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深扒一个独角兽公司标配，但仍被低估的岗位编者按：本文来自微信公众号“峰瑞资本”（ID：freesvc），推荐人陈诚，DataPipeline创始人，前 Yelp 数据工程师。来源 / Stitch Data 译者 / 黄谦、徐勇、王小佛、张耕、王心田、王挺、Raymond Yang 编辑 / 张潇冉在和国内外顶尖公司交流的过程中，我发现他们多数都很骄傲有一支极其专业的数据团队。这些公司花了大量的时间和精力把数据工程这件事情做到了极致，有不小规模的工程师团队，开源了大量数据技术。Linkedin 有 kafka, samza, Facebook 有 hive, presto, Airbnb有airflow, superset，我所熟悉的 Yelp 也有 mrjob…… 这些公司在数据领域的精益求精，为后来的大步前进奠定了基石。今天推荐的这篇文章《美国数据工程现状》，从多个维度阐释了数据工程和数据工程师在美国的发展状况。或许你和我一样，都会有一些意想不到的发现。我常觉得数据工程之于企业的意义，就好像马斯洛需求理论之于人的意义，从低到高进阶满足，企业对于数据工程的应用应该遵循这个三角原则。第一层，企业要注意到公司发展过程中，最普世最基础的需求：即让数据可见可得。这需要我们重视数据工程这件事，这是企业做大做强安身立命的根本；第二层，进阶需求。有了数据意识，招来了数据工程师，拉开架势开始干吧。这时候企业就需要开始从语义（semantic）的角度去理解跑起来的数据流了。实现从数据到企业战略指导再回到数据；第三层，是目前看起来最接近塔尖也是最高级的需求：即建模、更完善的预测性算法、更漂亮的数据可视化、深度学习、AI 等等…… 这些更高级的更贴近金字塔尖，也是现在创业的风口。我偶尔也会被风吹的精神抖擞，但吹完风，静下来想想，一个企业没有好的数据工程、数据基础架构逻辑、没有构建数据流的能力，这些金塔尖上的需求是非常难被满足的，很难取得好的结果，也无法实现真正的价值。是的，我又被风打下来了，开始站在地上思考问题了。当然，对于创业公司来说，打造完整的数据工程、严密数据架构、高效的数据流是件 “正确但不容易的事情”。不好做、效果不直观，但很重要。最后，我想引用 Kafka 技术的缔造者（Kafka，被誉为 LinkedIn 的 “中枢神经系统”），现 Confluent 的 CEO Jay Kreps 的一句话：Without a reliable and complete data flow, a Hadoop cluster is little more than a very expensive and difficult-to-assemble space heater。如果你的公司没有一个完整可靠的数据流，那么你的 Hadoop 集群其实就像非常贵而且很难组装的暖气片而已。如果你对中国数据工程现状充满兴趣和好奇心，欢迎你和我取得联系 cheng@datapipeline.com。我是贴心的文章要点： 6500 人在 LinkedIn （领英）上称自己是数据工程师。 2013 到 2015 年，数据工程师的数量至少翻了一倍。 50% 的数据工程师都在美国。 42% 的数据工程师都是软件工程出身。数据工程师主要供职于信息科技与服务产业。数据工程师前 5 项主要技能是：SQL, Java, Python, Hadoop, 和Linux。R语言甚至都没进前 20。美国数据工程概况目前，LinkedIn 上有 6500 人称自己是数据工程师。而仅在旧金山，就有 6600 个这样的工作机会虚位以待。去年，数据工程师的数量翻了一倍，但工程主管们却仍觉得人才匮乏。数据人才的旺盛需求源自一个根本性的变化：科技公司现如今都成了数据公司。像 Uber、Airbnb、Spotify 这些公司都在大力发展数据产品，结果便造成数据系统开发和维护人才的激烈争夺。 Josh Wills 是 Slack 的数据工程师，在 2016 数据工程大会（DataEngConf 2016）上半开玩笑地说：“我的数据工程师都在会场了，请你们别挖墙角。” 即使 Slack 这样当红的硅谷企业，也在担忧如何留住这些宝贵人才。我们的研究着重于说明以下几个方面：目前市场上数据工程师的数量；数据工程师的背景和核心技能 —— 这些信息对于主管们研究如何将软件工程转换至数据工程特别有用（编者按：以缓解招聘数据工程师的压力）；数据工程师的就业信息 —— 帮助你说明为什么要投资（时间/精力/金钱）到这项昂贵的技能中来。从 Stripe、MIT、Looker 的工程主管对数据人才的发现、留任和对数据工程师团队项目的开发等一系列策略的分享中，我们找到了这些问题的答案，使得这份报告清晰地呈现出数据工程的现状。关键指标：人数：6500 人在 LinkedIn （领英）上称自己是数据工程师。发展：2013 到 2015 年，数据工程师的数量至少翻了一倍。分布：50% 的数据工程师都在美国。之前的职务：42% 的数据工程师都是软件工程出身。产业：数据工程师主要供职于信息科技与服务产业。技能：数据工程师前 5 项主要技能是：SQL, Java, Python, Hadoop, 和Linux。R语言甚至都没进前 20。分析方法：本报告基于 Linkedin 上的用户资料，包括所有公开可见的个人及公司档案、技能与工作经验，数据以 2016 年 3 月份的统计为准。我们根据档案上的职业标题和头衔识别出数据工程师，这里只纳入了那些可确认公司的数据工程师档案。【图表：LinkedIn 个人档案总结】截止 2016 年 3 月 1 日，Linkedin 上的个人档案大约 4.3 亿，此次参考了 2.6 亿例档案，其中列有至少一项经历的近 1.9 亿，有一项已认证经历的超过 1 亿，当前经历已认证的近 8000 多万。在这些数据工程师中，我们分析了： 3 万项工作经验 8.2 万条个人经历 3400 个公司分析工具：分析采用 Python, SQL 和 Jupyter。 HighCharts 和 HighMaps 中的交互式可视化效果采用 Python 的制图包和 Python-highchairs 实现。数据采用 AWS Redshift 进行存储和处理。 “数据工程师”（所有以某种方式与数据打交道的软件工程师）的定义仍有很大的模糊性，目前并没有一个完美答案，我们觉得由这些从业者自己来解读是最好的方式。我们发现在 Linkedin 上有 6500 人称自己是“数据工程师”。 6500，这个数目并不大。实际上，我们有些惊讶“数据工程师”竟如此之少。而在写这篇报道的时候，Indeed 上有 6600 个数据工程师的招聘启事，这还仅仅是在旧金山和湾区。薪酬数据也证实了数据工程师很受欢迎。据说，在 Facebook, Amazon 和 Google 这样的巨头公司工作的顶级数据工程师工资超 50 万美金。Indeed 的数据分布更保守一些，尽管如此，薪资也达到了 6 位数。【图表：旧金山地区数据工程师的数量和薪酬比】截止从上图可以看出，薪酬在 10 万美元以上的职位超过 80%, 其中 110k-120k， 120k-130k 和 130k+ 的职位都很多，均超过了 20%。数据工程师成为当下的黄金职业！专家洞见： Jonathan Coveney，Stripe 数据工程师：“对数据工程师型人才的需求”。近十年来，Jonathan 都在数据领域深耕，曾在 Twitter、Spotify 等公司建立数据系统。在他看来，有三种主要趋势在推动着对数据工程师类人才的需求：公司在对数据和管理数据的人的思考上更加精深。“数据不再是副产品，而是一个公司运作的核心”。对机器学习愈加倚重。由于机器学习的进步，对专有数据的掌握逐渐成为各个领域的公司最重要的竞争优势。公司开始建造数据产品。“以地图为例，机器学习主要作用于交通路线的侦测与规划，而地图的基础建设则在于管理和组织大规模的数据，这就是数据工程。” LinkedIn 的简历显示了一个人声明的自己的职业发展历史，包括了在各个时间段内的职务。这些数据让我可以构建出某个职务的不断演变。下图就展示了”数据工程师“这个职务的飞速发展：【图表】累计数据工程师的数量（单位：千）数据工程师的数量从 2013 年到 2015 年增长超过了一倍。而且基于上文中相关岗位需求的数据，该增长趋势并不会减慢。相比之下，数据科学家的数量大约是数据工程师的两倍（大约 11,400 人），但是数据工程师的增长速度却要更高：在同一时期，数据科学家数量“仅”增长了 50%。数据工程师的疯狂增长让人产生了一个疑问：这些人从哪里来？他们之前是什么职业？我们通过观察数据，调查了数据工程师这一职业的 DNA —— 他们之前的职业。在我们的调查前有以下几个猜测：数据工程师是软件工程师和数据科学家之间的桥梁：他们编写了生产代码来方便数据科学家们进行大规模的运算实验。因此，我们猜测有很大一部分数据工程师的前身是软件工程师或数据科学家；因为数据工程师很大部分的工作都围绕着运算的规模，他们同时也是软件工程师和运维开发 ( Devops ) 的桥梁。因此我们猜测一部分人由运维开发转来；数据库管理员曾在一个企业中扮演类似的角色。因而，不难假设一部分数据库管理员投身到这一更加先进的职业中。结果显示，我们的猜测部分是正确的，有一点是非常明确的：数据工程师的 DNA 和软件工程师最接近。【图表：TOP 10 数据工程师的来源】数据工程师前职调查，最多依次为软件工程师、分析师、咨询师、商业分析师、数据架构师、数据分析师、数据库管理员、数据科学家、实习生、研究助理等。 50% 的数据工程师在美国。这并不奇怪，因为数据科学家这个称谓的本身和很多基础技术都是来自于美国的科技公司和大学。【图表：数据科学家全球化】大部分的数据科技或是来自于一小部分大学——特别是伯克利大学 AMP 实验室，或者是来自于全球最大的网络公司软件工程团队。谷歌、脸书、领英和亚马逊在领先该产业其他对手很久，就已经开始挑战大数据，并投入了大量资源。他们不仅创造了很多的数据科技，他们成为了数据人才的培育基地。然而，这张图有些误导。美国至今有着最多的数据工程师，也同样在全球有着最多的数据工程师档案：接近4倍多于排名第二的印度。为了标准化数据，我们图中排名前十的国家展开详细，看他们各自数据工程师人数与在领英（LinkedIn）档案数的对比，以及与总人口的对比。【图表：TOP 10 数据工程师最多的国家】这张统计中没有以色列，以色列是我们此前的参考标准，它曾经在每百万人中的数据科学家占比排名中排名最高。上文提及，以色列长期被认为是数据科学的起源国度，在以色列“硅溪”有着强劲科技展现。但意外的是，这却没能转化为高密度的数据工程师人才。在扩大存储、传输和处理数据方面遇到挑战的公司对数据工程人才需求最甚。这些挑战多在科技公司出现，但是像电信、生物科技和保险这些行业呢？难道这些行业不需要数据扩张方面的帮助吗？当我们考察数据工程师的工作领域时，我们发现一系列的行业都需要数据人才。【图表：TOP 20 数据工程师的行业分布】与预期一致，电信和金融服务接近顶端，但是在生物科技中 DNA 的拍字节（Petabytes）的排序却没有朝排名靠前的位置发展。从该表格中，我们不应该认为这些行业之外的领域就不需要或者不聘用担任数据工程师功能的人才。相反，尽管“数据工程师”在某一个领域内已经流行开来，互联网科技公司—— 这个特定职位的用法仍处于初始阶段。这个领域内的技术、流程和思维方式正在开始延伸到其它的行业。当我们看到聘用了数据工程师的具体公司时，他们在科技领域的受欢迎程度就更加明显了。在前十的公司里，只有两家公司不是专门从事技术或数据的：一家电信公司（Verizon）和一家金融机构（Capital One）。【图表：TOP 50 聘用数据工程师的公司】经常在数据大会上分享经验的 Amazon、Facebook，Netflix，CapitalOne 等公司，都是业界数据应用的非常成功的公司，和其雇佣的数据工程师的人数呈正相关。很有趣的是，一些公司聘用了不成比例的数据工程师。比如 Spotify（1600+ 雇员）比起必能宝（Pitney Bowes）（16,000 雇员）要小得多，但他们聘用的数据工程师数量相当。这些数据清晰显示，现在的一些科技 “独角兽” 高度重视数据工程师一职。同时，考虑到三藩市目前有 6600 家公司在找数据工程师，这个趋势短期内似乎不会改变。数据工程师干的活大体分为两个部分：在整个业务流程，让消费者能接触到数据打造 “产品化” 的算法，将其变为数据产品总体而言，直接与数据相关的技能获得了越来越多的重视，另一方面，某些核心的软件技能也为数据工程师所青睐。