大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
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从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。
数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性。
如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意。
基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发。
二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动。
第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养。
第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
——ADEC联手浙大、五叶草大数空间举办“大数据时代的创新创业实践与思考”研讨会
在大众创新、万众创业的热潮中，基于大数据的创业创新备受关注。12月17日，阿里数据经济研究中心(ADEC)、浙江大学管理学院、五叶草大数空间三者携手合作，邀请20余位浙大学者走入云栖小镇，在杭州这个创新创业的基地，聆听大数据创业创新实践者的感受，共同开展“大数据时代创业创新的实践和思考”的相关话题研讨。
三家大数据创新创业领域的企业数能科技、华院数据和洛可可公司的负责人给大家分享了他们的实践方向、面临挑战以及心得体会。在分享结束后，就大家关注的话题分组讨论的环节受到参会企业以及研究者们的欢迎。
三个方向和四大挑战
浙江大学管理学院教授刘渊老师在分享中提到，从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。
图为浙江大学管理学院教授刘渊
以浙江大学郭斌老师为组长的小组认为大数据创新创业的商业模式有三个方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得关注,其中A相当于为企业提供数据的计算分析能力；第二类D是提供数据为主，要做有效的决策背后所使用的数据可能来源于多个数据源，可以集聚数据成为运营的资源；第三类S相当于提供基于数据的服务，这种服务要嵌入到企业运营的业务流程。
以郑刚老师为代表的小组总结了基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有以下四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发，二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动；第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养；第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据创新创业的三个实践
数能科技：数据分析老兵的创业之路
数能科技的总经理张晓明先生在国外有20多年的数据分析的经验，他在分享中谈到，美国的大数据指的是用常规方法无法处理的数据，比如音频、视频等数据，而中国的大数据实际上是大数据+小数据，以电影行业为例，通常都是数据采集后转化为小数据来进行统计分析和数据挖掘。
图为数能科技的总经理张晓明
张总认为，中国发展大数据面临三大挑战：一是数据孤岛现象严重，二是行业知识缺乏，在业务、技术和行政人员三方面沟通比较困难，跨学科的沟通以前比较缺乏，使得整个行业发展在应用层面的发展不快，三是过去中国的发展是粗旷式的，哪有机会往哪跑，现在是精细化管理，进行资源的优化配置，而政府官员对这种需求的优先级不高。
在大数据的商业模式方面，张总认为，数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性，其中人才也是发展的一个瓶颈，尤其欠缺具备硬实力和软实力的数据分析师，尤其是软实力方面对于理工科学生来说更难，软实力主要指的是沟通、好奇心和业务理解力。
