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4年估值20亿美金,DOMO誓言超越大数据

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4年估值20亿美金,DOMO誓言超越大数据

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  文/何晓阳 OneAPM创始人

  神秘而低调的DOMO

  上一篇文章写了众所周知的Slack,这篇文章写一写没什么人知道的DOMO。

  DOMO这家公司低调而神秘,据DOMO创始人自己的说法是,不想让外界知道太多产品的细节,我们在搜索引擎上面能够找到的DOMO的消息非常少,在百度上就是两则消息,分别是去年融资1.25亿美元和今年融资2亿美元的消息。而且融资消息比较简短,而且说得比较模糊。

  2014年的融资消息如下:

  为企业决策层提供商业智能的初创企业DOMO刚刚宣布获得1.25亿美元的巨额融资。DOMO是一家提供商业智能云平台的初创企业,成立于2010年,总部位于硅坡—犹他州盐湖城。不过公司创始人兼CEO Josh James并不愿意把自己的平台等同于普通的云端版BI。他说DOMO是一个真正的业务管理平台,可以将许多不同来源的数据以真正实时、直观的方式呈现出来。但是为了维持自己的竞争优势,公司网站上除了一些大数据、企业决策管理等方面的资料介绍外,没有任何的功能介绍。不过James说公司计划今年晚些时候公布所有的功能特性。

  DOMO现在大约有500多家签约客户,包括H&RBlock、国家地理、日产、Ogio及施乐等。公告中称,DOMO的年复合增长率超过了100%。此轮融资由TPG Growth领投,Dragoneer Investment Group、Fidelity Investments、摩根斯坦利、Salesforce.com、GreylockPartners等也有参与。迄今为止,DOMO的总融资额已达2.5亿美元。

  2015年融资2亿美元的消息如下:

  4月9日早间消息,云计算管理平台提供商DOMO周三表示,该公司已经以20亿美元的估值完成了一轮总额2亿美元的融资。此次D轮融资由贝莱德领投,Capital Group、Glynn Capital和GGV Capital跟投。Domo的客户包括eBay、The Sage Group、Telus Corp和《美国国家地理》等大牌企业,该公司目前为止的融资总额已经超过4.5亿美元。

  Domo的平台可以帮助企业以视觉形式查看企业数据,该公司迄今为止已经签下了1000多家客户,今年完成的交易额将超过1亿美元。

  从上面的信息中我们只能知道,DOMO是一家商业智能软件公司,用户数量增长迅速,而且收入也很高,超过了1亿美元,DOMO的强项在于将很多不同来源的数据以实时而且可视化的方式来进行展现,除此之外其他的信息并不太多。不过单纯的从上面这些信息我们就能分析得出以下结论:

  1、DOMO提供的产品是用户的刚性需求,因此DOMO才能在短短4年的时间里做到1亿美元的收入

  2、DOMO所在的领域未来市场空间巨大,因此才能支撑DOMO20亿美元的估值。

4年估值20亿美金,DOMO誓言超越大数据

  better than BI

  DOMO口号是“Domo brings your business and its data together in one intuitive platform”,这个口号非常的高大上,因为这是传统的BI软件一直想做然而又没有能够完全做到的事情。DOMO宣称自己是“Domo is better than BI, bigger than analytics, and beyond bigdata”,翻译成中文就是DOMO比BI更好,比Analytics更大,DOMO是大数据的超越。

  我们先说BI,我不太清楚为什么Business Intelligence会被翻译为商业智能,至少于我而言,商业智能这个词没有传递出任何能让我有明确感受的意义,我自己觉得Business Intelligence更多的是对业务数据的洞察。BI这个领域对于大多数人来说是很陌生的,这主要由于传统的BI是由IT部门来主导的,非IT专业人员很少有机会能够体验或者感受到BI的作用。没有直观的感受,自然没有感觉。事实上,写这篇文章对我的挑战也很大,虽然我身边有不少IBM Cognos专家和BIEE专家,但我从来没有使用过这些传统的BI软件,我对于BI的理解是零碎而不连续的,我相信大多数人和我一样。过去十几年里,大多是由大型企业的IT部门主导BI项目的投资,这些项目高度可控、中心化、IT-led。IT部门负责编制出相关的报告,再推送给相关的业务人员。在这一个商业领域,IBM、Oracle等巨头长期占据着市场的巨大份额,但是于此同时,我们大多数人对于BI毫无感觉。我们可以把这一类BI称为面向IT的BI。

  在今天,面向IT的BI正在逐渐走向没落,面向业务的BI越来越多,或者说,一些面向非专业人员的BI产品开始占据越来越多的市场份额,这里面的典型是tableau和QinkView,以及国内的永洪科技。这些产品主要提供的是数据的可视化功能,在用户已经有落地存盘的数据的前提之下,提供轻量级的清洗、建模以及迅速的可视化功能。

