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    印度大数据公司Sagacito为企业提供决策依据,据说这个市场有23亿美元 根据NASSCOM预测,印度的数据分析市场将在2017-2018年达到23亿美元。而在最近的6年间,印度众多数据分析初创公司已经吸引了2.5亿美元的投资。近日,印度大数据分析公司Sagacito宣布获得了传媒大亨默多克旗下21世纪福克斯公司的子公司Star India的1000万美元的天使投资,其中Star India用100万美元获取10%的Sagacito股权,820万则被用来购买未来5年Sagacito服务的使用权。   Sagacito于今年3月在印度首都新德里成立,创始人Ravi Dhariwal和Arunabh Das Sharma曾为印度另一媒体集团Bennett, Coleman & Co. Ltd(BBCL)高管。Sagacito将会是一家基于云计算,主打移动端的企业方案解决公司,目标是通过数据分析处理和云计算技术,帮助企业做出科学的决策,从而实现市场份额和营业收益的最大化。   对于所有企业来说,最重要的决定无非是如何定价和提供怎样的产品。此外,对于一些无法实现技术更新的企业来说,如何削减成本也是令人头疼的问题,只有削减成本才有可能获得更多的利润,生存下去。Sharma认为,他们目前在做的事情便是尝试为企业的现实问题找到合适的解决方案。   Dhariwa表示,他们的分析工具将研究企业线上、线下的交易数据,可供企业所有的部门使用,从而让企业更好地进行决策。因为两位创始人的媒体背景,Sagacito将首先在媒体领域寻求发展,之后再向医疗保健、物流运输、酒店消费等领域拓展。   关于此次投资,Star India的业务负责人Prateek Garg表示,大数据分析也是Star India今后重点发展领域之一, Sagacito是他们的这种追求合作伙伴,此次投资也将帮助Sagacito加速增长。今年6月,Star India的董事会主席兼CEO Uday Shankar宣布今后3年的50亿美元印度境内投资计划。   本文参考信息来源:yourstory.com,
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    2016年07月28日
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    大数据服务还是那个大数据服务吗? 编者按:本文来源微信公号“智能研究所”(ID:HCR-TMT),作者慧辰资讯TMT研究部-张凤。 目前“人工智能”无疑是最流行的词之一,“大数据”是自2012年以来的流行词之一,现在大大小小的企业服务、论坛上都充斥着有关大数据、人工智能的内容,那么人工智能+大数据的生态模式究竟是怎样的? 2012年大数据是个流行词,没想到4年过后,在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据,我会怎样怎样……”好吧,如果还停留在如果上,就不该随便上论坛演讲,讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟,更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有,那就什么都不用提了。毕竟,人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初,据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日,李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的发展战略。为什么谷歌和百度都在人工智能领域重金发力?2015年百度投入研发创新的资金占公司总营收的16%。谷歌就不用说了,在量子计算这样离实现还遥不可及的技术上都已经投入很多研发资金。因为互联网未来向智能+发展的基础是数据。有数,有趋向完整的海量数据是现在所有巨头在布局人工智能+大数据生态模式的重点。 数据获取的最新模式:众包 众包是一种整合资源提升效率的方式,通过众包可以在集合海量数据中,筛选符合一定标准的有效数据,能够降低数据收集的成本,提高机器学习训练的效率。