【图表：TOP 20 数据工程师的基本技能】从图上可以看出用 SQL 来回答分析型的问题、写脚本来做数据集成、清洗这样的 ETL 任务和使用Hadoop生态的工具是数据工程师的主要工作。 No.1 SQL（Structured Query Language：结构化查询语言）：即便在数据技术领域，很多 NoSQL 倡导者 “欲除之而后快”，但 SQL 仍是数据工程师最普遍具备的技能。 No. 2 Java： Java 是最受数据工程师欢迎的编程语言。自从分布式系统基础架构 Hadoop 在 2000 年左右被开发出来后，JVM（Java Virtual Machine：Java 虚拟机）便处于数据处理的中心。 No.3 Python：不仅被应用于数据工程，还能为分析任务服务——相较而言，总是和 Python 一同出现在新闻里的 R 语言，更专精于分析与统计，这应该也是 R 没有上榜的主要原因——在数据科学圈，数据工程和分析二者并重。专家洞见： Mike Xu, Looker 的数据架构师：“弄明白你想要哪款数据工程师？” Mike 的职责之一是倾听开发者的心声：哪些事情让他们开心？哪些让他们不爽？最多的抱怨是什么呢？嗯，不同的数据工程角色间是有细微差别的，但很多公司却不懂行。在 Mike 看来，数据工程师主要有 4 种角色——这也是招聘者应该弄明白的事情：数据仓库：专注于为分析来优化数据仓库，主要是负责数据的读写和管理。工具：总能在一系列数据工具箱里，极其擅长一、两样特定的工具（编者按：类似于 Hive, Hbase，ElasticSearch 等）。架构：才华通透、“端到端” 的思考者，无论是数据收集，还是收集后帮助团队使用数据，他们需要考虑的事情多而杂，贯穿业务的很多环节。运维（Ops）：主要把时间花在建立数据库等事项，还要管理权限、操心数据安全。作为数据工程师，同样需要认真应对公司和业务的规模化所带来的挑战——业务更多，数据集（Dataset）的规模也更大，所需求的数据能力和工作方式也要随之演化。姑且做个猜测：规模越大的公司，对规模化相关的技能越加看重。是否真的如此？我们先查看查看下面的图表。【图表：不同公司的数据工程师之间的差别】纵轴表示技能，横轴则表示相对偏差（Relative Difference：某一次测量的绝对偏差占平均值的百分比）。深蓝色、天蓝色、橘色分别代表三种公司规模：1-200人、200-1000人、1000人以上。越接近图表顶部，该技能越应用于较小的公司，反之，位于底部的技能更普遍地出现在 1000 人及以上的公司里。看完表，我们可以用数据回答先前的猜测：NO。真实情况是，在规模更大的公司，数据工程师更在意 “企业级” 相关的技能，比如 ETL（Extract-Transform-Load）、BI（Business Intelligence：商业智能）、数据仓库等，而在较小的公司，数据工程师更多的把心力花在 Python、Java 等编程语言上（编者按：Python 和 Java 作为普通的编程语言，可以用来构建产品，这对于小公司来说属于核心业务。）专家洞见： Will Smith，MIT 的主数据工程师 / 架构师：“数据工程 @大公司 VS. 初创公司” Will 曾为 Nokia、Warner Bros Games 这种大公司打造过数据技术。在他看来，数据工程师所仰赖的技术，不那么取决于公司规模本身，而更应该从这么一种角度出发：你所负责的数据是“写时模式”（schema-on-write）还是“读时模式”（schema-on-read）？他认为，大公司往往在处理数据工程的 BI 方面有所积累，Informatica、Oracle、SAP 都会接触和使用。这类公司往往在“写时模式”的环境里工作。但现如今，很多打造数据科技的公司实际作业的环境是“读时模式”。“想象一下，公司交给你几个 TB 的日志数据，用的 JSON，是关于广告效果的。数据工程师不知道能从这堆数据中挖掘出什么，所以你需要开发者写代码去做数据发掘，而不是一上来就直接套用 SQL。这和大公司在 ‘写时模式’ 的环境中做事很不一样。” 2011年时，Will 正效力于诺基亚（Nokia）。尽管当时主要经手 “企业级的数据”，但团队却选择“读时模式”的思路去开展相关工作。 “现在很多数据工程师都这么做，比较适合规模化的需求。这样设计和开发出来的东西，可以消化掉来自于各种来源的数据。传统老旧的 BI 系统就没这能耐——主要是因为以’写时模式’为基础吧，这种老技术不知道在一堆数据里都有什么，这么一来我们这些工程师也没啥头绪了。” 这个数据集体现了数据工程师与数据科学家之间的明显的技能差异，由此可以将数据工程师与数据科学家的技能构成看作一个频谱的两个对立面。以下这张图表显示了一张数据技能频谱图，频谱图顶端的技能在数据工程师的简历中更为常见，而频谱底端的技能更常出现在数据科学家的简历中。【图表：数据工程师与数据科学家的区别】从图表的技能构成可以看出，数据工程师更倾向于掌握 “战术层面” 的具体数据技能，专注于使数据可用并能够在生产环境中对数据进行处理，如具体的编程语言、操作系统与数据库等；而数据科学家更倾向于“战略层面”的数据技能，如数据分析、数据挖掘、统计分析、机器学习等。数据工程师与数据科学家之间的差异是十分明显的，那么数据工程师与软件工程师之间的技能差异又是怎样的呢？毕竟，正如我们之前所展示的那样，大部分的数据工程师都具有软件工程师的背景。【图表：数据工程师与软件工程师之间的区别】以数据工程师为中心的最多人选择的技能是 Hadoop，数据仓库和 BI——正如你所期望的那样。与之相反，在软件工程师端列出的所有技能几乎都与 web 前端开发相关。最大的两个例外是 C 语言和 C++ 语言，这是在现代大数据技术栈开发中不常用到的编程语言。虽然许多数据工程师具有软件工程师背景，但他们并不是简单的为了博取加薪而转换一个新的工作头衔；他们不得不通过学习新的技能来适应新的角色。专家洞见： Ryan Orban，Galvanize CTO：“在数据工程师和数据科学家之间建立更好的关系” “想一想设计师和前端开发工程师之间的关系，” Ryan Orban 说，“一个角色负责通过想法完成工作，而另一个角色负责将想法付诸实施，这之间可能会导致很多的紧张对立情绪。” Ryan 认为，数据工程师和数据科学家之间的关系与之类似，因此缓解两者之间的紧张情绪的方法也是相似的。