金色觀察 | 50家世界頂級數據初創公司一覽_DAT

在“大數據”概念誕生十多年后，數據仍然是大型企業和初創企業中最重要、增長最迅猛的創新驅動因素之一。從提供作為商業運作基礎的脈搏檢查，到通過機器學習實現日常任務的智能自動化，數據已經成為各種規模組織決策的中樞神經系統。此外，數據的使用已經遠遠超出了數據科學家、數據分析師和數據工程師的范疇—每個人都是數據生產者和消費者。

這種對數據更加關注的結果是：數據管理業務已經成為基礎設施增長最快的領域之一，據估計價值超過700億美元，占2021年所有企業基礎設施支出的五分之一以上。這個市場形成的原因在于，它結合了軟件工程、分析和人工智能領域，同時順應了云計算的潮流勢頭。

過去幾年，數據行業的發展也催生了一些令人興奮和有影響力的企業軟件公司。最近，Snowflake和Confluent等公共巨頭已經改變了數千家企業的運營方式和數百萬種產品的生產方式。然而，大多數人都不太熟悉那些有影響力的公司，也就是下一代定義類別的公司。

2021年，數據公司獲得了數百億美元的風險投資，打破了歷史記錄，2022年的風險投資也已經很強勁。我們編制了Data50的首批數據。這些是令人興奮的數據類別中的領頭羊公司。總體而言，這50家公司的價值超過1000億美元，并且籌集了大約145億美元的總資本，其中20家到2021年已達到獨角獸地位。

金色熱搜榜：DASH居于榜首:根據金色財經排行榜數據顯示，過去24小時內，DASH搜索量高居榜首。具體前五名單如下：DASH、IOST、OMG、REN、TRUE。[2020/10/20]

Data50公司涵蓋類型有7個子類別：

AI/ML、BI&Notebooks、CustomerDataAnalytics、DataGovernance&Security、DataObservability、ELT&Orchestration、QueryandProcessing。

1、查詢和處理技術是訪問、聚合和計算數據的核心引擎。它涉及兩大類:批處理和實時處理。在過去的幾年里，由于對實時應用程序的需求不斷增加，后者得到了越來越多的關注。

2、AI/ML包括應用算法建模和機器學習處理大規模數據的軟件。從上榜公司的數量來看，這一領域正在成熟和繁榮。一些參與者專注于一個特定類型的數據(例如自然語言的Rasa和HuggingFace)，而另一些則專注于不同的領域，例如AI的產品化或充當用于運行AI工作負載的“計算層”。

金色晚報 | 1月14日晚間重要動態一覽:12:00-21:00關鍵詞：央行、發改委、姚前、日本金融廳、比特幣?

1. 央行：6個創新應用主要聚焦區塊鏈等前沿技術在金融領域的應用。

2. 北京發改委新聞發言人：區塊鏈在不動產登記領域應用，單筆材料核驗時間降至2分鐘。

3. 北京金融科技創新監管試點聚焦區塊鏈等前沿技術在金融領域的應用。

4. 姚前：需加強鏈上和鏈下數據治理 建立區塊鏈數字治理體系。

5. 日本金融廳公布關于虛擬貨幣的《修訂后的資金清算法》。

6. 度小滿、京東、銀聯等機構項目進入北京金融局監管沙盒。

7. 金融穩定委員會（FSB）召開會議討論關于穩定幣的國際合作方案。

8. 印度最高法院準備審理“印度儲備銀行加密貨幣相關聽證會”。

9. 俄羅斯國家杜馬官員：數字資產的新法律極有可能將于今年春季獲得通過。

10. 比特幣日內漲幅超6%，最高漲至8622.34美元。[2020/1/14]

3、ELT和編排支持數據的移動。它是保證數據準確、準時到達目的地的傳輸層。此類別是從傳統的ETL供應商演化而來的。另一方面，新類別的玩家大多是云原生的，對開發人員友好，并且可以處理不同數據環境之間更復雜的依賴關系。

分析 | 金色盤面：XRP/BTC 止跌企穩 反彈壓力較大:金色盤面綜合分析：XRP/BTC 4小時K線圖，在之前BTC下跌過程中，有過逆勢表現，之后出現深幅調整，目前跌勢趨緩，MACD掉頭向上，但從籌碼分布看，上方壓力還是較大。[2018/8/9]

4、隨著數據堆棧變得越來越復雜并且涉及更多利益相關者，數據治理和安全性正成為關鍵問題。需要治理工具—尤其是在高度規范的行業—來確保數據的安全并在整個數據生命周期中保持一致性。這一類別相對較新，通常服務于受監管的大型企業公司。

5、傳統上，客戶數據分析由營銷團隊負責。然而，由于其重要性日益增加，數據團隊現在更多地參與將客戶數據與中央數據平臺集成。此類別側重于捕獲客戶數據或操作該數據以服務于一線業務用例。

6、BI&notebooks覆蓋了數據的消費層。盡管它是一個成熟的類別，但Preset或Metabase等新參與者正在采取開源優先的方法，并吸引技術數據工程師以及商業智能團隊。數據需求的快速變化性質也對迭代和交互式筆記本和自動洞察生成產生了更多需求。

