Big Data: 10 startups para seguir (1/2)

10 Emprendimientos interesantes de Big Data para prestarles atención



Las Startups de Big Data están construyendo productos viables que se dirigen a los puntos de dolor del mundo real, y la mayoría de estos nuevas empresas de Big Data están bien financiadas con equipos de gestión sólidos. Aquí hay 10 nuevas empresas de Big Data para ver.
       
Por Jeff Vance - CIO
Parte 1


El mercado de Big Data se está calentando, ya diferencia de algunas tendencias sobrevalorado (medios de comunicación social), es bastante fácil de determinar el ROI con estas herramientas.

Cuando ponemos a cabo las llamadas para los candidatos a través de la the Story Source Newsletter, HARO, Twitter y otros canales, hemos recibido más de 100 recomendaciones. Por lo general, cuando lleguemos a que muchos, una buena parte de ellos se puede descartar de plano. Algunos son claramente proyectos de ciencia; otros tienen financiación cero, sin pedigrí de gestión y una propuesta de valor dudoso, mientras que unos pocos son claramente el producto de las alucinaciones de la malaria.

No es así en esta ocasión. Muy pocas de las nuevas empresas que vimos eran tiros largos estrafalarios. La mayoría eran ideas decentes, respaldadas por dinero real VC y equipos de gestión experimentados.

Recientemente, hemos cambiado cómo se seleccionan los últimos 10 nuevas empresas para ver. En primer lugar, una gran lista de nominados en Startup50.com se han compilado. (Eche un vistazo a la lista de los 42 nominados de grandes datos aquí.) Entonces, dejamos que los lectores voten por sus favoritos.

Se introdujo esta ocasión otra arruga. Startups dejaron fuera de la lista grande puede desafiar nuevas empresas específicas en él, tratando de robar su lugar lejos. Si se considera el reto de tener mérito, vamos a establecer una votación por separado. Sqrrl y Datastax tanto lucharon su camino en la lista de nominados a través de retos.

En total, más de 11.000 personas votaron por sus favoritos startups Big Data, con Cloudant ganar, SiSense viene en un cercano segundo y SumAll terminar una fuerte tercero.

Esta vez nos sopesamos la votación en mayor medida de lo normal. Por lo general, la votación se le da un peso de alrededor de 30 por ciento, y luego nos dirigimos a otros factores, como la financiación, el pedigrí del equipo de gestión y la viabilidad del plan de trabajo de la puesta en marcha.

Sin embargo, toda la lista de 42 nominados Big Data (además de varios otros que inicialmente escapó nuestro aviso) es ridículamente fuerte.

Tome Xplenty, por ejemplo. Terminaron octavos en la votación, pero consideramos descartarlos porque el emprendimiento tiene tan sólo un año de edad, no ha planteado una importante financiación y todavía no tiene clientes de grandes nombres. Todas las marcas en su contra.

Equilibrando los negativos es el hecho de que el voto es importante, y las rondas como esta son las mejores si incluyen una mezcla de los mejores arranques en camino de alcanzar su potencial, junto con algunas nuevas empresas que son más o menos todo el potencial en este momento.

A medida que empezamos a mirar posibles sustitutos, nos dimos cuenta de que ninguno de los 25 principales o menos votados podría hacer argumentos sólidos para su inclusión.

Francamente, podríamos haber puesto a Platfora, Cloudmeter, CloudPhysics, Sqrrl, RainStor, Rocket Fuel o varios otros en el lugar de Xplenty. Startups de grandes datos, a diferencia de otros espacios, tienen sustancia real para ellos. Están construyendo productos viables que se dirigen a los puntos de dolor del mundo real (puntos de dolor empresas están dispuestas a pagar para resolver - en la actualidad), y la mayoría de las nuevas empresas de Big Data están bien financiados, con los equipos de gestión sólidos. Es sólo un espacio muy fuerte.