有个生物学家叫戴维•休斯(David Hughes),他和作物流行病学家马塞尔•萨拉斯(Marcel Salathé)将机器视觉技术和深度学习算法应用于农业病虫害智能防治上。他们将关于植物叶子的5万多张照片导入计算机,并运行相应的深度学习算法,针对在明亮的光线条件及合乎标准的背景下拍摄出植物的照片,最终程序正确识别率高达99.35%。如果在互联网上随机选取的植物叶子照片,其识别准确率将降至30%-40%,这也是目前视觉识别技术在复杂环境下尚未突破的地方。为了突破算法的限制,提高准确率,休斯和萨拉斯开发手机应用Plant Village,让世界各地的农民通过Plant Village上传患病作物照片,其中包含照片如何拍摄、拍摄地点、年份等大量数据,并包含农业专家对此做出相应诊断的信息。这种方式出现之后,数据获取的难度依旧聚焦在多维度数据资源的聚合,众包可以解决从分散的个体获取目标数据的问题,但对于基础数据资源层的扩张和占领依然是一场没有硝烟的砸钱战斗。 数多了怎么办:智能计算 有些人在努力获取数据,有些人在为数据多而未能充分利用而焦虑。 数据量级达到一定程度,再利用数据优化服务需要人工智能算法。随着企业数据量的积累,挖掘数据提高效率变成了必需。比如商业应用中打车平台的应用,国内平台滴滴与快滴合并之后,业务线从出租车扩张到专车、顺风车、公交等领域,数据范围猛增,数据量包含司机行为数据、顾客行为数据及各种路线数据、实时交通情况数据,定位数据等,据滴滴官方公布,滴滴出行每天处理的数据量达到70TB,由于订单处理响应时间的要求,单纯处理数据的效率已无法满足实时服务的需求,必须借助人工智能算法才能够进一步提升服务效果。从用户体验角度,也需要实现提升定位精准度,提高接单率,缩短应答时间。目前滴滴内部基于海量数据+机器学习算法的推荐匹配系统,针对海量司机的交班时间、地点、接单/拒单情况等海量数据进行司机画像,以此为基础,针对实时的订单数据,分配订单时实时按需分配,满足服务需求。从数据应用展现更宏观价值的角度来看,基于滴滴已有数据,可整合实时交通情况数据,包括拥堵路段、集中路线、集中商圈等多维度动态数据,进行结构化处理,达到整合一个城市的车辆分布,实现统筹平衡调度的目的。 大数据服务的现在及未来:智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。我们认为,大数据服务未来将有以下四种模式: 一是形成数据资源和计算资源提供平台。当前企业数据大多仅留存于企业内部,在开发应用上一般也只有内部应用,企业之间数据各自孤立,独立计算,行业内尚未形成整合大数据,目前第三方数据采集、监测机构已经开始致力于多维数据的采集服务,包括外部数据的直接采集和企业内部数据的间接采集,已有第三方在提供基础数据库资源。未来伴随数据维度的丰富和数据量的扩大,第三方机构将采集并使用智能算法结构化处理形成相对完整的数据资源提供平台,并针对些海量数据的存储、整合及计算提供基于云端的平台式服务。 二是出现技术服务平台,包含提供Paas服务的开源平台及计算能力、大数据解决方案及技术服务支持。从目前人工智能和大数据企业发展来看,只有巨头和少数创业企业掌握核心算法及存储真正大数据,更多企业通过合作或建立产业联盟的方式获取行业或其他领域的数据。但对于数据的存储、处理和应用需要技术支撑且突破这些技术需要消耗大量人力物力财力,没必要所有企业都去做这件事。PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来,使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低,更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。因此形成Paas服务平台或解决方案技术服务平台,据此可以聚合数据资源,优化算法,提高准确率。另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商,企业可以将数据服务完全外包给第三方机构,第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术,提高准确率,同时产生推动行业发展的效果。 三是出现资讯服务平台。大数据产业相对仍是新兴产业,发展日新月异。一方面企业需要寻找大数据资源或技术服务平台,另外一方面第三方服务机构需要推广宣传自身及行业发展、技术发展现状。在这种背景下将出现起到桥梁作用的专业资讯服务平台,连接企业和第三方服务机构,同时起到发布整个行业前沿信息的作用。 四是出现交叉/垂直化服务应用。现阶段在教育、金融领域的垂直应用以及在未来智能营销、智能制造等交叉行业的应用。如在教育行业已出现利用积累的教、考、学环节的大数据结合深度学习算法推出个性化学习平台,如国外的Knewton、国内的智学网都是这种模式。未来将延伸至农业、制造业、交通、医疗等各行各业,出现如智能农业生产管理、智能交通、个性化精准医疗等创新服务。 本文转自36氪,如若转载,请注明出处:http://36kr.com/p/5049796.html