金色獨家評論 黃震：推進區塊鏈產業發展不可碰觸金融監管紅線:6月14日13:59，重慶市經濟和信息化委員會在其官網發布《我市五大舉措積極推進區塊鏈產業發展》一文。“組建區塊鏈數字資產交易所”是官方第一次表態將組建區塊鏈數字資產交易所，消息立即在圈內引爆。當天晚上18:32，有消息稱，央行總部剛剛發出內部通知，將馬上與地方政府溝通，立即叫停該項目，據稱該決策來自頂層決議，消息可靠性很大。金色財經查詢發現，在重慶市經濟和信息化委員會官網上，該內容已經刪除。中央財經大學教授、金融法研究所所長、中國首個區塊鏈技術與應用協會副會長黃震分析稱：“前段時間習總書記講話提到兩次區塊鏈，重慶經信委本想趁勢而起，加大區塊鏈技術和產業的支持力度。但數字資產交易所涉及金融監管問題，去年以來中央已不斷申明：所有金融業務必須納入監管；所有的金融機構必須牌照管理。正當央行互聯網金融風險整治將重點放在清理數字貨幣交易所之際，重慶經信委的原有設想和表述與中央金融監管政策有所沖突，涉及碰觸紅線，有關方面應該是及時認識到了這一點，應該會做出更準確表述。”[2018/6/15]

數據可觀察性從軟件工程堆棧的最佳實踐中汲取靈感。隨著數據堆棧越來越依賴于上下游工具，并且數據的準確性具有更廣泛的影響，可觀察性成為提供跨數據流監控和診斷能力的最新類別。

金色財經獨家分析 區塊鏈倒逼傳統企業改革:金色財經分析，技術的發展總是伴生著商業模式的變革，此次區塊鏈的變革更加深遠，其根本原因，區塊鏈反映了人們對信任的訴求。此前IBM全球企業咨詢服務部合伙人范斌認為，新一代顛覆性的商業模式將發生在傳統的企業里，這不同于過去幾年顛覆性的商業模式發生在互聯網領域的情況。因為未來商業變革將是數據驅動，數據挖掘和應用對新的盈利模式的推動非常重要，而今天20%的數據是可搜索的，還有80%的數據在傳統企業里。金色財經認為，大數據、人工智能更多的是提供便利，傳統企業可以暫時選擇不改進便利性而使80%的數據不被搜索到。而今，區塊鏈在信任方面倒逼企業作出確保數據真實性、透明性的措施，也就自然將推動大數據、人工智能的發展。[2018/4/20]

盡管市場采用的主要推動力是數據量和使用量的增加，但每個類別的潛在驅動力是不同的。例如，查詢和處理領域的進步主要是由計算和存儲的分離、遷移到云以及更廉價的計算能力驅動的。與此同時，在數據治理和數據可觀察性中采用操作性工具在很大程度上是由不斷增長的操作性用例和數據工作流的復雜性驅動的。

以下為Data50公司名單：

從細分角度看Data50：

查詢和處理公司籌集了最大的資本份額

查詢和處理類別只占Data50中公司的五分之一，但投資在這一類別的資金數額是驚人的。盡管這一數據受到了Databricks最近16億美元融資的影響，但如果沒有它，這一類別仍將占所有融資的37%，是下一個類別的兩倍多。

從公司數量來看，分布更為均衡。就公司數量而言，AI/ML是最大的類別，主要是因為該領域仍在不斷發展，需要一套新的獨立工具來訓練、測量和生產模型。

Data50集中在舊金山灣區

在這50家公司中，47家位于美國，3家是跨國公司。其中33家公司位于舊金山灣區，9家位于華盛頓特區、費城、紐約和波士頓的I-95走廊沿線。其中兩家位于西雅圖，一家位于辛辛那提，還有一家位于亞特蘭大。

這種分布受到大規模數據生態系統歷史位置的嚴重影響。然而，我們看到越來越多的數據公司出現在全球各地，因為數據工程人才和對數據工具的需求幾乎遍及每個大陸。

AI/ML類別推動了2019年新數據公司的激增

大多數Data50公司成立于2014年之后，在AI/ML工具爆炸式增長的推動下，在2019年左右達到頂峰。事實上，2019年之后成立了更多的數據公司，但是因為我們關注的是已經達到一定規模的公司，所以大多數新公司還沒有出現在這個名單上。

每個類別的投資都在增長

從每個類別的投資來看，最顯著的趨勢是AI/ML公司比以往任何時候都獲得了更多的投資者興趣，主要集中在早期階段。ELT和編排也是如此——主要由來自Fivetran和dbt的巨輪驅動。查詢和處理公司繼續吸引大筆資金，盡管這些公司往往處于后期階段。

本文作者為JenniferLi、SarahWang、JamieSullivan。JenniferLi是a16z的合伙人，她專注于企業公司。SarahWang是a16z的普通合伙人，專注于成長階段的投資。JamieSullivan是a16zGrowth投資團隊的合伙人，專注于消費者、企業和金融科技領域的后期公司。

在本文結尾，作者指出，我們堅信，未來10年將是數據的十年，包括基礎設施、應用程序以及介于兩者之間的一切。因此，我們將繼續看到創紀錄的增長、資金和市值，我們將在此列表中每年對其進行跟蹤。

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