Así, Xplenty se atascó. Sí, son más potencial en bruto de asesino de gigantes en esta etapa, pero su servicio de codificación libre de Hadoop Big Data es simple, fácil de usar y asequible, incluso para el mercado medio.

Ahora es tu turno. Vota por tus favoritos startups Big Data, y nosotros clasificamos los 10 y coronamos un ganador absoluto.

1. Cloudant

Qué hacen: Proporcionar bases de datos-as-a-Service.

Sede: Boston, Massachusetts.

CEO: Derek Schoettle. Antes Cloudant, fue vicepresidente de Ventas de CME en Vertica Systems, que fue adquirida por HP en 2011.

Fundada: 2008

Financiación: Cloudant acaba de cerrar una segunda ronda de financiamiento de US $ 12 millones en mayo. Devonshire Investors, Rackspace Hosting y Toba capital encabezó la ronda, que incluyó la participación de los inversores actuales Avalon Ventures, In-Q-Tel, y Samsung Venture Investment Corporation. Cloudant ha recaudado $ 16 millones a la fecha.

¿Por qué están en esta lista?: Terminaron primeros en la votación de Startup50.com, apenas aumentando su financiación a $ 16 millones y ahora reclamando más de 12.000 clientes. Según Cloudant, el problema con las bases de datos es que si una aplicación tiene éxito, las organizaciones a menudo los superan. Esto se conoce comúnmente como el "App Store Effect". Incluso bases de datos distribuidas "scale-out" y los cachés están limitados por el hardware del clúster y esquemas de particionamiento.

El Database-as-a-Service (DBaaS) de Cloudant es un servicio gestionado especialmente diseñado para la Web basada en datos y desarrolladores de aplicaciones móviles que quieren manejar cargas de trabajo de Big Data sin tener que lidiar con el diseño de la base de datos distribuida, sharding, partición, copia de seguridad , etc. Cloudant funciona mediante el almacenamiento, el análisis y la difusión de datos de la aplicación a través de una red global de centros de datos, la entrega de baja latencia, el rendimiento de la capa de datos de alta disponibilidad, y empujando datos dinámicos más cerca del borde.

Mercado Potencial y Panorama competitivo: Según Mercado Media Research, se espera que el mercado de NoSQL en todo el mundo para llegar a $ 3.4 mil millones en 2018, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21 por ciento entre 2013 y 2018. Se espera que el mercado de NoSQL para generar $ 14 millones de dólares en ingresos durante el período 2013-2018.

Cloudant es más bien una posición única en el momento. Mientras que Oracle y MySQL han estado disponibles en AWS, no hay que muchas ofrendas NoSQL DBaaS por ahí. Joyent rodó uno a principios de este año, y DynamoDB de AWS está en beta.

Cloudant reclama una base de clientes de más de 12.000 clientes multi-tenant, incluyendo Samsung, DHL, Monsanto, Salesforce.com (Heroku), Sourcefire, Head Games Hot, Flurry, AppAdvice y LiveMocha.

2. Cloudera

Qué hacen: Proporcionar una plataforma de grandes volúmenes de datos a base de Hadoop.
Sede: Palo Alto, California,

CEO: Mike Olson, quien fue anteriormente consejero delegado de Sleepycat Software, una compañía de base de datos integrada que fue adquirida por Oracle en 2006. Después de la adquisición, Olson pasó dos años en Oracle como vicepresidente de Tecnologías Integradas.

Fundada: 2008

Financiación: Cloudera ha recaudado $ 140 millones en capital de riesgo hasta la fecha. Sus inversores incluyen Accel Partners Greylock Partners, Ignition Partners, In-Q-Tel y Meritech Capital Partners.

Por qué están en esta lista: Big Data es caliente, y Cloudera fue pionero en el espacio de grandes volúmenes de datos a base de Hadoop. Por otra parte, están sentados sobre una pila gigante de VC efectivo y tener un equipo de gestión de primera categoría.