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    2016年07月21日
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    大数据营销分析公司 Amplero 获得 800 万美元 A 轮融资,利用机器学习技术预测客户生命周期价值 Amplero 是一个利用大数据技术,预测、管理客户生命周期价值的服务平台,可以帮助企业客户减少重复获取客户成本,增加每用户平均收入(ARPU)。本周四(7月14日),该公司宣布获得800万美元A轮融资,领投方是知名风投公司 Wilcat Venture Partners,参投方包括 Globys/Trilogy Equity Partners、Salesforce Ventures 和 Seven Peaks Ventures。   Amplero 公司的前身是大数据分析公司 Globys 旗下的一个部门,今年四月从其母公司脱离,开始独立运营。利用机器学习技术,这家总部设在美国西雅图的初创公司连续测试了数千个营销策略排列,确保在正确的时间通过正确的渠道将正确的信息送达到正确的用户。   Amplero 解决方案会选择“获胜”的营销策略排列,与企业现有的市场营销技术整合在一起,帮助企业优化营销推广工作。该解决方案对电信、银行、SaaS 等行业的市场营销人员有着极大的吸引力,他们可以采用相关策略,专注于自己想要调整或改善的地方——比如平均每客户收入、客户保留率,等等。据悉,使用 Amplero 解决方案的企业可以提升 3% 的收入增长,客户保留率则能够提升 5 倍。   那么,Amplero 公司计划如何利用这笔投资呢?该公司 CEO Olly Downs 表示: 我们计划利用这笔投资提升公司竞争力,专注于扩大、强化 Amplero 团队和收入架构,在提升销售业绩的同时,帮助客户获得成功,实现双赢。我们还会将 Amplero 营销解决方案应用到更多垂直领域,专注于建立重复性的关键维度。此外,我们要加大对产品优化的投入,提升消费者参与度。最后,我们更会把主要资金用在机器学习技术创新上,一方面扩大内部技术团队规模,另一方面积极拓展业内合伙伙伴。   Amplero 解决方案的另一个主要应用,就是可以识别社会效应对客户生命周期价值的影响(比如用户社交圈内的行为如何影响企业客户保留率、以及收入行为)。做这样的营销预测,其实和医学科学家预测、判断在某个特定人群内是否会发生重大传染疾病非常相似。当人工智能技术应用得越多,就越能减轻营销人员的工作压力,帮助他们更好地去理解营销、受众和产品。   Downs希望 Amplero 解决方案能够易于营销人员使用,帮助他们为客户提供更多超个性化的沟通、营销服务。   本文来自翻译:venturebeat.com
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    2016年07月18日
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    VMware收购Arkin Net,欲推动客户采用软件定义化数据中心服务 6月14日早间消息,VMware计划收购网络自动化创企Arkin Net,以推动客户采用其VMware NSX及软件定义化数据中心服务。后者是一家位于山景城的低调的数据中心自动化企业。 Arkin Net曾于去年获得700万美元融资,并设计出一款工具,帮助VMware这家虚拟化巨头公司的NSX软件定义化网络服务实现了操作的便捷化。 现今的企业都想要把传统以围墙为基础的安全模式转变为以应用为中心的方式,在此过程中,他们纷纷遇到了无数挑战,而融合式基础架构及软件定义化架构的技术无不增添了这一过程的复杂性。Arkin正是为解决这一问题而诞生的。