数能科技开发的“电影票房预测”应用和“电影排片宝”应用都是典型的基于数据的新应用，电影票房预测每天早晨9点半会发布当天的票房预测结果，希望成为全国以及各个城市电影票房的预测风向标，为发行人进行精准营销提供依据，“电影排片宝”应用通过收集来自媒体、影院的历史数据、网上售票的预售数据等信息为各大影院排片提供建议。这种应用场景还可以衍生到客流预测与资源优化管理，比如在旅游景点、大型超市等。
华院数据：数据分析人才基地的孵化新模式
国内专业的数据分析挖掘人才有很多都来自于华院数据，来自华院数据的执行总裁麦星在分享“华院数据——产业大数据生态的深度孵化器”的主题时谈到，华院数据目前聚焦是以大数据行业解决方案为核心，基于自己多年的技术积累，提供数据互联、人工智能引擎等核心能力和产品，融入于垂直行业，在各行业孵化出独立、专注、聚焦的大数据子公司。
图为华院数据的执行总裁麦星
目前已经孵化了数云、数创、数尊、华院分析等多家大数据+电商、零售、O2O、运营商的创业公司，这些创业公司形成产业大数据的生态，比如数云科技是电商数据应用的创业公司，为阿里巴巴平台上的商家提供CRM解决方案，连续三年都是金牌淘拍档。
洛可可：传统工业设计公司的大数据创新转向消费者为中心
洛可可作为一家工业设计公司，它所推出的一款55度杯子一上市就备受欢迎，杭州分公司负责人夏治朋在分享时提到，如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意，而且数据不仅是B端的需求，更重要的需要最终消费者的需求，让创意和设计更加精准。
图为洛可可杭州分公司总经理夏治朋
以前的产品只有功能，现在的产品还要有服务、有情感，产品具备智能的基础需要有大数据，现在的产品大都是软硬件结合的，同时还有app,从而了解用户的行为和习惯，通过App端数据的抓取来获知用户的行为和习惯，从而改变创意和设计，使得用户感知到产品是为之定制的。
大数据的创新创业刚刚开始
在信息经济发展迅猛的今天，随着数据扮演生产要素的角色，云计算发挥公共计算基础设施的作用，数据的开放、共享与流动成为可能，数据的融合激发新的生产力。与以往任何一个时代相比，大数据时代的创业创新将拥有更多的机会、更大的空间。虽然现阶段我国数据相关的法规政策尚不完善，基于数据的创业创新实践尚在探索阶段，业务和服务模式还不成熟，不确定性正意味着更多机会，因此我国不断涌现出企业进行基于大数据的新模式的尝试和探索。阿里数据经济研究中心(ADEC)期待与更多学界研究者进行深入合作，共同推动中国数据经济的良性快速发展。
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盘点2014：十家最酷的大数据创业公司
盘点2014：十家最酷的大数据创业公司 作者：
来源：CNET科技资讯网
时间： 17:13:41关键字：
　　这些年，很少有IT细分商场能够像大数据商场相同招引公司家的重视。现在，商业和花费者正在发作TB乃至PB级数据，许多公司也加大了研发，致力于搜集、存储、办理、剖析数据。
　　以下是2014年大数据范畴分外瞩意图十家新式大数据创业公司
　　1. Aerospike
　　开创人和CTO：BrianBulkowski
　　包含MongoDB、CouchBD和Redis等公司都在抢夺下一代数据库的商场份额。Aerospkie创立于2009年，总部坐落加州山景城。该公司研发了一组用于高功用运用的、实时的、闪存优化的NoSQL数据库。
　　内存数据库满意牢靠业务处理的ACID(原子性、一同性、阻隔性、持久性)需求。Forensiq是一家供给在线广告欺诈检查效劳的公司，11月Forensiq宣称其每个月需求用Aerospike供给的数据库处理1万亿次恳求。
　　年头Aerospike取得2000万美金的C轮融资。11月，Aerospike对数据库功用进行了优化，前进了存储才干，并进行了新功用和Hadoop的联络。
　　2. Altiscale
　　CEO:RaymieStata
　　Hadoop在2014年很火，可是其大数据途径依然十分凌乱，并且很难用。这也是Altiscale和它的Hadoop效劳引人留意图缘由。Altiscale的效劳首要意图是处理Hadoop的笼统性与凌乱性，为工程师树立一个完好的Hadoop环境，并且对其进行保护与办理，让用户能够更专心于他们的数据与运用。当客户的需求发作改动的时，Altiscale也会做出相应的调整与改动。他还能够将ApacheHadoop加上业务支撑作为云效劳进行交给。