“正如设计师经常被告知需要学习编写一些代码，而前端开发工程师也经常被告知要制作一些原型，我鼓励数据科学家和数据工程师相互学习一些对方所需要掌握的数据技能。” 那么，数据工程师需要多深入的了解数据科学家的世界呢？ “数据工程师应该对机器学习有一些基本的了解”，Ryan 说，“他们不需要了解所有的数学理论，但是他们应该能够判断效率和准确性。相反，数据科学家应该了解架构，以及如何对架构进行扩展，并初步了解生产级的编程语言。” 这种深入了解其他相关学科专业知识的转变也发生在其他领域。公司习惯于聘请数据科学家来负责市场、产品或者业务分析方面的工作，而聘请数据工程师来完成更广泛的工程功能。这造成了目标错位。Ryan 认为这种趋势正在改变：“ ‘数据团队’ 是由数据科学家和数据工程师共同构成的这一概念越来越受欢迎。这一如此简单的改变将很大的改善两组人员之间的关系。”

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2016年12月30日
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企业应用管理服务公司AppDynamics 提交IPO申请，拟筹资1亿美元据外媒消息，企业应用管理服务公司AppDynamic 在12月28日提交了IPO（首次公开招股）申请文件。文件显示，AppDynamic 计划登陆纳斯达克全球市场，拟通过此次IPO交易筹集1亿美元资金。摩根士丹利（Morgan Stanley）、高盛（ Goldman Sachs）、摩根大通（ J.P. Morgan）、巴克莱银行（Barclays）、瑞银（UBS）、富国银行（Wells Fargo）、威廉布莱尔（William Blair）、JMP证券（JMP Securities）将担任本次IPO交易的承销商. 截至10月31日止，AppDynamics 9个月的净亏损为9500万美元，收入为1.58亿美元。而截至2015年10月31日的9个月，AppDynamics的亏损为1.023亿美元，收入为1.02亿美元。这意味着尽管持续亏损，但公司收入仍然大幅增长。 AppDynamics 成立于2008年，总部设在旧金山。它提供了一系列对应用程序的容量、扩展性、故障排除和用户体验进行管理和监控的服务，其客户包括 Citrix、Expedia、Garmin、Surescripts 及 T-Systems 等在内的 1300 多家企业，以灵活和部署方便的 SaaS日益蚕食着以往由 BMC、HP、IBM、CA、Compuware等占据的企业市场。 AppDynamics 的一个有力竞争对手New Relic 也提供类似的服务，但是他们的市场定位不同：New Relic主要面向小型的创业性公司，而AppDynamics则面向企业。且AppDynamics 可以在公司内部数据中心运行，而不只是作为云服务。New Relic 于2014年12月成功上市。公司创始人为前 CA 员工 Jyoti Bansal ，但他在去年9月辞去了CEO职务，由前Adobe高管 David Wadhwani 接手。 Jyoti Bansal 现在是该公司执行董事长兼首席战略官。文件显示，截至今年10月31日，该公司共有1186名员工和1975名客户。 AppDynamics 早在2014年获得1.2亿美元融资的时候估值就已经超过10亿美元。包括去年获得的1.58亿美元融资，AppDynamics 共获得3.645亿美元融资。当时AppDynamics拒绝透露融资后公司估值，但消息人士称该公司估值已至19亿美元。本文来自翻译：venturebeat.com

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2016年12月29日
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与同事共进午餐，Never Eat Alone获140万美元种子轮融资来源：猎云网（微信号：ilieyun）编译：万川在一家大公司里工作意味着你身边每天围绕着上千人，你可能会感到很孤单。那么你又该如何找到那些和你志趣相投的人呢？ Marie Schneegans曾在瑞士联合银行（UBS）工作过数年，她对此深有体会。也正是这种感受让她和她的联合创始人Paul Dupuy共同创立了巴黎创企Never Eat Alone，这款App能让员工们在午餐时进行彼此间的联系。 “对于如今的大公司而言，其内部的确存在社交方面的问题，一个在大公司工作的人往往很难有机会去认识另一个他的同事。”Schneegans说道。这种基于订阅的服务在法国收到了广大的好评，这家公司宣称在法国已经签订了30家大公司的合同。同时它还宣布获得了140万美元种子轮融资，由法国食品联合企业Elior Group所投。这轮资金将帮助Never Eat Alone扩张到海外的市场，并探索其能否在人力资源部门发挥作用。除此之外，这轮资金还会用于员工招募，毕竟这家公司目前只有12人。 Elior的董事长兼首席执政官Philippe Salle表示：“这已经不是我们第一次对午餐间的应用进行投资了，人们乐于在午餐期间进行交流，这多亏了数字化的普及，当然Never Eat Alone这样有才华的创企同样也功不可没。” 一家公司的人力部门订阅了这款App后，员工们可以通过自己的工作电子邮箱登陆这个网络，当然这个网络只包含了这家公司内部的人员。员工们要根据自己的个人信息和职业兴趣进行个人资料填写。他们也可以浏览别人的资料，这款App会自动帮忙进行匹配。如果你们彼此之间有共同的爱好，那么你们就可以交换彼此的信息，并约定共进午餐。 Schneegans最初打算在美国推出这项服务，因此她在旧金山建立了这家公司。但这项服务却优先在法国取得了成功，于是她又将公司搬迁到法国。现在Never Eat Alone已经与许多法国大公司签订了合同，并计划进军国际市场，这包括在美国建立分部。 Dupuy表示，他们会充分利用Never Eat Alone去改善其它HR服务。他说：“我们正在HR领域寻找新的机会。总体上而言，我们发现大公司想要向员工介绍新服务会非常麻烦。”