Arkin提供了一种类似Google搜索的体验,其平台是行业第一个将可见性与安全性融为一体的操作平台,专为SDDC(软件定义化的数据中心)而开发。 Arkin带来的工作效率的提高不仅减少了公司管理人员的时间支出,也加速了安全模式的转换过程。为了进一步将企业运营便捷化,Arkin的算法在初始设置后,会保持对经营调整类变化的观测,以时刻满足对修改安全组的需要。 VMware计划将Arkin的软件集成到其vRealize Suite中,用作对服务器和存储自动化功能的补足。在收购Arkin后,VMware将有能力招揽到更多用户,就现在来看,其与Arkin的整合已经受到了Columbia Sportswear Co.等Akrin客户的欢迎。 VMware未公开透露该笔交易的金额数量,但它提供了关于此次收购的一些机构级信息。比如,Arkin的团队将加入VMware的云管理业务部门,与其网络部门协同工作,为NSX注入更多新的自动化功能。   编译:蔡妙娴 本文来自猎云网,如若转载,请注明出处:http://www.lieyunwang.com/archives/183481
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    2016年06月14日
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    大数据安全公司瀚思HanSight完成A轮3000万元融资 瀚思(HanSight)日前宣布获得了由恒宝股份领投、南京高科、赛伯乐跟投的 A 轮投资,金额为 3000 万元。不久前 36 氪曾报道过瀚思,在此基础上又推出了用户行为分析系统(HanSight UBA)、瀚思安全威胁情报(HanSight TI)、安全易三款新产品。 有机构指出,近年来机构单位对用户行为分析功能的需求上涨了近十倍,2017年UEBA 市场营收将达到 2 亿美元,全球范围内的全资收购案例数量也开始大幅增加。这包括:商业智能软件提供商 Splunk 宣布已经以 1.9 亿美元的价格收购安全初创企业 Caspida,微软则为收购 Adallom 支付了 3.2 亿美元等。 而 HanSight UBA 提供了基于实际安全场景的多维度异常检测功能,通过 “仪表盘” 功能将机器学习和算法产生的各种数值结果翻译成用户能够理解的安全场景。据瀚思方面告知,在普通的服务器上,HanSight UBA 利用 GPU 优化的算法,一分钟内就能完成大部分企业业务场景下的行为数据分析。 再说瀚思安全威胁情报(HanSight TI),它有别于传统的安全分析系统,是通过从网络数据、主机数据,登录认证数据和威胁情报数据中形成联动分析,将这些用户环境中的所有行为足迹统一进行处理,最终把威胁情报和解决办法交付给最终用户。此外,瀚思的威胁情报使用了自然语言处理技术(NLP),从各种完全非结构化信息(例如 “黑客 QQ 讨论群”)抽取安全事件汇总成为威胁情报,直接原生集成到瀚思产品线(HanSight UBA 等)内。 瀚思联合创始人董昕强调,HanSight UBA 和 HanSight TI 将与瀚思大数据安全分析平台(HanSight Enterprise)高度集成,最终为客户打造一套解决海量安全数据分析难题的系统解决方案。 最后是基于云端的大数据安全分析平台 “安全易”,它可以帮助中小型企业从海量日志和安全事件中迅速发现威胁,可以实现在安全事件发生后告警,通过可视化发掘数据背后的价值。用户只需将数据源(日志/流量/设备数据)接入,便可发现内部发生的安全事件、安全隐患,获得解决建议和处理办法。   原创文章,作者:徐宁,如若转载,请注明出处:http://36kr.com/p/5047968.html
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    2016年06月12日