　　Altiscale，总部坐落加州PaloAlto，建立于2012年。本年10月这家公司开端供给Hadoop上的SQL效劳，这使得能够经过运用SQL用户接口或API拜访Hadoop数据。
　　Altiscale的高层包含CEORaymieStata和CTODavidChaiken都来自yahoo，yahoo也是Hadoop的发源地。这些人晓得他们自个在做啥。这个月初Altiscale取得了3000万美元的二轮融资。
　　3. Databricks
　　CEO：IonStoica
　　2014年，ApacheSpark是大数据范畴最火的技能之一，它是一款能够像Hadoop相同前进大数据体系功用的内存数据处理引擎。这个开源软件来自加州伯克利大学的一个项目。
　　Databricks供给了一个依据Spark的途径(该途径发布于六月)，用于处理数据改换、勘探、剖析等大数据使命。2013年建立的Databricks公司不是一家以开源技能为噱头的创业公司。DatabrickCEOIonStoica(加州伯克利大学的核算机科学的教授)和CTOMateiZaharia创立了Spark，他们凭借大数据一站式效劳软件将他们的专业技能体现的酣畅淋漓。
　　4. DataStax
　　CEO：BillyBosworth
　　DataStax是下一代数据库商场的另一个引领者，该公司支撑ApacheCassandra。ApacheCassandra是高拓宽性、容错的NoSQL数据库，思科、eBay和Twitter都在运用这种数据库。
　　DataStax出售DataStax公司版，这是商化版别的Cassandra，还出售支撑该途径的东西和效劳。这个月初，公司推出了DSE4.6，其具有新的Spark流剖析功用，这标明该公司开端进入物联网。
　　DataStax建立于2010年，总部坐落加州圣克拉拉，在9月的E轮融资中取得惊人的1亿600万美元的融资，当下总计取得1.9亿美元融资。
　　5. DataTorrent
　　联合开创人兼CEO：PhuHoang
　　DataTorrent是帮忙用户即时处理、监控、剖析数据的公司级实时流剖析途径。该公司宣称依据Hadoop的DataTorrentRTS体系每秒能够履行数亿次、乃至十亿次处理。
　　当今，许多作业在大数据范畴面对的一大应战是推延&&如处理相似业务的流数据。DataTorrent的联合开创人兼CEOPhuHoang曾在yahoo领导Hadoop的研发，也看到了相似DataTorrentRTS类商品的展开时机。这家在圣克拉拉的创业公司建立于2012，在该年6月发布了DataTorrentRTS，10月发布了RTS2.0。
　　6. Qubole
　　联合开创人和CEO：AshishThusoo
　　依据Haddop的Qubole数据效劳是一个云途径，公司能够用该途径存储和办理许多的构造化和非构造化数据，且可履行数据剖析和一些其它使命。你或许说Qubole很自恋：公司重视于使自个的途径尽或许跟着计划及其他内置办理功用进行自办理;此外，友爱的用户交互自效劳和数据联络功用都不需求数据科学家或程序员。
　　该公司CEOAshishThusoo与印度总裁JoydeepSenSarma在2012年一同创立了Qubole。从前他们一同办理Facebook的数据根底缔造团队，担任大数据处理，往后他们一同参加了Hadoop的ApacheHive数据仓储根底缔造项目。月初，这家公司在B轮融资取得1300万美元融资。
　　7. SnowflakeComputing
　　CEO:BobMuglia
　　SnowflakeComputing于10月悄然呈现，推出了依据云的数据仓储效劳，其效劳定位是变成凌乱、贵重本地数据库房体系的代替者，旨在完结灵敏和易于办理等特性。Snowflake的Elatic数据仓储当时仍是测验版，在将来将很有或许代替亚马逊网络效劳Redshift和Google的BigQuery。
　　CEOBobMuglia说：&Snowflake的Elastic数据仓储效劳相较于本地数据仓储能够节约90%的本钱，并且比竞赛者AWS和Google的商品更易于运用。SnowflakeComputing当时研发的数据库体系既能够处理构造化和半构造化的数据&
　　8. SumAll
　　CEO:DaneAtkinson
　　SumAll认为不只大公司需求大数据剖析，中小型也需求。这家在纽约的草创公司为公司供给了一个能够搜集公司电子商务、邮件商场、交际媒体、广告体系(如google的AdWords)上的数据并在一个互动可视化界面进行展现的在线剖析途径。