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2016年12月22日
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云计算之风愈刮愈烈，传统软件巨头甲骨文云营收终破 10 亿美元，后来者能否居上？扬言亚马逊独占鳌头的时代将成为过去式的甲骨文董事长 Larry Ellison ，在云计算领域的投入终于获得突破十亿美元的营收。据甲骨文在近日发布的 2017 财年第二季度财报数据显示，截至 11 月 30 日，该季度甲骨文云服务总营收为10.53亿美元，同期相比录得 62 ％的增长。软件巨头已成为过去式的确，Larry Ellison 会对自家公司云服务获得此番业绩而感到雀跃，毕竟靠传统软件起家的甲骨文，其软件业务的失势已然愈演愈烈，而且曾经也紧抓 Sun 的硬件不放，想争做硬件领域第一，然而愿望还是太美好。财报显示，甲骨文第三季度总营收为 90.35 亿美元，若按汇率变动记录，相比去年同期 89.93 亿美元基本持平。而这基本持平的向上拉力几乎全靠云服务营收，三季度甲骨文云服务营收为 10.53 亿美元，同期相比上涨 62 ％；另外，还有微量部分营收增长来源于存量市场的软件许可证升级，及提供产品相关支持服务。其余甲骨文的传统业务均下滑严重。基本可以说，在云计算当道的时代，甲骨文再想拓展传统 Oracle 数据库的新用户已相当困难，三季度财报中新软件授权比去年同期下跌 20 ％，营收为 13.47 亿美元；相对软件在总营收中占比小的硬件业务部分，也下滑 10 ％至 10.14 亿美元。尽管总营收账面上，甲骨文云服务以高增速止住了由软件等业务拖的后腿，但目前云服务营收还仅占总营收 12% 的份额，相比占 68% 的软件部署业务，其云计算发展速度能否持续赶上其他重要业务的衰退速度还不好说。但可以看出的是，甲骨文一方面在减少有关软硬件方面的支出，另一方面将更多金钱投入在 SaaS、PaaS、IaaS 的云业务上，并通过买买买以更快增强自身云计算上的竞争力。单 11 月份，甲骨文就囊获两枚云计算“爱将”：云 ERP 公司 NetSuite 以及 DNS 服务提供商 Dyn。今年 4、5月，更是分别收购面向建筑行业的合同与支付云服务公司 Textura 和节能数据分析公司 Opower ，以布局垂直领域的 SaaS 服务。全球巨头的下一个增长级：云服务亚马逊曾无心插柳的云计算业务，如今已培植成大片绿荫云计算市场。当企业意识有云提供的便利，从而无需再将耗费资源及金钱在公司内部构建复杂的 IT架构后，越来越多企业转而成为云计算的“使用者”。据 Gartner 预计，2016 年全球公有云服务市场规模可望达到 2086 亿美元，较 2015 年的 1,780 亿美元成长 17.2 %。云计算的爆发式增长，也引来众多巨头纷纷瞄准这一新的风口，但坐拥先发优势的亚马逊云已妥妥是该领域的老大。 Gartner 发布的报告称，在今年第二季度云基础服务市场上，亚马逊一枝独秀，其市场份额达到了 31 %，而微软、IBM、谷歌三家公司加起来总和才 23 %，另外像阿里巴巴、世纪互联、惠普企业、甲骨文等 20 余家公司蚕食剩余份额。目前来看，亚马逊基本稳坐云计算领域第一把交椅，而且其强项的 IaaS （架构即服务），据市场调研公司 Synergy Research Group 最新研究报告指出，已占据了公共 IaaS 提供商 45 % 的营收，超过排名二至四位的微软、谷歌和 IBM 总和。但加入云计算领域争夺的那些巨头们实力仍不可小觑。数据显示，2016年第二季度，谷歌和微软云基础服务的营收分别录得 162 % 和 100 ％的同比高速增长。而市场份额方面，在亚马逊连续三季度稳占 31％的情况下，谷歌和微软均获得了一定增长，意图奋起直追的心颇为明显。尽管亚马逊在国外市场做得风生水起，而且终于正式落地中国，但对于国内的企业更熟悉的还是来自本土的阿里云。脱胎于中国这个庞大的云服务市场，阿里云持续增速也因人注目。今年 7 月，Gartner 发布全球云服务市场魔力象限时，阿里云就首次进入了榜单。阿里云同样在进行国际化布局，此前采访了阿里集团副总裁、阿里云国际业务总经理喻思成，他表示：“阿里云的数据中心现在在香港、新加坡、美西、美东、中东和欧洲设立，年底前还会日本、澳洲。”最新消息是，阿里日本数据中心近日已落地。此外，还有像腾讯、百度、华为等大公司加入云计算领域的争夺，中国电信、中国联通等“国家代表队”也活跃在这个市场。或许在未来，云计算会想水和电一样成为无处不在的基础设施，正如当年 PC 席卷世界一样，云计算带来的也是又一场风暴。而究竟哪位诞生于传统的巨头能把握住这个风口，还不免有多场恶战。来源：36氪，作者：夜叶，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5059448.html

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2016年12月19日
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Managed By Q获3000万美元C轮融资，和Staples达成独家合作根据SEC文件，智能办公管家服务Managed By Q已经获得了3000万美元的C轮融资，资方暂未透露。成立于2013年12月的Managed By Q（MbQ）起步于纽约，为办公室管理人员更有效地处理手边的繁琐事务，比如清洁、维修、补充库存以及IT服务等等。MbQ的创立基于这样一个想法，许多公司需要一定的后勤人员来负责办公室的管理工作，但这些人员的使用率并不高。在注册服务后，MbQ会在客户的办公室预装一个iPad。通过Facetime，MbQ可以为用户提供7×24小时全天候客户服务。办公室管理员可以在App上管理清洁用品以及咖啡、麦片之类的食品饮料，存货不足的时候通过App安排补货。而在会议室安装投影仪、灯泡，运送家具或IT服务，也可以通过App预约上门服务。其中，App存货跟踪服务和客服支持是免费的，清洁服务和杂工服务按时计薪水，清洁服务25美元/小时，杂工80美元/小时。你可以认为，这是一个类似Handy（家政服务提供商）的企业。不过Handy和MbQ有一些关键的区别在于，MbQ雇佣的是全职的W2（正式员工）工人，而不是承包商。