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    新加坡大数据公司Lynx Analytics拿到1000万美元投资,但是他们早就盈利了 近日,新加坡大数据分析公司 Lynx Analytics 宣布获得 1000 万美元的战略投资,此轮融资过后,公司估值将达到 6600 万美元,但 Lynx Analytics 没有透露此次投资方。拿到投资之后,Lynx Analytics 会开始开发新产品并进行新一轮市场扩张。   Lynx Analytics 的 COO Sander Swinkels 认为目前绝大多数企业都存在着在纷乱繁杂的数据里很难分析出其实际消费者的问题,而这便是 Lynx Analytics 尝试去解决的痛点。Lynx Analytics 目前主要为企业提供大数据分析,运用图论理论将各种信息来源汇聚一起并施加分析,从而帮助企业精准刻画出其消费者画像,进而帮助企业推出客户所喜爱的产品并进行针对性地营销。   帮助其他企业更容易地赚钱,再在这一过程中赚一点这些企业的钱,当然会有很大的市场。所以,Lynx Analytics 的营业收入每年都以 50%至 60%的速度增长,并早已实现了盈利。   加之,Lynx Analytics 没有什么其他要花钱的地方,要做的只是把利润用来招聘更多的优秀人才。在这样一种模式下,Lynx Analytics 的现金储备越来越多,多到可以让 Lynx Analytics 仔细选择与什么客户进行合作。   据悉,Lynx Analytics 曾收到很多投资、收购的邀请,但都一一拒绝了,因为公司的业绩明显。   本文参考了信息来源:techinasia.com
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    2016年06月01日
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    BoCloud博云与TalkingData联合推出DataCruiser大数据云平台 BoCloud 博云与 TalkingData 在北京联合发布 DataCruiser 大数据云平台。   该平台融合了BoCloud云架构与 TalkingData 大数据分析的能力,提供应用容器和大数据计算相关的组件仓库和便捷的操作模式,意在提高 IT 系统的效率,降低企业在部署数据分析平台的综合成本。主要定位银行、保险、证券等金融行业企业。   因为像是银行,电力,运营商,物流公司等行业用户已经积累了大量数据,都在寻求方法去利用。然而大数据处理平台配置和部署的繁琐,以及组件相互依赖关系复杂,针对这个问题, DataCruiser 侧重做高弹性。   TalkingData 的大数据处理框架集成到BoCloud 博云的 PaaS 平台上,包含了 HDFS 文件存储系统、Yarn 资源管理和 Zookeeper 协作处理、Kafka 数据分发、Strom 实时处理和 MapReduce 离线批处理部分,并提供用户业务定制容器、TalkingData 管理容器和第三方开源中间件容器,为客户打造一个专业化的大数据 PaaS 平台,实现平台与应用的分离,从而使得大数据开发人员能够将有限的资源投入到核心算法和应用的开发中去。   据悉,该平台可以将部署时间降低为原来的数十分之一;并且,提高互联网及移动互联网环境下高并发应对能力,使金融大数据的处理能力通过弹性云至少提升 10 倍。   来源:36氪,作者:徐宁,如若转载,请注明出处:http://36kr.com/p/5047174.html
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    2016年05月20日
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    运用大数据,帮企业解决网络风险及欺诈,同盾科技完成3200万美元B+融资 随着互联金融的不断发展,征信和风控体系正在成为互联网金融、信贷、消费分期的基础设施,大数据征信、云风控的概念正成为新的手段。杭州同盾是一家专门帮助 企业解决网络风险及欺诈问题服务的创业公司,目前已经有超过 3000 家客户接入同盾科技的 SaaS 服务,涉及领域包括银行、保险、O2O、第三方支付等。   同盾科技 CEO 蒋韬认为,虽然同盾科技提供企业级 SaaS 服务,但本质上一家技术驱动型的大数据分析公司。   同盾科技解决的问题有两大类,第一大类是欺诈类的风险,包括账户、交易、信用卡申请、贷款申请方面的识别和发现。第二大类是信用类的风险,包括个人过往数据收集、整理、画像,同时这也是建模的过程。   这里的数据不仅仅是传统的逾期数据,还包括互联网上的数据—社交网络、电商、O2O、游戏、支付等多维度的数据。除此之外,同盾还将众多的底层风控服务包括:代理 IP 检测、设备画像、情报分析、生物探针等也分享给客户。   