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调研公司MarketsandMarkets预计,管理这些数据并让这些数据变得更有价值的大数据软件和服务需求将以每年超过18%的速度增长。分享10家大数据初创公司,大数据的前景。
大数据领域有很多专注于提供解决连接分散数据源、将数据迁移到云以便更轻松地访问和分析等问题的解决方案。此外,在大数据软件中将机器学习与其他人工智能技术相融合,使其比现在更智能,这个趋势也越来越明显。
【达内IT培训】分享:下面就是2017年上半年值得我们关注的、最酷的五家大数据初创公司:
在收集和管理大数据方面,Hadoop也许很流行,但是访问这些数据、分析数据并从数据中提取价值就会遇到一些问题。
AtScale开发的软件能够让Tableau和Qlik这样受欢迎的商业智能工具来访问保存在Hadoop集群中的数据,实际上它将Hadoop变成了一台在线分析处理服务器,可以用于多维度的分析。
AtScale公司创建于2013年,位于加州圣玛特奥,它为自己的计算引擎能力申请了专利,这种引擎能够与任何BI可视化工具相提并论。6月,该公司发布了AtScale 5.5,新增功能包括高可用性部署、预定义的聚合、支持复杂业务用例和分析模型。
机器学习很热,创建于2012年的DataRobot公司专门开发一种自动化机器学习平台,获取数据科学家的经验和最佳实践,并利用这些信息构建和部署预测模型,时间远远短于使用传统工具和技术。
位于波士顿的DataRobot公司,在今年5月收购了Nutonian——另一家专注于时间序列分析模型的数据科学软件开发商。
3月,DataRobot在C轮融资中获得了5400万美元,总融资金额超过1.2亿美元。
三、Date Science:【佛山达内培训】
CEO: Ian Swanson
如今数据科学家是很抢手且短缺的,所以企业正在寻求以各种方式最大限度地利用数据科学家的时间,充分发挥他们的才能。
DataScience提供的企业级数据科学平台将工具、库和语言与IT基础设施和业务工作流结合起来。5月发布的广泛更新,提供了本地或者云部署选择——后者是跨多个云服务提供商——以及安全性、定制工作流,且支持更广泛的数据科学编程语言。
DataScience创建于2014年,位于加州卡尔弗市。6月,DataScience与开源人工智能系统开发商#达成联盟,此举将让数据科学家利用DataScience平台部署人工智能和深度学习模型。
四、Endor:【佛山达内it培训】
CEO: Doron Alter
Endor开发了一个预测分析平台,可以让企业用户询问任何问题,例如“谁有可能尝试这种新产品?”以及“我们应该在哪里开设我们的下一家商店?”,并且在几分钟内得到答案。
Endor的专有技术是基于来自麻省理工学院研究的“社会物理学”。虽然机器学习很擅长预测,但是当设备关键部分发生故障的时候,社会物理学就会利用大数据分析和生物学的数学模型来了解人类群体的行为。
Endor(是的,它的名字和星球大战中的行星名字相同)成立于2014年,位于以色列特拉维夫。今年,Gartner将该公司评为商业智能领域中的“酷厂商”,“世界经济论坛”则将其命名为技术先驱。
五、Gluent:【达内培训】
Gluent开发的数据虚拟化技术能够实现这家位于达拉斯的初创公司所谓的“混合数据”计算。Gluent Data Platform将数据从传统关系型数据库系统卸载到Hadoop,同时仍然提供对这些数据的访问。
Gluent的系统让企业能够利用基于云或者本地Hadoop集群的灵活性和可扩展性,同时提高队列性能,降低SAN和关系型数据库许可成本。
Gluent被Gartner评为数据管理领域的“酷厂商”,并在3月Strata + Hadoop World Startup Showcase获得第二名。
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