　　SumAll建立于2011年，侧重于商品的易用性，其商品不只销往大公司，也销往中小型公司。该公司网站的核管用据显现，公司具有23.3万的SumAll用户，取得1400万美元融资，雇员均匀年龄32.6岁，每年花费22桶啤酒。
　　9. Tamr
　　联合开创人和CEO：AndyPalmer
　　大数据的一个疑问是数据太大了，大数据通常有许多纷歧样的数据源，并且这些数据源一向在改换。
　　Tamr公司的软件经过机器学习技能为这些数据源供给单一视角，一同为公司供给一个完好的数据财物库存并寻觅散布数据集之间的联络。该公司的技能最早来自MIT的核算机与人工智能实验室。
　　2013年，数据库专家MichaelStonebraker、作业资深专家AndyPalmer和IhabIlyas一同创立了Tamr，本年5月，公司正式运转。一同，这家依据剑桥和麻省的公司筹集了1600万美元的风险出资。
　　10. WibiDat
　　联合开创人和CEO：ChristopheBisciglia
　　咱们都很了解亚马逊能够为商户供给定制化的领会。坐落旧金山的WibiData创立于2010年，研发了一款可供给相似效劳的实时运用。
　　该公司的Wibi公司途径运用抢先的剖析技能给花费者供给引荐、定制化的内容和有关查找作用。该途径依据一组开源Apache技能，其间包含Hadoop、HBase和Cassandra，也包含用于实时搜集、剖析、效劳数据的Kiji开源构造。年头该公司发布了WibiRetail，该运用是公司为零售商供给的首个&开箱即用&的运用。
　　出资人包含google董事长EricSchmidt和Cloudera开创人MikeOlson。
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克丽感悟：盘点丨2017年国内最酷的10家大数据创业公司盘点丨2017年国内最酷的10家大数据创业公司IT168百家号　　【IT168 专稿】导语：IDC发布的预测报告显示，到2021年中国数字经济的比重将达55%。中国的人口和经济规模决定了中国的数据资产规模冠于全球。这不仅为大数据技术的发展提供了演练场，同时也提出了更多、更高的要求。　　大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、治理、存储、分析或可视化的有效手段。而创业公司正在成为大数据技术创新的中坚力量，他们正在不断开发更多更加先进的软件或系统来满足这些大数据需求。　　2017年，国内大数据领域就有这样10家创业公司吸引了我们的注意。(排名不分先后)　　星环▲CEO：孙元浩　　星环的研发团队是国内最早的大数据Apache Hadoop发行版团队，专注于大数据和人工智能基础平台研发，主打产品一站式大数据综合平台(TDH)和通用人工智能平台Sophon。产品虽然源于Hadoop，但超越了Hadoop，特别是在分析型数据库、流处理技术、大规模分析型搜索引擎以及图形化的大数据开发工具套件方面，已经完全重构。　　通过自主研发，星环实现了多项技术的突破， 如基于Hadoop平台构建数据仓库，实现利用Hadoop技术替代传统数据仓库案例;实时计算引擎，融合了低延时的事件驱动机制和复杂批处理编程模型的流处理引擎，支持复杂SQL、CEP复杂时间规则和机器学习，和Spark Streaming相比，星环Slipstream延时低至10大规模搜索引擎，实现PB数量级上秒级延迟，同时具备搜索和统计分析能力。　　2017年发布的TDH5.0，让基于容器化进行部署大数据平台成为可能。Sophon支持图形化拖拽式的统计分布式机器学习和深度学习的模型开发以及自动建模。　　TDH社区版目前向所有人免费开放，在星环官网或腾讯云上都可以下载使用。　　星环成立于2013年，总部位于上海。在Gartner发布的2016版数据仓库及数据管理解决方案市场的魔力象限中，星环是唯一上榜的中国公司。今年10月，在IDC发布的《IDC MarketScape：中国大数据管理平台厂商评估，2017》报告中被评为领导者。　　融资方面，2017年5月，星环完成了由腾讯领投的C轮2.55亿融资。 6月在全球著名的第三方评测组织TPC上发布的TPCx-HS10TB测试结果，位列全球第一。　　百分点▲CEO：苏萌　　　　百分点成立于2009年，总部位于北京，是一家大数据与人工智能解决方案提供商。产品线全面涵盖大数据技术、管理、应用各个层面，其核心产品包括技术层的大数据操作系统(BD-OS)，管理层的用户画像标签管理系统，以及应用层的推荐引擎、分析引擎和营销引擎。　　