自创立之初,同盾科技就提出 “跨行业联防联控” 的风控理念,“欺诈风控” 与 “信用风控” 两条条产品线并行,一方面通过技术手段收集整理全网内,各行业大规模的黑名单信息,打破数据孤岛。这样解决了传统征信体系中单价企业风控黑名单信息不全,自建成本高的问题。   另一方面同盾科技通过设备指纹、指标计算、生物探针等技术追踪用户行为数据,通用在账户登录,交易等场景的风险保护。   举个例子来说,在支付场景下如果认定身份证或手机号有欺诈行为,同盾科技会对客户进行提醒。另外同盾科技还与第三方数据公司合作,提供更精准的用户画像、用户评分和风险建模服务。   随 着技术的发展,出了技术的进步之外,欺诈手段也在不断发展,拿伪基站这件事来说,以前需要一台汽车携带,而现在背着书包就可以进行欺诈活动。因此,在国内 欺诈的成本很低,从单一的欺诈工具逐渐演变成成熟的产业链条。   蒋韬告诉 记者,之前一些企业组织几个人的团队与整个黑产链条进行对抗,但由于实力的不对等导致收效甚微。而同盾团队的 250 多人中近 70%是风控专家和数据分析师,分别专注于大数据实时处理、网络欺诈分析、机器学习、身份识别、可信计算等领域。刚完成的 B+ 轮融资会主要用于拓宽数据来源,并已着手收购一些业务相关的公司。   蒋韬认为,中国的征信体系从底层基础设施 到制度规范以及征信的生态都不完善,也不是在短时间内可以通过某一家公司迅速建立起来的,而同盾科技,则会在整个体系中,专注于自身的领域。   中国的征信体系相对于美国还很落后,美国用了超过 50年 的时间,而随着大数据的成熟以及计算能力的提高,蒋韬认为在 10年 左右的时间会建立相对完善的征信体系。   来源:36氪 ,作者:陈庆翔,如若转载,请注明出处:http://36kr.com/p/5046328.html
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    2016年04月25日
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    SAP 认为全球在迎来变革浪潮,而中国的商业要这样重构 编者注:日前,SAP在上海举办了主题为“数字经济下的商业重构”的大型论坛活动,大中华区总裁纪秉盟发表了主旨演讲,他认为“旧的商业模式正在变得过时,我们将迎来新一波的变革浪潮”。本文基于他的演讲内容整理:   中国政府在供给侧改革方面正不断进行经济的演进。很多体制改革,尤其是大型国有企业的改革,将对未来将会产生实质性的影响。“十二五”规划是一个延续的概念,五个发展理念 (创新、协调、绿色、开放、共享) 就是中国政府和中国企业目前从自己的角度,在全球经济下对中国的定位。   中国政府的主要核心项目是互联网+、互联网+汽车、银行。任何一个传统行业,都可以利用信息技术、移动技术、大数据和人工智能。任何一种前沿的技术都可以用来对某一个具体的行业进行转型。国家级的战略规划项目,也就是中国制造2025。在未来10年,中国的制造将会脱胎换骨。在过去几十年里,中国一直是全球的制造工厂,而现在中国制造业正在向智能制造转型。   在做商业重构的时候,首先是基于结果导向的模式,而不是从生产产品的角度去销售。设想一下消费者怎么使用这些产品,能不能补充他们现在的服务,带来完全不同的体验?   比如数字渠道,一些体育用品,一些体恤衫,还有运动鞋,充分利用数字渠道,把一些传感器放到所有产品里面去,形成一个意识型社区,并不只是提供运动设备,运动衣衫,还能够跟社交网络连接起来,涉及营养、食品、运动等等,使用这样一些数字渠道,能够支持到主要的服务和业务,这就是非常好的案例。   比如生态模式,像Uber还有滴滴打车,充分利用了这样一个生态系统。他们并不只是一家出租车公司,也成为了全球的运输企业,而自己不拥有任何车辆。他们正在考虑物流、快递,形成这样的商业模式。从传统来说,这是从来没有想到过的,企业都重构这样的业务模式,这是今后很多年都会出现的。   重构业务流程和工作模式的第一点是做到“实时流程”,技术在历史上第一次做到了去推动一个实时的工作平台,能够看到实时完整的供应链,以前都是一些分散、比较过时的数据,也很难确定它的机会在什么地方,或者这些挑战是来自于供应链哪一个方面。现在已经发生巨大的变化,我们有最新的技术,这已经变成了一种可能了。还有我们协作式的流程,SAP有一些客户,利用物联网,利用健康的行业,能够改善我们医疗。   公司需要一个中间的数字核心去管理所有内部的流程,除此之外,也需要能够管理客户、供应商、人力资本,这是所有这些公司要做的三个最基本的事情。   