最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

世界最前沿的六大“数据可视化”创业公司

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2014-11-11 09:09:26 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
1.Ayasdi


Ayasdi来自印第安语,是“寻找”的意思。斯坦福大学的Gurjeet Singh,Gunnar Carlsson和Harlan Sexton一直在致力于将拓扑学的研究方法应用于数据分析。在2008年,他们联合成立了Ayasdi公司。Ayasdi成立以后,就获得了DARPA(美国国防部高级研究项目组)350万美元的资助。
  
Ayasdi的底层使用的是HBase数据存储,然后再利用拓扑数据分析技术和上百种机器学习的算法来处理复杂的数据集,最终确定数据节点之间的相似度。而对终端用户而言,这看起来更像是一个数据集的拓扑图,只是强调了集群中有关联的数据点。

Ayasdi的技术有一个重要的特点,它不像别的系统需要类似搜索查询式语句,Ayasdi可以自动从数据中发现隐藏的模式。Ayasdi的一个应用就是在医学研究领域,Mount Sinai医学院基因与多尺度生物学系的主任Eric Schadt就带领一个团队,利用Ayasdi的技术进行一些疾病的遗传倾向的研究,而且利用Ayasdi的数据分析技术,帮助发现了乳腺癌的14个变种。

2.BeyondCORE



实际上BeyondCore运作的基本前提和Ayasdi是相同的——只是展示给用户显著相关的联系,而无需考虑这个结果是如何发现的——虽然BeyondCore使用的是标准化图表,但是事实上还提供了另一种选择:在发现软件发现关联性结果时,会让化身(见图片)通知用户。
  
3.ClearStory


ClearStory拥有一个独一无二的产品,即使该产品的很多细节并没有公布。也许只有在产品正式发布之后,我们才能“一睹真容”。ClearStory将与存储在数据库、网络和其他来源的数据连接,在数据源变化时进行动态的更新,并加入虚拟的数据挖掘组件,使用户分析数据并理解信息。在今年3月份,ClearStory获得了来自谷歌风投、安德里森·霍洛维茨、KhoslaVentures等多家风投的青睐,融资金额不详。
  
4.Datahero


Datahero是由来自AsterData的大数据分析业务骨干ChrisNeumann、宝马的高级工程师JeffZabel联合创立,该公司尚在起步阶段就获得了100万美元的融资。他们打着“你的数据你做主”的口号,试图弥合大数据与普通用户之间的鸿沟,不仅帮助用户分析密切相关的数据,而且通过可视化的形式,让用户更好地理解这些数据。
  
据外媒报道,Datahero是基于浏览器的一个平台,数据的输出、整理以及解释都会在一个单独的窗口完成,而不是通常意义上的借助不同的应用。通过浏览器,用户可以将多种网络服务的信息输入到Datahero,也可以从公共的数据库下载报告,还可以直接在本地把电子表格及文件上传到Datahero。Datahero会根据它的算法自动为这些信息归类,并给他们加上标签。

5.Platfora


Platfora在Hadpoop的基础上进行数据的操作,并为用户提供一个简单易用的操作平台。因为Hadpoop有很多不同的发行版,所以Platfora的重点之一就是确保它能在所有的发行版上运行,这样大大降低了Hadpoop的使用门槛,让更多的人能够体验Hadpoop的技术优势,实现真正意义上的“平民化”。
  
6.Zoomdata


初创公司ZoomData是为数不多的支持移动设备的数据分析公司,它们的数据可视化系统能够将实施的大数据流转化为触屏友好的、艺术感十足的三维数据。苹果iPad和Android平板电脑用户可以用手指缩放数据可视化界面,随着界面缩放的级别不同,数据将实时进行更新。ZoomData的数据可视化技术支持多种数据源,包括社交媒体、企业应用系统以及hadoopHDFS数据。


from:http://www.raincent.com/content-85-3036-1.html

楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-5-7 00:19

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表