區塊鏈:金色觀察 | 50家世界頂級數據初創公司一覽

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：AE居于榜首:根據金色財經排行榜數據顯示，過去24小時內，AE搜索量高居榜首。具體前五名單如下：AE、LBA、TRUE、VET、DENT。[2020/8/7]

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”。

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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。

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。

金色財經獨家分析 虛擬的挖礦推動現實的芯片業:消息稱最近三個月，AMD因其關鍵的計算和圖形業務銷售額幾乎翻倍，一季度營收增加了10%。日前證監會副主席姜洋也希望芯片公司嘉楠耘智在國內上市。可見，芯片熱賣反應挖礦熱度不減，雖然幣是虛擬的，設備的銷售卻是實實在在的。對于芯片的態度也表明有關方面認可了芯片公司的盈利能力。要知道，區塊鏈需要加密而消耗算力，算力需要實體芯片進行提供，鼓勵區塊鏈所以支持芯片企業上市，其內在邏輯是成立的。芯片廠商上市也將會加速其產品迭代，研發出功耗更低效率更好的產品，以不斷提高上市公司盈利能力。不過應該明確，挖礦與幣的交易是兩種截然不同的概念，要區分對待。[2018/4/26]

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。

金色財經現場報道 大羚羊區塊鏈John Wu：區塊鏈MAPS和SHIELD方案解決金融業矛盾:金色財經現場報道，在全球區塊鏈世界巡回高峰會議大灣區站，大羚羊區塊鏈金融專利發明人John Wu在其“金融界的雙刃（任）劍——區塊鏈時代的商業應用思考”主題演講中說，金融應該用區塊鏈融合“責任”與“信任” ，找到二者對接的方法是金融業的機會，要保留中心化的責任，引入多中心化的信任，解決公鏈安全但是效率太低用的問題用；MAPS方案和SHIELD方案解決了其中的矛盾。要創造憑證流通安全、簡單、低成本的特點。流通上面，讓惡意攻擊者找不到交易所。[2018/4/23]

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。

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。

金色財經獨家解讀：韓國區塊鏈協會自律控制案不具備法律效力，但協會可與商業銀行合作關閉不參加宣言的交易所的法幣兌換通道:今天韓國區塊鏈協會發布數字貨幣交易所自律控制案，金色財經第一時間對此方案進行了解析。其中對交易所最重要的一點便是，韓國區塊鏈協會自律控制案不具備法律效力，但介于協會與政府及商業銀行的友好關系，協會可以通過與商業銀行的協議關閉法幣-代幣轉換通道。而這便直接導致了大部分韓國大型交易所一致支持宣言，其中包括bithumb，korbit，coinone等。但upbit或因其主要業務為新幣種交易，拒絕接受宣言。在場的小型交易所也因為此方案對廣告限制的范圍過于廣義，而沒有同意宣言。

一家小型交易所對金色財經表態，他們認為這樣的宣言內容會對中小型交易所造成不利的競爭環境，希望協會能夠重新斟酌此方案。[2017/12/15]

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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