分享7家典型大数据公司

简介:           Skybox、Prismatic、SAGA、Zest Finance、Expect Labs、Decide、Trifacta这7家公司告诉了我们:大数据绝不仅仅是互联网。 【1】 Skybox  http://www.skyboximaging.com/ 大数据绝不仅仅是互联网!这家位于美国的公司利用便宜的低轨卫星和普通用户生活照片分享等数据开展基于地理位置的服务。
0.jpg

          Skybox、Prismatic、SAGA、Zest Finance、Expect Labs、Decide、Trifacta这7家公司告诉了我们:大数据绝不仅仅是互联网。

【1】 Skybox  http://www.skyboximaging.com/

大数据绝不仅仅是互联网!这家位于美国的公司利用便宜的低轨卫星和普通用户生活照片分享等数据开展基于地理位置的服务。

1.jpg

【2】 Prismatic  http://getprismatic.com/

这家位于旧金山的公司2012年12月初从尤里-米尔纳(Yuri Milner)和Accel合伙人吉姆-布雷耶(Jim Breyer)这两位风投大佬那里获得了1500万美元融资。

利用机器学习的办法分析用户内容,帮用户找到感兴趣但通过自己的能力难以找到的新闻。Prismatic是一款新闻聚合应用,表面看来,它与Flipboard或Circa类似,也可以说是经过精心装扮的Digg或StumblrUpon或Reddit。

2.jpg

 

【3】 SAGA  http://www.saga-gis.org/en/index.html

预测你在哪里和你将要去哪个地方,然后提供基于地理的推荐。

点评:这让我想到了2011年诺基亚的地点预测大赛以及2010年Barabasi在Science的那篇可预测性论文。不知道他们用的什么方法,难道也是隐马尔科夫吗?

 

3.jpg

【4】 Zest Finance    http://www.zestfinance.com/

Zest Finance 的创始人Douglas Merrill曾是Google工程部副总监及CIO,ZestFinance采用包含社会网络等等信息的70000多个变量判断个人信用卡或者信贷的信誉,实现更便宜更快捷和更低拖欠率的放贷。

点评:当然,外行觉得怎么可能有70000多个变量呢,其实不奇怪,学习一下机器学习就知道了,这些变量并不是简单的身高、体重,每个一项,而是很多单元信息的各种组合。祝建华老师强调大数据不能仅仅是数量多,还要变量多,恰恰是这个意思。

4.jpg

 

【5】 Expect Labs    http://www.expectlabs.com/

Expect Labs的CEO Timothy Tuttle是一名计算机科学家,他于2011年创立了Expect Labs。他表示:“这是一种与上下文相关的、持续的、具有预测功能的搜索技术,在实时对话的过程中进行。”Expect Labs已获得谷歌风投和Greylock Partners的投资。

点评:在语音聊天(可以群聊)的时候,通过语音分析、自然语言处理和语义分析,来理解大家正在说什么,然后帮助用户找到和当前聊天内容相关的信息。将来还会扩展到视频聊天。我觉得很玄乎的一项技术,不知道怎么做的,但是很厉害,iPad应用的名字叫做MindMeld,机器翻译。

5.jpg

【6】 Decide   https://www.decide.com/

 Decide,仅靠概念就获得850万美元的投资,一个很典型的美国创新和创业项目。Decide的创建人是Oren Etzioni,他曾经建立了Farecast(飞机票价预测服务)、Metacrawler(整合搜索引擎)和Netbot(网络第一家购物比较网站)。

点评:Decide利用大量已知的价格信息(目前据说有超过80亿条),来预测商品价格的走势,从而给出应该买什么,以及立刻买还是等一段时间再买的建议。是不是大家一下子就想起了Farecast?

6.jpg

【7】 Trifacta     http://trifacta.com/

这是一个伯克利和斯坦福的联合团队的工作,他们在2012年10月获得Accel Partners Big Data Fund的430万美元投资。

点评:Trifacta由一群计算机科学家组成,在数据可视化方面有着丰富的经验,他们能够接触到数据分析很多顶尖的科学和技术达人。如果你提交你在数据分析中遇到的问题,这个系统将帮助你解决你的问题,当然,怎么付费就不得而知了。

7.jpg


原文发布时间为:2013-09-08


本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
编解码 分布式计算 Java
Maxcompute tunnel 上传典型问题 | 学习笔记
快速学习 Maxcompute tunnel 上传典型问题
777 0
|
存储 SQL 分布式计算
MaxCompute在阿里妈妈数据字化营销解决方案上的典型应用
首先介绍了广告数据流,分析了MaxCompute 是如何解决广告的问题;然后通过阿里妈妈内部的应用经典场景来介绍其如何使用MaxCompute;最后介绍了MaxCompute提供的高级配套能力以及在计算和存储方面的优化。
2131 0
MaxCompute在阿里妈妈数据字化营销解决方案上的典型应用
|
人工智能 搜索推荐 大数据
开放下载!《阿里巴巴大数据及AI实战》深度解析典型场景大数据实践 | 开发者必读(130期)
深度剖析淘宝、高德、友盟+、1688、优酷、阿里妈妈、阿里影业大数据实战场景,2020不容错过的企业大数据实战手册。
3516 0
|
大数据 人工智能 分布式计算
开放下载!《阿里巴巴大数据及AI实战》深度解析典型场景大数据实践
深度剖析淘宝、高德、友盟+、1688、优酷、阿里妈妈、阿里影业大数据实战场景,2020不容错过的企业大数据实战手册。
66419 0
开放下载!《阿里巴巴大数据及AI实战》深度解析典型场景大数据实践
|
Web App开发 分布式计算 Java
MaxCompute Tunnel上传典型问题场景
关于MaxCompute Tunnel上传的所有问题,您想知道的都在这里,持续更新哦!如果您有任何疑惑和需求,欢迎留言!
2721 0
|
存储 分布式计算 算法
MaxCompute在阿里妈妈数据字化营销解决方案上的典型应用
摘要 大数据计算服务MaxCompute是一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案目前已在阿里巴巴内部得到大规模应用。来自阿里妈妈基础平台大规模数据处理技术专家向大家分享了MaxCompute在阿里妈妈数据字化营销解决方案上的典型应用经验。
4889 0
|
算法 大数据
|
分布式计算 物联网 大数据