Francamente, pensamos mucho sobre dejar a Cloudera afuera de esta lista - no porque ellos no pertenezcan, sino debido a que han estado haciendo bastante bien durante el tiempo suficiente que no estamos seguros de que la etiqueta "emprendimiento"realmente se le ajuste más.

Sin embargo, lo hicieron bien en la votación de Startup50.com (acabado en el top 10), y que prácticamente resultó el caso de negocios para Hadoop. Cloudera permite a los usuarios consultar todos sus datos estructurados y no estructurados para obtener una visión más allá de lo que está disponible a partir de bases de datos relacionales. Cloudera ha lanzado recientemente Impala, un nuevo motor de consulta interactiva de código abierto para Hadoop que permite consulta interactiva sobre los conjuntos de datos masivos en tiempo real.

Mercado Paisaje Potencial y competitiva: Gartner pronostica que Big Data impulsará unos $ 34 mil millones en el gasto en TI este año, aumentando a $ 232 mil millones en 2016. Gartner también predice que para el 2015 el 65 por ciento de las aplicaciones analíticas empaquetadas con "analítica avanzada" incluirá incrustado Hadoop.

Cloudera claramente tiene la ventaja haber movido primero, pero los competidores incluyen EMC, Pivotal, Hortonworks y MapR. Intel acaba de entrar en la refriega, también. Los clientes incluyen a CBS Interactive, eBay, Expedia, Monsanto y Samsung.

3. LucidWorks

Qué hacen: Proporcionar herramientas de búsqueda empresarial para ayudar a navegar Big Data.
Sede: Redwood City, California.

CEO: Paul Doscher. Antes de LucidWorks, fue CEO de Exalead, una compañía de búsqueda empresarial. Ya en 2003, se convirtió en director general y uno de los principales fundadores de JasperSoft, un proveedor de plataforma de inteligencia de negocio de código abierto, y más tarde se desempeñó como vicepresidente ejecutivo de operaciones de campo en todo el mundo para VMware.

Fundada: 2008

Financiación: La financiación total de riesgo es de $ 16 millones (de Granite Ventures, Walden International, In-Q-Tel y Shasta Ventures,).

Por qué están en esta lista: las organizaciones de TI están empezando a recoger órdenes de magnitud más datos de los que se reunieron hace unos pocos años. La recopilación de datos es una cosa; Sin embargo, haciendo uso real de la misma es otra. La búsqueda empresarial claramente tiene un papel que desempeñar en términos de hacer grandes datos accesibles. El reto es hacerlo de una manera que otras aplicaciones pueden utilizar.

LucidWorks Search está diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones de búsqueda, escalables y rentables de alta seguridad, al tiempo que proporciona una forma sencilla y completa para acceder a las tecnologías de búsqueda de código abierto.

LucidWorks Big Data es una plataforma de desarrollo de aplicaciones que integra capacidades de búsqueda en la capa fundacional de las implementaciones de Big Data. El producto está construido sobre una base de proyectos clave de código abierto Apache y permite a las organizaciones a descubrir rápidamente, acceso y evaluación de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. LucidWorks Big Data y LucidWorks Buscar trabajo mano a mano para acelerar y simplificar la construcción de aplicaciones de búsqueda altamente seguras, escalables y rentables.

Mercado Potencial y Panorama competitivo: Según Wikibon, el total del mercado de Big Data alcanzó $ 11.4 mil millones en 2012, por delante de 2011 Pronóstico del Wikibon. Wikibon cree que el mercado alcanzará los $ 18.1 mil millones en 2013, un crecimiento anual del 61 por ciento. Esto lo pone en camino de superar los $ 47 mil millones en 2017. Eso se traduce en una tasa anual compuesta del 31 por ciento de crecimiento en el quinquenio 2012-2017.

Panorama competitivo: Los competidores incluyen Endeca, Autonomía y Elasticsearch.

ADP es un cliente nombrado.

4. MAPR Tecnologies

Qué hacen: Proporcionar una plataforma Hadoop / NoSQL Big Data.

