美国大数据创业公司总结-融资篇

本人前一篇文章总结了美国现阶段大数据创业公司的技术或产品特点，本来想加上它们的市值或者公开可查询到的融资情况，但是考虑到篇幅太大，就另外作了这篇文章，单独总结各公司的融资情况。

申明：本人非金融专业，以下所有数据均来自网络，或者近似计算，本人力求数据没有偏差，但不能保证完全准确，不承担由此引起的任何法律或者经济责任。欢迎联系本人做任何更新或修改([email protected])。

公司	成立时间	融资情况（美元）	IPO或最近融资时间
hortonworks.com	June, 2011	IPO市值0.7 Billion, 现市值0.9 Billion （截至美国2015年5月1日）	IPO于Dec 11, 2014
cloudera.com	October, 2008	8轮融资共1.2 Billion	最近融资于Sep 1, 2014
mapr.com	July, 2009	5轮融资共174 Million	最近融资于June 30, 2014
databricks.com	September，2013	2轮融资共47 Million	最近融资于June 30, 2014
datameer.com	September, 2009	4轮融资共36.8 Million	最近融资于December 17, 2013
palantir.com	January, 2004	15轮融资共1000 Million	最近融资于Dec 12, 2014
splunk.com	October, 2003	IPO市值1.57 Billion, 现市值8.29 Billion （截至美国2015年5月1日）	IPO于Apr 19, 2012
vertica.com	May, 2005	以350 Million的价格被HP收购	被Hewlett-Packard收购，February 14, 2011
autonomy.com	January, 1996	以11.7 billion的价格被HP收购	被Hewlett-Packard收购，August 18, 2011，后来write off 8.8 billion of Autonomy's value
teradata.com	July, 1979	现市值6.53 Billion （截至美国2015年5月1日）	December 1991被NCR收购，之后又由NCR公司剥离，作为单独的上市公司，Oct 5, 2007
jaspersoft.com	June, 2001	以185 Million的价格被TIBCO收购	被TIBCO Software收购，April 28, 2014
karmasphere.com	April, 2010	3轮融资14.5 Million，无公开信息显示被FICO收购时的市值	被FICO收购，April 2014
domo.com	October, 2010	9轮融资共458.7 Million	最近融资于April 16, 2015
talend.com	September, 2005	6轮融资共101.6 Million	最近融资于Dec 11, 2013
qubole.com	December, 2014	2轮融资共20 Million	最近融资于December 10, 2014
treasuredata.com	December, 2011	4轮融资$23 Million	最近融资于Jan 9, 2015
platfora.com	June, 2011	3轮融资共65.2 Million	最近融资于March 19, 2014
interana.com	January, 2013	2轮融资共28.2 Million	最近融资于January 21, 2015
gridgain.com	May, 2005	2轮融资共12.5 Million	最近融资于July 29, 2013
metamarkets.com	May, 2010	5轮融资共43.5 Million	最近融资于February 24, 2015
pivotal.io	April, 2013	无公开信息	由EMC公司剥离，当时价值105 Million
fiscalnote.com	April, 2013	5轮融资共18.2 Million	最近融资于February 2, 2015
dato.com	April, 2013	2轮融资共25.3 Million	最近融资于January 8, 2015

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从以上数据，可以得出一些有意思的结论，比如，美国的大数据公司虽然很多,但是billion或者近billion级的不多,例如hortonworks, cloudrea, splunk, teradata。下面是个人分析的一些可能原因:

1. 大数据技术分散,以开源为主,很难由少数几家公司主导市场,占领主要市场份额。

2. 大量企业用户还是以传统数据库技术为主,新兴的大数据技术还不能完全取代传统技术。

3. 大数据用户需求分散,往往需要针对特定案例做定制化解决方案,所以大数据公司比较难上规模。

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从成功的几家公司来看,如果能抓住某些大数据通用需求,提供通用解决方案,扩大用户基数,那么还是有机会做成billion级别的公司。另外,公司需要有技术前瞻性,培育或投资于未来潜在大数据技术,这样才能在大数据技术成熟之际抓住市场和用户,从而得到自身的快速发展。

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