2017年12月百分点发布Deep Matrix AI决策系统，通过该系统，用户可以进行复杂业务问题的自动识别、判断并做出前瞻或实时决策。　　从百分点公开案例数据显示， 国家质检总局凭借这套智能决策系统进行召回判断，由每季度组织十多名专家耗费数百小时的会商制度转变为“1人+机器协同”的实时决策。上线1年，百分点这款产品已经处理了1000多起汽车召回案例，也协助完成了5000多万辆汽车的召回。　　在Gartner发布的“2016 China Cool Vendor”评选榜单中，百分点曾作为唯一一家大数据公司入选。2017年，又被APAC CIO Outlook杂志评选为2017年亚太区大数据企业25强。　　在融资方面，百分点已完成D轮融资，累计融资额10亿元人民币，创企业级大数据领域融资最高记录。日，百分点还宣布，全资并购在线调研公司极速洞察。　　与大部分大数据创业公司业务都在国内不同，百分点还在积极开拓海外市场，其产品在非洲、拉美以及更多国家和地区都有落地。　　明略数据▲CEO：吴明辉　　明略数据成立于2014年，总部位于北京，是行业大数据和行业人工智能的解决方案提供商，技术能力较强，无论是大数据还是人工智能，都有自己的核心产品，并由这些产品构成自己的解决方案。　　2017年上半年，明略数据发布了行业人工智能大脑“明智系统”，知识图谱数据库“蜂巢”和智能决策支持问答系统“小明”。通过以上产品，用户可以较为容易的构建特定行业领域的知识图谱，并实现人机交互，从而提高企业决策的精度、速度、敏捷度，降低知识劳动力成本。　　明略数据核心业务有三个板块：公安、金融、工业。虽然不多，但每一个行业做得都很深， 2017年，明略数据获“德勤—华兴中国明日之星”，其公安情报大数据系统还入选数博会“十佳大数据案例”等。　　在融资方面，据了解，明略数据2017年已经完成C轮融资，但并未对外发布，具体金额不详。　　天眼查▲CEO：柳超　　天眼查成立于2014年，是一个以公开数据为切入点，以关系为核心的大数据产品平台。其使命是“通过技术让每个人公平地看清这个世界”。　　目前，天眼查收录了全国超1.4亿家市场主体，80多种数据维度信息。不仅可以可视化呈现复杂的商业关系，还能深度挖掘和分析相关数据，预警风险等。其核心功能为“查公司”、“查老板”、“查关系”。　　天眼查产品能广泛服务于政府机构、泛金融、泛法律、泛商务等领域，应用于金融信贷、风险控制、 项目尽调、商业合作、信用评级、精准决策、客户营销等各类场景。　　融资方面，2017年3月，天眼查完成A轮1.3亿人民币融资，这超过了世界上95%的A轮融资额度，也是商业调查工具行业至今最高额度的投资。　　神策数据▲CEO：桑文锋　　神策数据成立于2015年，总部位于北京，是一家大数据分析服务公司。主打产品神策分析(Sensors Analytics)，是一款用户行为分析产品，主要针对营销渠道效果评估、精细化运营改进、产品功能及用户体验优化、辅助管理层决策等典型业务场景。提供私有化部署和SaaS两种部署方式、实现基础数据采集与建模，并可作为 PaaS 平台支持二次开发。　　该公司特色是技术团队对众多开源技术平台进行了重写，如对Impala查询引擎等技术的重构，通过数十万的代码的重写实现了真正海量数据秒级查询，这在国内的大数据领域独树一帜。　　神策分析能有效帮助企业用户节省数据团队与业务团队之间的沟通成本与人力成本，同时使一些不具备设立数据团队的创业公司有了自己的数据资产累积平台，从而提升了企业决策效率。　　融资方面，2017年，神策数据完成1100万美元B轮融资。　　PingCAP▲CEO：刘奇　　PingCAP 是开源的分布式关系型数据库提供商，核心产品 TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品，该产品从根本上解决了传统单机关系型数据库的水平扩展问题。　　TiDB 模型参考了 Google 最新的全球分布式数据库 Spanner/F1，具备一键水平伸缩，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时 OLAP 等特性，同时兼容 MySQL 协议和生态，迁移便捷，运维成本低。　　据了解，目前准生产测试用户约 500 余家，其中摩拜单车、同程旅游、360 金融、游族网络，去哪儿网等数十家不同行业的领先企业已经应用在实际生产环境，涉及互联网、游戏、金融、政府、电信、制造业等多个领域，帮助企业解决了海量数据存储、超大规模并发访问及交易问题。　　