(Steve Blank)向新浪 科技 介紹說,斯坦福大學在冷戰時期是美國軍方的武器技術研究中心。被稱為「矽谷之父」,開啟產研合作道路的斯坦福大學前校長特曼(Frederick Terman)本身也是軍方秘密科研團隊的負責人。矽谷地區獲得了五角大樓的大筆資金投入,吸引了大量工程人才,這為後來的晶元行業的興起奠定了基礎。

『叄』 大數據「掘金」最靠譜的五個領域

大數據「掘金」最靠譜的五個領域

當代著名丹麥物理學家尼爾斯·玻爾(Niels Bohr)曾說:「預測是非常困難的,尤其是對未來的預測。」在科學技術瞬息萬變的時代,亦是如此,今日的一個大膽預測,說不定就是明日的已成事實。而對廣泛應用技術及市場動向的前瞻性預判,是對當今企業家和高管們的嚴峻考驗,關乎到下一個商業帝國的成敗。
此外,預測未來就像是古老的魔法水晶球一樣有趣,但是數據的應用並不像發掘那麼容易。現在,讓我們隨著美國互聯網私募投資公司Insight Venture Partners總經理Deven Parekh的視角,一同去看看大數據時代將為經濟和生活帶來哪些新的機遇和挑戰。
大數據下的恐怖主義
前段時間引起軒然大波的索尼影業遭黑客攻擊事件,是一次明目張膽的國家支持的網路攻擊。本文暫不討論孰是孰非,但在此次事件中,索尼影業的網路系統遭黑客攻擊,員工信件、薪酬及電影劇本等信息被泄露,大量公開的內部數據引起了索尼的高度恐慌。
現在每一家《財富》雜志世界2000強企業都在思考:我的公司數據安全嗎?如果數據公布於眾,將會置我於何地?與此同時,安全軟體公司也正致力於大數據分析軟體的開發,以幫助企業更好地保護數據安全,避免日後的攻擊。
大數據下的公民自由權
數據驅動的決策工具不僅僅應用於商業領域,同時還被廣泛用於挑選最合適的學校、醫生和僱主。同樣,企業也用大數據分析軟體來尋找並僱用優秀的員工,或是選擇目標客戶。但是,倘若上述的一切都是建立在公民隱私權的基礎之上呢?大數據的內容會囊括公民的生活方式選擇、健康,甚至還有種族、性別或年齡,不是刻意的去侵犯公民隱私,只是為了更好的做出決定呢?目前,所有的學校、公司和公共機構都制定了保護隱私、公平和反歧視的條例,並且有政府的強制實施作為堅強後盾。
大數據時代所帶來的不可避免的侵犯隱私權和公民自由權問題正逐漸為世人所知,如何保護公民的這些權利並且跟上日新月異的大數據研究步伐,值得我們深思。
大數據下的政府數據
2015年,期望政府數據更加透明化、實用化。通常,公共部門是私營企業的重要數據來源,政府數據可以讓更多的企業將大數據應用於產品及服務中,發揮其最大功能效用。
以舊金山意外天氣保險公司Climate Corporation為例,它通過分析氣象部門所掌握的海量天氣數據來預測未來可能對農業生產造成破壞的各種天氣,為農民提供相應的農業保險,以降低惡劣天氣對農業生產造成的影響。還有美國房地產信息查詢網站Zillow,通過使用聯邦政府和當地政府的分析數據,包括衛星照片、稅額查定、經濟統計數據,為房屋買家提供全面的房地產市場動態。
大數據下的個性化醫療
即使在個人隱私方面還存在較大爭論,大數據已然在模糊醫療保健領域的分界線。不論是將其稱作「精準醫療」也好,「個性化醫療」也罷,都是將數字化的保健系統和可穿戴設備應用其中,這兩大趨勢聯成一體,正悄然革新健康醫療產業。
在不久的將來,醫生將會根據病人的基因組、活動水平和真實健康情況,為患者定製個性化的葯物和治療方式。而此時,普通患者對特定治療方案數據來源的反應已經顯得不重要了,因為沒有病人會拒絕最佳治療方案,即便是以犧牲部分病人隱私權為代價。
醫療信息技術是目前投資的熱門領域,但是臨床決策還主要是靠醫師的臨床指南,而不是大數據。在未來,大數據分析很有可能會打破這一局面,徹底改變人類醫療健康行業。
大數據下的數字化學習
美國每年在公共基礎教育和高等教育的支出高達1.2萬億美元,但是學生的成績和表現依然不能達到政策制定者的預期,同時還引發了教育工作者和校方關於教育制度改革的討論。支持改革者認為教育系統應該引入市場化運作模式,重點突出學生測驗、問責制和績效考核;而反對者卻認為應該提升教學工作水平,在教學資源上加大投資力度。
但雙方在數字化學習方面卻有共同的認識,課堂內外的數字化學習已經是不可阻擋的趨勢。從大型在線課程開發到適應性學習技術,都是個性化的將教學材料傳輸至每一個學生,教學技術憑借大數據環境獲得突飛猛進的發展。從熟知的名字到陌生的名詞,不斷有新的數字產品出現,一改將內容放置網路共享的傳統模式,而是從根本上改變學生的學習時間和方式,改變教師指導學生進步的方法。
綜上所述,從簡單採用到真正開發利用,大數據在五個領域將會發生的深刻變化,又如何助力經濟轉型與生活變遷,2015年無疑是大數據的爆破之年,讓我們拭目以待!

以上是小編為大家分享的關於大數據「掘金」最靠譜的五個領域的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『肆』 企業如何從大數據系統中獲益

1.幫助企業做出更好的業務決策



如果有一個預測未來的水晶球的話,那麼企業管理人員就可以做出影響業務發展的決定,而大數據就是他們正在尋找的水晶球。企業管理人員可以通過採用大數據分析技術,不必猜測重要的趨勢和見解,也不必擔心錯誤的決定會給企業的未來發展帶來風險。



盡管沒有其他背景信息無法幫助企業管理人員做出准確的預測,但它可以提供明智的決策所需的信息。



他們可以查看數據,以查看產品價格將如何變化以及將如何影響整體銷售。如果是一家財務公司,大數據可以幫助企業管理人員在欺詐發生之前就對其進行預測。而這是金融公司在大數據上進行投資的最常見原因之一。



這種可能性是無止境的。大數據技術可以細分數據,以便特定部門可以僅使用相關數據來確定其最佳的發展方式,而不會陷入困境。



2.幫助企業改進產品



在大數據出現之前,很多企業通常通過組建調查小組來幫助他們了解客戶在購買某種產品或服務時想要什麼,他們會努力使自己的產品更好地滿足客戶的需求。換句話說,這是一個漫長而低效的過程。



現在,數據開始發揮作用。企業可以查看客戶的消費習慣,以了解他們在某些產品中的需求。如果提供一些服務,則可以根據客戶的習慣來調整服務應包括的內容。



3.簡化業務流程



使用自動化可以簡化業務流程的一個例子是改進效率較低的原有人力資源系統。



使用大數據可以消除許多重復性行為並使其自動化,以便企業的員工可以處理其他更重要的需要人工干預的事情。



關於企業如何從大數據系統中獲益?,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。

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