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2020-06-19

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大数据十年：Cloudera向左，Palantir向右

一眨眼，整个大数据产业已经走过十多个年头。在这蓬勃发展的十年中，Cloudera和Paltantir始终是绕不开的两家公司，它们一直代表着大数据公司的两个方向：一个向左，聚焦大数据基础软件平台，一直没

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Cutting收入旗下，拥有大数据领域最耀眼的明星员工。而在资本市场，Cloudera也是堪称赢家，2014年以7.5亿美元的价格出售18%的股权给Intel、Google等一众明星公司和投资人，此次投资也让其达到了上市之前的41亿美元巅峰市值。<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20200618231509579v246i1vmjmh3fhp\"/>不过自那以后到最后上市，Cloudera的估值一直维系在41亿美元。仔细研究Cloudera十余年的发展历史，用“时不利兮”四个字概括最为合适。成立之初，Cloudera即希望利用云服务的方式为用户提供大数据服务，这种方式实在是太超前。彼时，云计算才刚刚起步，AWS也处于拼命向人们普及云计算的阶段，远没有如今的影响力；另外，大数据也刚刚冒出个苗头，不光很多用户，哪怕是很多IT从业人员对于大数据的理解也是云里雾里。显然，Cloudera通过云服务的方式在当时行不通。之后，Cloudera转变思路，开始学习Redhat，利用开源软件商业版以及技术服务来收费。这种模式有Redhat的成功先例，但是开源是一门艰难的生意，数来数去也就Redhat算成功。与Redhat聚焦在操作系统、PaaS等基础软件领域不同，大数据是与应用强相关，如果光有大数据基础软件平台，但是没有足够的基于大数据的应用场景，用户同样会对大数据望而却步，或者是在尝试阶段更加谨慎。因此，Cloudera走开源软件和技术服务的这条商业之路依然坎坷。在Cloudera搞开源发行版的模式多年之后，整个云计算市场彻底崛起，大部分用户开始接受和采用云服务，AWS的影响力与日俱增，像AWS、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Azure、Google Cloud这样的云服务提供商，天然具有<a 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Thiel是硅谷著名的创业家和投资人。自2004年成立以来，Palantir就一直受到了大家关注的目光，成为资本市场和媒体中的宠儿。根据相关数据统计，截止到目前，Palantir已经完成了25轮融资，募集了超过20亿美元的投资资金，名副其实的吸金达人。而真正让其登上神坛的则是两次重要的事件。其一是，Palantir帮助美国证券交易委员会，通过整合与分析了超过40年的数据，发现了世纪巨骗麦道夫的庞氏骗局证据，从而得以真正将其定罪。其二则是协助美国中央情报局，通过数据分析与图谱关系，找到了本拉登。<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20200618231510492v246933sckkoday\"/>Palantir客户主要来自两大类，一类是政府客户，美国中央情报局、国土安全局、FBI、警察机构等都都是它的客户，主要应用Palantir的产品来协助反恐、寻找罪犯等；另一类就是金融客户，包括像<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>、CapitalOne等银行，通过Palantir的产品来协助反欺诈、分控等。目前，Palantir的产品不多，主要是数据挖掘与分析的平台产品(Palantir Gotham和Palantir Metropolis、Palantir Foundry)，以及各种解决方案。像Palantir Gotham更加侧重于根据结构化和非结构化数据进行搜索与关联分析，主要应用在政府领域。Palantir的行业也很聚焦，主要是政府和金融领域。目前，Palantir已经将业务领域拓展到航空、制造业、医疗等行业。总体而言，Palantir是一家很聚焦和专注的公司，十多年以来一直专注在少数几个行业之中，并且与行业应用是强相关，基本算是为用户提供全栈的技术与应用解决方案。甚至Palantir的商业模式也不美丽，由于其解决方案并不通用，往往需要根据客户的差异化需求进行定制化，所以其产品多为工具类的半成品，严重依赖其数据科学家，这些数据科学家通过解决方案中运用各种工具来帮助行业用户实现数据价值。不过就是这样一家商业模式不美丽、产品不多的公司，成为大数据领域当之无愧的头牌。