美國大數據創業公司總結-融資篇

本人前一篇文章總結了美國現階段大數據創業公司的技術或產品特色，原本想加上它們的市值或者公開可查詢到的融資狀況，可是考慮到篇幅太大，就另外做了這篇文章，單獨總結各公司的融資狀況。

申明：本人非金融專業，如下全部數據均來自網絡，或者近似計算，本人力求數據沒有誤差，但不能保證徹底準確，不承擔由此引發的任何法律或者經濟責任。歡迎聯繫本人作任何更新或修改(boyang798@gmail.com)。

公司	成立時間	融資狀況（美圓）	IPO或最近融資時間
hortonworks.com	June, 2011	IPO市值0.7 Billion, 現市值0.9 Billion （截至美國2015年5月1日）	IPO於Dec 11, 2014
cloudera.com	October, 2008	8輪融資共1.2 Billion	最近融資於Sep 1, 2014
mapr.com	July, 2009	5輪融資共174 Million	最近融資於June 30, 2014
databricks.com	September，2013	2輪融資共47 Million	最近融資於June 30, 2014
datameer.com	September, 2009	4輪融資共36.8 Million	最近融資於December 17, 2013
palantir.com	January, 2004	15輪融資共1000 Million	最近融資於Dec 12, 2014
splunk.com	October, 2003	IPO市值1.57 Billion, 現市值8.29 Billion （截至美國2015年5月1日）	IPO於Apr 19, 2012
vertica.com	May, 2005	以350 Million的價格被HP收購	被Hewlett-Packard收購，February 14, 2011
autonomy.com	January, 1996	以11.7 billion的價格被HP收購	被Hewlett-Packard收購，August 18, 2011，後來write off 8.8 billion of Autonomy's value
teradata.com	July, 1979	現市值6.53 Billion （截至美國2015年5月1日）	December 1991被NCR收購，以後又由NCR公司剝離，做爲單獨的上市公司，Oct 5, 2007
jaspersoft.com	June, 2001	以185 Million的價格被TIBCO收購	被TIBCO Software收購，April 28, 2014
karmasphere.com	April, 2010	3輪融資14.5 Million，無公開信息顯示被FICO收購時的市值	被FICO收購，April 2014
domo.com	October, 2010	9輪融資共458.7 Million	最近融資於April 16, 2015
talend.com	September, 2005	6輪融資共101.6 Million	最近融資於Dec 11, 2013
qubole.com	December, 2014	2輪融資共20 Million	最近融資於December 10, 2014
treasuredata.com	December, 2011	4輪融資$23 Million	最近融資於Jan 9, 2015
platfora.com	June, 2011	3輪融資共65.2 Million	最近融資於March 19, 2014
interana.com	January, 2013	2輪融資共28.2 Million	最近融資於January 21, 2015
gridgain.com	May, 2005	2輪融資共12.5 Million	最近融資於July 29, 2013
metamarkets.com	May, 2010	5輪融資共43.5 Million	最近融資於February 24, 2015
pivotal.io	April, 2013	無公開信息	由EMC公司剝離，當時價值105 Million
fiscalnote.com	April, 2013	5輪融資共18.2 Million	最近融資於February 2, 2015
dato.com	April, 2013	2輪融資共25.3 Million	最近融資於January 8, 2015

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從以上數據，能夠得出一些有意思的結論，好比，美國的大數據公司雖然不少,可是billion或者近billion級的很少,例如hortonworks, cloudrea, splunk, teradata。下面是我的分析的一些可能緣由:

1. 大數據技術分散,以開源爲主,很難由少數幾家公司主導市場,佔領主要市場份額。

2. 大量企業用戶仍是以傳統數據庫技術爲主,新興的大數據技術還不能徹底取代傳統技術。

3. 大數據用戶需求分散,每每須要針對特定案例作定製化解決方案,因此大數據公司比較難上規模。

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從成功的幾家公司來看,若是能抓住某些大數據通用需求,提供通用解決方案,擴大用戶基數,那麼仍是有機會作成billion級別的公司。另外,公司須要有技術前瞻性,培育或投資於將來潛在大數據技術,這樣才能在大數據技術成熟之際抓住市場和用戶,從而獲得自身的快速發展。

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