事实上，在去年3月公司已经实施了一项员工持股计划，将公司5%的股份免费派发给员工。 SEC文件并未透露谁领投了本轮融资，不过到目前为止和MbQ利益相关的名单有 GV， Gary Vaynerchuk, Fabrice Grinda，Jessica Alba以及Greycroft Ventures。一位消息人士称，本轮融资是新投资者和原有投资者的结合，资金将用于扩大市场和技术平台。最近，MbQ和美国办公用品公司Staples达成独家合作伙伴关系。作为交易的一部分，Staples将为MbQ提供独家的办公室必需品，而MbQ将为Staples的客户提供独家的办公室管理服务。此前，公司在今年4月完成了2500万美元的B轮融资，投资方包括Google Ventures和Kapor Ventures。在去年6月完成了一轮1500万美元的A轮融资。有很多知名公司都在使用MbQ的服务，包括Uber、Kickstarter、VaynerMedia和Bitly等。本文来自翻译：techcrunch.com

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2016年12月19日

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帮助企业监控筛选新闻，Signal Media 获 580 万美元风险融资新闻的生命周期已经从原先的24小时缩短到了24秒钟，这就要求企业必须能够随时获取相关度高的高质量信息，从而确保公司做所决策有真实的现实依据，而不仅仅是根据自己的推测。最前端的AI技术可以帮助企业实时跟踪现实世界的变化，包括竞争者、法规制定者和企业自己的声誉变化。目前有很多公司在从事“媒体监控”方面的业务，如Cision、 Factiva 和 Meltwater 。Signal Media 是一家总部位于伦敦的AI媒体监控公司，为企业提供他们需要了解的知识，帮助企业把获取到的信息转化为可以信赖的商业知识，帮助企业更好地决策。公司近日宣布获得580万美元风险融资，投资者包括MMC Ventures、 Hearst Ventures、Frontline Ventures、Reed Elsevier Ventures 和 Local Globe。公司计划利用本轮融资促进2017年在美国市场上的销售量，推进产品研发，同时扩大公司现有的50人团队。 Signal Media 由David Benigson和 Miguel Martinez创办于2013年，公司借助AI技术，可以为企业提供更加可信的信息来源，从而减少企业在决策制定过程中对虚假信息的使用和依赖。 “互联网是我们创造的最大的数据传输机。然而，这并没有改善现有信息的质量，反而让我们更难获取相关度高的信息，对事情整体发展的真实态势也更难把握。” Signal Media 联合创始人兼CEO David Benigson 表示，“数据的数量已经把质量给淹没了。面对只有24秒钟的新闻生命周期，企业领导者需要时刻关注与公司相关的信息发展情况，才能保证决策是基于事实作出的。他们需要确保，自己的决策反映的是现实情况而非自己的推测。” Signal Media 所要解决的正是企业领导者所面临的这一难题，公司借助AI技术为他们提供决策所需的信息。公司目前跟踪收集的信息只局限于印刷报道的新闻、广播和在线媒体。不过Signal Media表示，公司目前正在研发可以实时跟踪税务和金融法规方面变更情况的工具。值得一提的是，公司的软件所涉及的信息员包括270万个网站、6.7万印刷新闻资源和300多个广播频道。不仅如此，软件还可以用40多种语言自动翻译来自90多个国家的新闻标题。 Signal 最初的业务关注点是企业公关团队是如何根据企业情况解读媒体报道以及整个商业环境的。目前公司的业务主要集中在金融服务、法律和专业服务领域。 Benigson解释说，“Signal不仅仅是对信息进行监控，如果有人更换了工作，企业完成了并购，或者有威胁公司信誉的事件发生，公司的AI技术可以立即识别相关信息或报道。” 本文来自翻译：1wnc.com

硅谷
2016年12月15日
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特朗普见硅谷科技巨头们，他们说了些什么硅谷技术领袖们共同发现一个无法逃避也很难用创新方式解决的难题：如何在接下来的会议上面对候任总统特朗普。硅谷技术领袖们一直试图用创新颠覆来解决难题，但在美东时间14日下午的2点，他们共同发现一个无法逃避也很难用创新方式解决的难题：如何在接下来的会议上面对候任总统特朗普。后者不但从价值观到施政纲领与他们大相径庭，而且还曾口无遮拦的对他们中的一些人进行了人身攻击。硅谷唯一高调支持特朗普的 Peter Thiel 坐在了特朗普的左手位置，而候选副总统 Mike Pences 坐在其右首。参与会议的科技领袖大约在20名左右，包括亚马逊 CEO 贝索斯，苹果 CEO 蒂姆·库克、微软 CEO 纳德拉、特斯拉 CEO 马斯克和 Google 的创始人拉里·佩奇。代表Facebook参加的不是 CEO 马克·扎克伯格，而是鼓励女性追求自己职业发展的的 Facebook COO 雪莉·桑德伯格。特朗普左侧依次是候选副总统麦克·彭斯、Facebook COO 桑德伯格、Google创始人拉里·佩奇、亚马逊创始人贝索斯；右侧依次是Peter Thiel、苹果CEO蒂姆库克、甲骨文的联席CEO Safra Catz、特斯拉创始人马斯克除了Peter Thiel，组成硅谷科技生态的风险投资者无一被邀请参加这次会谈。但特朗普的家庭成员却是这次会议的参与者，这其中包括特朗普的女儿伊万卡和儿子埃里克以及小唐纳德。图片来源于Huffionton Post 白宫记者 Christina Wilkie 和与奥巴马会晤时的收敛不同，特朗普似乎并没太多顾忌参会者的感受。他虽然一开场就赞扬了这些科技领袖，但却更为浓墨重彩的称赞了 Peter Thiel 所具有的远见，并且一度亲昵地拍着他的手。这显然是个让别的与会者尴尬的时刻。他还说："我在这里是想要帮助你们的……现在你们得喜欢我了，起码多喜欢一点点……” 在发现有记者通过视频记录这些谈话后，记者被赶出了会议室。