3中国大数据公司从Palantir能学到什么如果你<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>搜索Palantir，会发现一堆中国大数据公司要励志做中国的Palantir，哪怕它仅仅是做营销的大数据公司。绝大部分中国大数据公司都渴望成为Palantir那样的头牌，但成为Palantir的确不是一件容易的事情。Palantir用自身十余年的发展历程说明了要想在垂直行业实现数据价值是一件多么艰难与曲折的事情，需要长期扎根于行业之中。首先，Palantir很聚焦，并没有贪图规模，早期一直聚焦在政府和金融两个行业，甚至直到2010年才有了第一个商业客户--摩根大通。政府和金融两个行业往往是最有钱的客户，并且对于大数据技术渴求度极高，业务模型也最为复杂，需要长时间耕耘，将自身的产品、技术以及解决方案与业务场景深度融合，才能帮助用户实现数据价值。其次，从Palantir所有的成功案例中可以看到全栈式技术组合的威力，在行业场景中实现数据价值往往需要运用到包含大数据、人工智能、知识图谱等在内的全栈式技术。一方面，单点的技术或者产品，很难真正帮助用户发挥数据的价值潜力；另一方面，技术与场景的融合至关重要。最后，Palantir的融资能力极强，其商业模式过于依赖数据科学家这样的高端人才，成本高昂，可复制性不高，往往需要数据科学家才能发挥其产品与解决方案的威力，这种模式往往需要耗费大量的成本，但是用户粘性极强，一旦采用了相关的产品与解决方案，通常很难再离开。Palantir尤其独特性，很难被复制，但是Palantir对于行业的长期深耕以及全栈式技术与解决方的打造，这些是值得所有中国大数据公司学习与借鉴的地方。回顾2019年的中国大数据与人工智能市场，有很多公司因为选择走“捷径”而栽了大跟头，希望中国的大数据公司还是要沉下心来，熬下去，终究能达到成功的彼岸。</article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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Gotham更加侧重于根据结构化和非结构化数据进行搜索与关联分析，主要应用在政府领域。Palantir的行业也很聚焦，主要是政府和金融领域。目前，Palantir已经将业务领域拓展到航空、制造业、医疗等行业。总体而言，Palantir是一家很聚焦和专注的公司，十多年以来一直专注在少数几个行业之中，并且与行业应用是强相关，基本算是为用户提供全栈的技术与应用解决方案。甚至Palantir的商业模式也不美丽，由于其解决方案并不通用，往往需要根据客户的差异化需求进行定制化，所以其产品多为工具类的半成品，严重依赖其数据科学家，这些数据科学家通过解决方案中运用各种工具来帮助行业用户实现数据价值。不过就是这样一家商业模式不美丽、产品不多的公司，成为大数据领域当之无愧的头牌。3中国大数据公司从Palantir能学到什么如果你百度搜索Palantir，会发现一堆中国大数据公司要励志做中国的Palantir，哪怕它仅仅是做营销的大数据公司。绝大部分中国大数据公司都渴望成为Palantir那样的头牌，但成为Palantir的确不是一件容易的事情。Palantir用自身十余年的发展历程说明了要想在垂直行业实现数据价值是一件多么艰难与曲折的事情，需要长期扎根于行业之中。首先，Palantir很聚焦，并没有贪图规模，早期一直聚焦在政府和金融两个行业，甚至直到2010年才有了第一个商业客户--摩根大通。政府和金融两个行业往往是最有钱的客户，并且对于大数据技术渴求度极高，业务模型也最为复杂，需要长时间耕耘，将自身的产品、技术以及解决方案与业务场景深度融合，才能帮助用户实现数据价值。其次，从Palantir所有的成功案例中可以看到全栈式技术组合的威力，在行业场景中实现数据价值往往需要运用到包含大数据、人工智能、知识图谱等在内的全栈式技术。一方面，单点的技术或者产品，很难真正帮助用户发挥数据的价值潜力；另一方面，技术与场景的融合至关重要。最后，Palantir的融资能力极强，其商业模式过于依赖数据科学家这样的高端人才，成本高昂，可复制性不高，往往需要数据科学家才能发挥其产品与解决方案的威力，这种模式往往需要耗费大量的成本，但是用户粘性极强，一旦采用了相关的产品与解决方案，通常很难再离开。Palantir尤其独特性，很难被复制，但是Palantir对于行业的长期深耕以及全栈式技术与解决方的打造，这些是值得所有中国大数据公司学习与借鉴的地方。回顾2019年的中国大数据与人工智能市场，有很多公司因为选择走“捷径”而栽了大跟头，希望中国的大数据公司还是要沉下心来，熬下去，终究能达到成功的彼岸。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":747,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"upFlag":false,"length":4,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}