Sede: San José, California.

CEO: John Schroeder, quien anteriormente se desempeñó como director general de Calista Technologies, que fue adquirida por Microsoft. Antes de eso, fue director general de Rainfinity, que EMC compró.

Fundada: 2009

Financiación: En marzo de 2013, MAPR Tecnologías recaudado $ 30 millones en financiación de capital riesgo en una ronda dirigida por nuevo inversor Mayfield Fund, con la participación de los inversores existentes Lightspeed Venture Partners, NEA y Redpoint Ventures. Esto hace que la financiación total de $ 59 millones.

¿Por qué están en esta lista?: MapR terminó en el top 10 de la votación de Startup50.com, tiene impresionante respaldo VC y un director ejecutivo que sabe ver nuevas empresas a través de salidas exitosas.

La plataforma de MapR fusiona Hadoop, NoSQL, base de datos y streaming de aplicaciones en una sola plataforma de grandes datos unificada. Cualquiera que tenga un conocimiento superficial de Hadoop sabe que la velocidad no es una de sus reclamaciones a la fama. MapR afirma haber superado el obstáculo de velocidad, mientras que también ofrece características tales de nivel empresarial como de "alta disponibilidad, la continuidad del negocio, la transmisión en tiempo real, acceso basado en archivos estándar a través de NFS, el acceso de base de datos completa a través de ODBC, y el apoyo a la misión-crítica SLAs ".

Panorama competitivo: Los competidores incluyen Cloudera, EMC, Pivotal, Hortonworks, e Intel.

Clientes con nombre incluyen linaje, Rebicon y comScore.

5. ParStream

Qué hacen:  Desarrollar tecnologías de bases de datos que permitan "Datos rápidos."

Sede: Redwood City, California.

CEO: Mike Hummel, quien previamente cofundó Empulse, una compañía de soluciones de portales y software consultar ahora se especializa en proyectos Web 2.0.

Fundada: 2008

Financiación: ParStream ha asegurado $ 5.6 millones en financiación Serie A de Khosla, Baker Capital CrunchFund, Tola capital y Datos colectiva.

¿Por qué están en esta lista?: las bases de datos tradicionales simplemente no fue diseñada para una analítica de datos a escala grande, y desde luego no son capaces de ofrecer los conocimientos en tiempo real. Las bases de datos tradicionales analizan datos de forma secuencial y no son capaces de tomar ventaja de los avances en el procesamiento multi-core.

En el CTIA 2013 CEO Michael Hummel señaló que la memoria es un gran cuello de botella para las bases de datos tradicionales. Mientras tanto, el niño mimado de base de datos Big Data, Hadoop, tiene problemas para escalar de manera eficiente.

Hummel sostiene que la base de datos de ParStream fue especialmente diseñado para la velocidad. Considerando que existen muchas plataformas de bases de datos con el propósito de almacenar y analizar grandes cantidades de datos, ParStream fue diseñado para ofrecer tiempos de respuesta más rápidos y reducir los costos de infraestructura de almacenamiento de Big Data en el proceso.

ParStream permite "Data Fast" mediante el uso de una arquitectura distribuida que procesa los datos en paralelo. ParStream fue diseñado específicamente para ofrecer dos grandes de datos y datos rápidos, habilitados por una única de alto rendimiento Índice comprimido (HPCI). Esto elimina el paso y el tiempo extra que se requiere para la descompresión de datos.

ParStream pretende ofrecer tiempos de respuesta sub-segundo en miles de millones de registros de datos al importar continuamente nuevos datos.

Potencial de mercado y el panorama competitivo: Los analistas ven el mercado de Big Data llegar a cualquier lugar entre $ 18 mil millones (Wikibon) a $ 34 mil millones (Gartner) en 2013. Los competidores como SAP HANA, plataformas Apache y Sistemas Vertica (HP). Searchmetrics es un llamado al cliente, pero Hummel me aseguró que más se va en el registro pronto.

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