这次会议开始前并没有定下要讨论的议题日程，但“让更多的工作留在美国”是特朗普一定会提到的话题之一。而在会议的前一天，IBM说会计划在美国国内新增招聘2.5万人。IBM的CEO Ginni Rometty 现在是特朗普顾问团成员，也参加了这次会议。但很难说特朗普能否在政策上对科技公司们让步。例如特斯拉创始人 Elon Musk 会希望政府对新能源更为支持。但特朗普却希望复兴石化行业，并且很有可能任命埃克森美孚的董事长为美国国务卿。除此之外，几乎所有的硅谷公司都仰赖技术移民给它们带来的在研发方面的人力成本优势，但特朗普很可能会坚定的要求他们把工作优先给予美国公民。更别说这些公司大多都在研发包括无人车在内的人工智能技术，而这些技术会减少就业。硅谷一些从业者认为这些技术领袖应该用拒绝会面来表达自己的立场。 “也许有人会希望这是一次实质性会谈，但对我而言显而易见的是，这会是一场技术怪胎真人秀。这些科技富豪们去拜见特朗普，但除了轻易丢掉自己的尊严外，什么都得不到。” Kara Swisher，硅谷科技媒体 ReCode 的创始人在一篇言辞激烈的文章中这样说。但乐观者依然会希望此类接触能最大可能地为硅谷和美国的科技产业争取利益，使特朗普在相关政策上不会对科技业太过严厉。 Elon Musk 和 Uber 创始人Travis Kalanick 显然持有这样的态度。他们在当天早先时候被宣布成为特朗普内阁顾问团成员。而在这之前，甲骨文的联席 CEO Safra Catz 也提前会见了特朗普，并说无论如何都会尽可能帮助总统。 Musk和库克还会和特朗普有一个单独的会谈。也有风险投资者认为特朗普不会真的影响到硅谷。 “我不觉得特朗普会对硅谷有很大影响。他充其量是带给全世界一个警告：我不会按常理出牌。但作为我们这样风投行业的人，不按常理出牌是很正常的现象。”硅谷创业者学校 Draper University 的 CEO Andrew Tang 说，“这个职业就是不按常理出牌，如果要按照常理出牌，我们就不会去投资那些和传统巨头对着干的小公司了。” 他同时也是风险投资公司 Draper Dragon 的合伙人。但在记者被赶出会议室之后，能够让公众知道这个会议究竟谈了什么的信息少之又少。会议结束后，唯一发表声明的贝索斯也表达得非常含糊。“我分享了我的一些观点，认为政府应该将创新一直作为主要支柱，这会在整个国家创造大量的工作，不仅仅是在科技行业，而是在各个产业，例如农业、基础建设、制造业……所有的行业。”他说。最后，奉上这些科技大佬们参会时的照片。亮点也许在于，他们脸上自带的表情包。左侧是亚马逊创始人贝索斯，右侧是Google创始人拉里·佩奇。图片来源于路透社施密特（Eric Schmidt），Google 母公司 Alphabet 董事长，曾任Google董事长席位.照片来源于路透中间是 Facebook COO 雪莉·桑德伯格.照片来源于路透作者：徐涛来源：36氪

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2016年12月15日
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改变员工之间的沟通方式，Dynamic Signal 获 2500 万美元 D 轮融资，微软领投去年，LinkedIn 曾试图收购 Dynamic Signal ，之后可能会通过微软再次尝试对其进行收购。根据麦肯锡（McKinsey）的报告，与员工进行有效沟通的企业生产力要比其他企业高出 20%-25％。此外，Salesforce 的报告表示，86％的企业高管认为无效的沟通是职场失败的主要原因。从 Slack 到Facebook 的 Workplace，一大批企业级应用程序正在处理和改变公司员工之间的沟通方式。近日，企业级沟通 Dynamic Signal 获得 2500 万美元 D 轮融资，由微软的风投部门 Microsoft Ventures 和 Akkadian Ventures 共同领投，Focus Ventures 和 Trinity Ventures 等多家公司参投。截止目前，该公司累计获得 6,830 万美元投资，公司市值达到 1.5 亿美元。Dynamic Signal 将利用本轮资金扩大其国际业务，同时进一步加强在管理、销售、营销以及顾客方面的投入，更好地为其世界级企业客户服务。 Dynamic Signal 成立于 2010 年，总部位于美国加州旧金山湾区，目前拥有 110 名员工。公司致力于帮助企业提高员工的生产力、参与度和对公司的拥护。数百家世界级全球企业以及 85 家财富 500 强企业都通过 Dynamic Signal 推出、扩展以及衡量他们的公司通信，这项服务覆盖了 21 个国家、19 种语言。 Dynamic Signal 在众多企业通信工具中脱颖而出的原因是 Dynamic Signal 的平台让企业客户通过广播消息与员工交流，而不是像大多数同行那样侧重于协作。此外，该平台还可以创建 API、跟踪分析读取的项目、构建浏览器扩展程序并与其他应用程序集成。Dynamic Signal 最近与 Facebook Messenger、Slack 和 Yammer 进行了集成。 Dynamic Signal 的 CEO 兼联合创始人Russ Fradin 在一份声明中表示：企业已经意识到了以我们日常沟通的方式与员工交流的重要性。消息灵通的员工生产力更强，参与度更高，更有可能成为公司的拥护者，对公司自上而下都有着深刻影响。我们将与投资者紧密合作，继续拓展业务，争取满足世界各地不断增长的市场需求。 Trinity Ventures 的普通合伙人 Ajay Chopra 在一份声明中说：“Dynamic Signal 服务于被“遗忘的群体”，公司与这些忠诚的员工的沟通还远远不够。” Microsoft Ventures 副总裁 Nagraj Kashyap 认为： Dynamic Signal 正在通过与现有全球业务流程无缝集成的企业级技术改变企业与员工沟通的方式。我们的投资代表了我们对这一块快速增长的业务以及 Dynamic Signal 的方法的信心。微软的投资不仅仅是因为微软本身就在购买和建立自己的协作工具（Skype、Yammer以及最近推出的Teams），更是因为微软刚刚在上周正式完成了对 LinkedIn 的收购。就在去年，LinkedIn 曾试图收购 Dynamic Signal，但最终未在价格上达成一致。LinkedIn 可能今后会通过微软再次尝试对 Dynamic Signal 的收购计划，对此，Fradin 拒绝置评。本文来自翻译：venturebeat.com