  DOMO之所以说自己是better than BI,是因为DOMO获取数据的方式不依赖于用户的数据库系统,DOMO可以从用户正在使用的各种系统中以API的方式来获取数据,从这点上来看,DOMO非常像Slack。DOMO可以从多种多样的Source中直接调用数据:

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  在获取数据之后,DOMO可以在一个统一的Dashboard上面进行展现

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  我觉得DOMO的生意是一个典型的CEO生意,每一个公司的CEO都会喜欢DOMO这个产品,随时随地,掌控一切,同时又可以非常方便的和每一个同事分享信息,在DOMO上面,CEO可以在不登陆Salesforce的情况下看到每天的销售状况,在不登录Zendesk的情况下看到售前售后的工作状况,在不登录APM系统的情况下看到IT和应用的运行状况…真是太完美了。

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  Bigger than analytics

  DOMO说自己是bigger thananalytics,这句话不太容易理解,事实上,在现在的硅谷,Analytics值得是提供Data Mining和Analytics方面SaaS服务的公司,在今天,这方面的公司可以分为两类,一类是MixPannel这样的明星公司,另外一类是Omniture这样的老牌公司。

  去年7月份的时候,MixPannel完成了6500万美元的融资,融资估值达到了8.65亿美元。投资人是A16Z(ndreessen Horowitz),投资方GP Ben H
orowitz说:“这是对Suhail的投资,也是对Mixpanel的投资”,这充分显示了A16Z对DataAnalytics这个领域未来的信心和对公司创始人和董事长的信心(Ben Horowitz就是现在创业者人手一本的《创业维艰》的作者)。Mixpanel的产品帮助开发者跟踪各种用户行为,比如用户浏览的页面数,iPhone应用分析,Facebook应用互动情况,以及Email分析等。它的创建人Suhail Doshi对Mixpanel抱有更大期望,不惜集资6500万美元打造团队以实现“预测数据”技术。Doshi说现阶段Mixpanel不需要资金。公司之前从投资者那儿筹集到了1200万美元,现在它在银行还存有2200万美元资产,并且还在继续盈利。

  我之前刚好看到了MixPanel用来融资用的PPT,只有10页纸,算起来平均每页纸650万美元,牛气十足。MixPanel第一页PPT是这样写的:

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  Mixpanel认为,这个世界上大多数人做决策要么靠猜测要么靠直觉,而结果则是要么大错特错,要么侥幸蒙对,MixPanel的职责则是帮助人们在数据的辅助下进行决策。事实上,这点绝对是非常具有吸引力也非常具备未来感的一类技术。人类和计算机所擅长的工作存在本质上的差异,人类有意识,擅长在复杂和不确定的情况下制定计划和做出决策,但不擅长处理大量的数据;计算机恰恰相反,擅长高速的数据处理,但是非常不擅长基本判断。因此,Peter Thiel在《从0到1》中写道,人类和计算机之间的显著差别意味着,和计算机合作得到的成果远远高于与人交易得到的成果。这一点也是Mixpanel这一类坚信的观点。

  在Analytics这个领域,和Mixpanel竞争的公司有:

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  我们看上图右下角的Omniture,这家诞生于1996年的公司绝不简单,事实上,Omniture是SaaS这个商业模式的鼻祖,也是Analytics这个领域的开创者和领导者。2009年,Adobe以18亿美元的价格收购了Omniture,后者改名叫做Adobe Analytics。Adobe Analytics是现在全球最领先的网站分析解决方案服务商,而Omniture的创始人乔希•詹姆斯(Josh James)则从Benchmark Capital拿到了3000万美元的第一轮融资并创建了DOMO。

  站在Omniture的肩膀之上,DOMO宣言能够bigger than analytics,绝对不是一句空话。

  Beyond Big Data

  DOMO本质上是一个为决策者提供服务的SaaS平台,在这个平台上,各种各样的信息经由计算机的计算和处理,已经将海量的数据浓缩和提炼成为可以在一个小小的手机屏幕上展现,而人类只需要根据这些信息做出决策即可。

  当前,机器学习等名词越来越流行,激起了计算器代替人类工作的幻想,其宣扬者似乎相信只要输入足够的学习资料,计算机就可以执行任何任务。另外一个体现这种倾向的词是“大数据”,很多人以为数据越多,创造的价值就越多。

  数据都是沉默的,计算机能够找到人类没有注意到的模式,但无法比较不同来源资料整理出的模式之间的差别。从现实意义上说,从各种各样的数据来源取得N份不同的“大数据”,进行数据的分析和可视化提供给人类决策,其现实意义远远超过对独立的数据进行所谓的“大数据分析”。在不远的将来,越来越多的应用都会是通过API的方式来被使用,所有的数据源都可以在互联网上联通,届时,单一的“大数据”概念必将会被超越。

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