PingCAP 总部位于北京，成立于 2015 年。融资方面，2017 年，PingCAP 完成了 1500 万美元的 B 轮融资;2017年，PingCAP还完成与腾讯云、UCloud 等大型公有云平台深度集成。　　爱可生▲CEO：李恒　　　　爱可生成立于2003年，总部位于上海，定位于开源数据库整体解决方案和行业数据应用。相关数据技术已服务于中国银行、招商银行、中国人保、航天科技、金风科技、中国移动等众多金融、智能制造、电力、电信等行业大型企业。　　爱可生的云树产品系列具备自主研发的分布式技术和私有云数据库(RDS)核心技术， 并入围了央采2017年度软件招标名录。 产品满足了金融行业对开源数据库高可用、扩展性、容灾的严苛需求以及金融体系运维体系规范要求。产品已在线上系统中支撑了众多金融等行业的核心交易系统，并支持了数千个开源数据库实例的大体量运维管理。　　行业数据应用方面，爱可生基于对智能制造、电力行业等工业互联网场景需求理解，融合结构化和非结构化的数据处理技术，帮助用户建立统一数据管理和服务平台，在多场景下的基于数据的决策或预测模型已形成可落地的解决方案。　　融资方面，爱可生是新三板创新层企业，2017年完成了B轮融资，融资金额5065万元，投资方为达晨创投、毅达资本以及创合汇。　　2017年，爱可生在“融资中国资本年会”上荣获 “年度最具投资价值新三板公司”。　　瀚思科技▲CEO：高瀚昭　　瀚思科技成立于2014年，总部位于北京，是一家大数据安全公司，拥有整套自主研发的基于大数据的信息安全产品，通过以HanSight Enterprise产品为核心的各个产品相互配合、补充，形成完整的信息分析的平台，来满足用户信息安全需要。　　基于大数据的安全分析， 机器学习的用户行为分析，深度学习的未知病毒木马检测引擎DeepSense等技术，瀚思科技能大量缩减企业威胁的发现和处置时间，并通过自动化分析处置流程提高威胁分析处理效率，帮助企业降低安全风险。　　融资方面，2017年 ，瀚思科技获得国科嘉和、IDG领投资的人民币1亿元B轮融资。　　2017年，瀚思科技入围央采2017年度软件招标名单，并连续三季度入选Cybersecurity Ventures2017网络安全全球500强，在入围的中国安全企业中排名第三，同期入围《安全牛》发布的2017中国网络安全企业50强，位列第38位。　　SequoiaDB巨杉数据库▲CEO：王涛　　　　巨杉数据库成立于2011年，总部在广州，是分布式数据库提供商。主要产品有两个：企业级分布式数据库SequoiaDB巨杉数据库，以及分布式企业内容管理软件SequoiaCM。　　其核心数据库产品目前实现了分布式OLTP，分布式对象存储以及分布式NoSQL实现全类型数据的覆盖。技术上具备分布式架构、多模数据管理(Multimodel)、标准化数据访问、数据安全双活容灾、与混合负载HTAP等几个重要的技术特性。　　巨杉一大特点是坚持自主研发， 其产品在稳定性和企业级支持服务、开发应用友好度、性价比和高可用安全等方面的口碑不错。目前其产品不仅在超过20家银行用户上运行。还拥有近百家的企业用户。　　2017年，巨杉数据库入选Gartner数据库报告，这是中国数据库产品的首次入选，一同入选的还有南大通用和阿里云。　　据了解，目前，巨杉数据库除了国内市场外还在积极布局海外市场。　　热云数据▲CEO：白冬立　　　　热云数据成立于2013年11月，总部在北京，是一家定位移动互联网领域的第三方大数据服务商。通过精准的人群定位、全面的用户画像及实时的广告效果监测来帮助广告主优化广告投放策略、投放质量、从而节约广告投放成本，提高运营效率。　　自主开发了游戏运营支撑平台、防作弊监测技术、移动广告效果监测平台、用户流失预测模型、移动DMP、移动大数据标签系统、渠道数据分析系统等技术产品。　　热云数据在数据分析技术方面较为领先，独创的防作弊技术、防刷量和去重等机制，能帮助移动互联网企业在投放过程发现作弊和刷量等点击数据，真实反馈用户的真实行为，减少投放浪费，高效获取真实的用户。　　在融资方面，2017年5月热云数据完成B轮1亿元人民币融资。2017年，热云数据还牵头成立了“中国诚信移动广告联盟”-CMAA。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。IT168百家号最近更新：简介:IT垂直媒体作者最新文章相关文章