再看大数据,还有物联网:现在太多的公司,也包含了中国一些公司在里面,有一些暗数据,这些公司拥有的数据也是不能被使用的暗数据,这些数据并没有充分利用,可以看到一些数据收集的灰色领域,并没有充分利用这样一些信息去改进他们一些服务质量,能够改进他们跟客户差异性的一些服务,这个领域是一个全新的,而且是快速在改变。   员工队伍也在体验着巨大的变化,这是以前从来没有看到过的。不同的一些年龄段,不同的年代的员工,都有一些不同的价值,不同的一些理念,就是给他们提供什么样的工作方式,年轻的员工、千禧一代他们并不只是看重钱的问题,他们价值系统完全不一样,价值观不一样,这些企业如何跟他们互动,来去保留,保护这些员工,也是变得非常非常重要。   最后就回到了我们是否有这样一个结构和这个企业的文化,能够支撑、能够驱动我们数字化转型的历程?是否有正确的领导者和人才,能够驾驭这样一个战略的方向?你要找到一个正确的轨道,你们是否知道你们的竞争对手在做什么,以及你们是否有正确的轨道,这些问题都要问自己,我们公司是否有这样一个数字的DNA,能够不断重构我们这样一些商业能力。   来源:虎嗅网
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    2016年04月25日
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    IT海量监控加持SaaS,监控易乘上大数据的快车 “只要用户有IT设备,并且设备7*24小时不停运行的话,都需要监控,它在IT系统的作用相当于一个汽车的仪表盘。”监控易创始人&CEO胡建强接受采访时表示。 监控易是美信科技在2015年5月份上线的产品,创始人胡建强告诉记者,公司之前做传统IT运维,主要面向的客户覆盖电信、银行、交通、医疗等行业。在数据爆炸般增长的年代,IT监控也需要随之发展的更加便捷。于是在2014年9月,胡建强决定开发SaaS产品。 监控易比起传统运维更占优势,表现在以下几点。第一,SaaS按需收费,收入能够稳定增长,胡建强说到,传统运维产品卖出之后没有标准化的服务费,采用预算制的大型企业每年在IT监控上的投入不一样,也带来不小的压力。第二,监控易在移动客户端可以查看运维情况,邮件、短信、App多种方式提示报警信息,支持多种场景运维方式,随时随地保持运维体验。第三,精细化管理。传统运维降低成本,提高了人力效率,而在这个领域竞争阶段,会有一些新的工具提升效率,降低风险。 值得一提的是,监控易的数据库、中间件、Web Server等核心技术全自主开发,没有使用任何开源或第三方产品,专注于海量监控。“性能是同行业其他产品的20倍,”胡建强说。 价格方面,监控易以探针为标准,25个探针费用为900元/年。每天有将近三十个客户试用一个月SaaS服务,5%到10%的转化率。监控易目前有三百余位客户,包括华润万家、泰康人寿、蓝色光标等诸多公司。 SaaS产品上线之后,6月份胡建强和真格基金合伙人李剑威面聊,号称“中国投资SaaS第一人”,曾投资销售易、日志易等SaaS企业的李剑威当即决定投资。胡建强又找到达内科技总裁,也是他的师兄韩少云,最终监控易拿到1300万元的投资。胡建强提到,SaaS是不可避免的趋势,无非是观察多长时间之后可以等到爆发点,投资的目的就在于缩短爆发的时间。 胡建强表示,这笔投资主要用在完善产品和组建销售团队上面。之前做传统运维的时候没有专职销售,一切靠自然增长,现在为了加快速度,监控易预计今年把销售扩张到30人左右。另外,监控易还在建设PaaS平台,让代理商也能拥有SaaS能力,服务客户,扩大销售范围。 当前国外在运维方面不乏巨头,IBM、惠普包括微软等,新兴的SaaS企业如Sumologic、NewRelic等也发展很快,美国已有不少家上市公司。反观国内,专攻这方面的上市公司还没有,大部分创业公司营业额在几千万左右,监控易有计划在未来把自己打造成为上市公司。 胡建强透露,公司一直处于盈利阶段。“免费版吸引不到大客户,因为会牵扯到数据安全问题,收费能够保证安全,所以SaaS收费才是健康的商业模式。”   猎云网(微信:ilieyun)北京 文/赵子潇
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    2016年04月07日
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