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2016年12月14日
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硅谷知名孵化器YC的2017创投风向标对于渴望进入顶级孵化器的硅谷创业者而言，每年冬季和春季有两次大考，那就是YC的申请季。想进YC的创业者太多了，毕竟这是一个走出reddit、Airbnb还有Dropbox的地方。每个申请季有超过6500家创业公司申请进入YC，仅有2%的项目有获得面谈的机会。从2005到现在，YC一共投资了超过1,400家创业公司，所投企业估值合计超过700亿美金。 YC的首席运营官Qasar Youris在12月9号上海举行的SomaX 2017中美创投论坛上分享了一组关于YC的数据，可以一窥硅谷创投圈的风貌与趋势。三十当家，硅谷不止属于年轻人尽管普遍印象中，硅谷创业者=满腔热血的年轻人，YC收到的创业公司申请中，创始人的平均年龄是30岁，18%的创始人超过40岁，20岁以下的创始人只占了15%。单个创始人的公司比例正在减少，近5年来的占比从46%下降到30%，2~3个联合创始人的创业公司占比超过60%。Qasar Youris表示，在过去的经验中发现，2~3个联合创始人的创业公司在决策时会更加简单有效。 SaaS、VR、AI…硅谷创业者追逐的当红炸子鸡在众多的创业项目中，SaaS、Deep AI、AI、Machine Learning、VR等类型的创业公司比例呈现上升趋势。其中AI和VR类上升趋势最为迅猛，2016年分别占比1.8%和1.2%左右。在所有热门的创业类型中，SaaS占比最高，约2.5%。而Ads、Digital Currencies & Technologies、VR等项目的占比，从去年至今呈现明显的下滑趋势。其中VR、Digital Currencies & Technology经历了2015年的大热之后都出现明显的回落。 YC曾申请数据表现出的技术趋势，可以更加清楚地看到哪些技术与领域正被创业者追逐，而哪些已经被快速地舍弃。 2017年YC的投资风向在YC众多申请项目中，过往的录取率最高的创业公司行业分别是：Biotech，Hardware，Fintech，VR/AR，Entertainment。如果要申请YC，生物科技相关的创业公司获得投资的成功率将会更大。Qasar Youris表示，YC期待更多有野心的企业提交申请， Community，Fintech，Entertainment，Hardware，VR/AR以及Biotech等领域的创业公司都是他们所期待看到的。此前，曾对YC COO Qasar Younis进行过独家专访，如果对YC或Qasar Younis还不甚了解，你可以看看。来源：36氪，作者：林鲁比，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5058833.html

硅谷
2016年12月12日
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Slack 和谷歌达成合作伙伴关系，加快服务整合互联网打破了地域的界限，协同办公随之变得越来越重要。作为协同办公的鼻祖，Slack 宣布与 Google Cloud 达成战略合作伙伴关系，将为其团队的协作平台带来一些新功能，包括更深入的与Google服务整合，比如新的机器人通知，以及支持谷歌最近推出的团队驱动、文档预览、许可等功能。最近， Slack正面临着来自微软和Facebook的新的竞争压力，微软和Facebook都在最近几周推出了自己的竞争对手产品。 Microsoft团队基本上是一个Microsoft Slack克隆，但是额外具有能够绑定到Microsoft的服务套件（包括Skype和Office 365）的附加优势。 Slack作为一个独立的公司，不具有相同的本地化能力，紧密地连接到企业可能使用的其他产品和服务——相反，它依赖于第三方集成。虽然未正式宣布合作，但谷歌和Slack已经在这方面有过诸多协作。据 Slack 所述， Google云端硬盘是最早的Slack集成之一，并且仍然是最受欢迎的产品之一，Google Drive文件在每个工作日大约导入60,000次。换句话说，这意味着每1.4秒共享一个文件。如今，Slack将与Google开发人员合作，为他们的重叠客户群构建进一步的整合服务。在未来，服务将会扩展到其他功能。比如，Google云端硬盘将发布评论和访问Slack的请求。然后，收件人可以批准或拒绝Slack的请求，或者进行评论，也可以启动Google文档直接处理文件。Slack还将允许用户在应用程序本身预览Google文档文件，此外共享文件时，Slack将检查文件的权限。如果你要与目前没有访问权限的人共享，Slack会提示更新共享设置。如果公司使用的是较新的服务，Slack也将与Google Team Drives配合使用。在Slack中共享的文件会自动上传到团队驱动器，并且团队驱动器更新也会共享回Slack。最后，管理员可以通过与G套件（以前称为Google Apps for Work）信息中心的集成为其公司配置Slack。这将同时与新的和现有的团队工作。 “Google和Slack对未来的工作抱有同样的愿景：智能软件可以将团队聚集在一起，使所有的工作和对话无缝地在一个地方实现”，Google Cloud全球技术合作伙伴主管Nan Boden在博客中说道。 “这一合作的结果是，团队可以更快更有效地运行。”Boden同时补充说，谷歌还将帮助Slack利用谷歌的技术来扩大业务。新的整合将在今天宣布，可以看作是谷歌和Slack的客户资源的图景，但整合将于2017年上半年推出。本文来自翻译：techcrunch.com

硅谷
2016年12月09日

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