以下是TMT Investment预测的2016年十大热门科技创业领域, IT经理网整理编辑如下： 一、企业级可穿戴设备 如今的消费者已经逐渐接受可穿戴科技，例如Fitbit这样的活动追踪设备， （例如Buzzfeed关于婴儿监护摄像头被黑黑客攻击的报道吓尿了北美消费者） 但是，亚马逊的Echo智能管家助理产品（Echo购买链接，需要访问外国网站才能使用）的大获成功表明，人工智能与智能家居技术的结合很可能是个突破点 三、消费者隐私保护 随着智能家居产品技术的普及，个人的健康信息、家庭中所有设备传感器记录的信息呈现爆炸式增长，消费者对数据和隐私泄露的恐慌也与日俱增。 如果把智能家居比作一个大PC，那么控制这个平台上各个应用权限的佩刀管家就将是科技巨头和创业公司们争夺最激烈的公务员岗位。 四、反恐科技 科技证明其强大的最直接表达方式就是拯救生命，驱散恐怖。 那些掌握大数据技术的数字医疗创业公司将有很大机会开发出颠覆性的解决方案，例如DNA序列和治疗、加快新药临床测试分析以及利用机器学习分析医疗大数据等方案。
创业电商产品四大要点 一、做好商品浏览功能 1）当公司规模还不大的时候，不必急急忙忙地推出搜索功能 2）产品库还不算丰富时，人们根本不知道该搜索什么，所以做好商品浏览功能比搜索功能更为迫切和重要 3）初期的主要矛盾 ，是让用户分层分类地逐级寻找自己想要的衣物，简单说就是导向型购物 4）在这个过程中还要了解用户的喜好和搜索习惯，为日后功能拓展提供了数据支持 二、商品搜索的根本是高效 1）要清楚知道的，搜索功能对SEO
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大数据是当今最热门的科技词汇，同时也是最困难的创业项目。 CSC对Infochimps的收购表明，那些无法顺利拿到第二轮融资的大数据创业公司面临着要么关张，要么被人收购的命运，例如Drawn to Scale、Ravel Data和Nodeable等，当然还有很多很多大家没有注意到的大数据创业公司 Gigaom作者Derrick Harris近日就大数据创业公司的成长和融资问题撰文指出，大数据创业公司要想生存发展并赢得投资人的芳心必须注意一下几点：明智地选择你的战场和目标 用户并围绕你的技术建立社区 今天最出 名的几家大数据创业公司融的钱更多，例如Cloudera。基础设施类的大数据创业公司通常需要数百万美元种子资金启动，但是A轮融资的道路异常艰辛。 ? 反观大数据应用创业则相对简单的多，无论面向垂直行业应用还是数据可视化这样的通用大数据应用都是如此。因为这些大数据应用的价值对于客户来说更为直观，距离业务也更近，进入企业IT系统的摩擦也更小。
“创业者的无限连带责任”“中国创业大格局”等创业者最关心的问题做出了分析展望，大数据文摘带您还原现场，看看他的精彩回答。 敢于成功——小公司也要有大梦想、大格局、大野心 卢刚：我觉得应该再为徐老师鼓鼓掌，特别是对创业的人来说。 现在咱们都在说国际化，觉得国际化是一个大浪潮，觉得创业者的梦要做的很伟大才有前途，当然也有人说大的梦让BAT的去做的，创业者找一个小的点就可以了。 真正好的创业者一开始的布局就是按照人才布局，整个思路格局。 一开始真格基金只有3000万美元，但是我们有一个口号，真格基金要做什么？世界最大的小基金。大在梦想，大在对创业者的热爱，大在对行业的颠覆。 卢刚：说的具体一点，看现在的O2O，大家都觉得格局要做大，按摩的、敲背的这些也都是O2O，您觉得格局大吗？ 徐小平：任何一个行业中国都奇大无比。
作者：T客汇 杨丽，原文作者：风险投资咨询师 Philip Levinson 关键词：SaaS、创业 对处于成长期的 B2B 软件和 SaaS 公司而言，向企业售卖服务并不容易。 B2B软件公司创业时，常有的几大错误有： 1、产品与市场的契合点不够高 Alteryx 总裁兼 COO 乔治·马修称，「如今的企业软件市场，定义好用户体验，绝对比维持现状要强数倍。」 Yammer 公司创始人之一大卫·赛克斯在他今年上半年担任 Zenefits CEO 时强调，「只有公正合理地分配资源和精力，公司才能表现得更好。 3、时间管理太差——数据不同步，做事一团糟 产品处于市场需求曲线之下，增长曲线缓慢，完全被对手或伙伴秒杀。 假如你作出调整，但并没有给客户充分的理由，那么你随时会面对交易中断的危险。 在全球 2000 家企业中，有很多不同类型的决策者或影响者，包括产品用户、IT 大咖、管理层或行政部门还有合规小组，他们中任何一类人都会拖慢你的销售进程。
在金融领域， 人们依赖数据去下很大的赌注， 所以数据的准确性和可靠性是必不可少的——这就意味着，人们对于使用新的金融交易终端产品（尤其是创业公司的产品）心存戒备。 我不是说创业公司不可能在此类竞争中胜出，我只是觉得， 这样做对创业公司来说内耗太大，避开与彭博业务直接竞争或许更明智。 金融数据服务的机会在哪里？ 确切的说，我认为创业公司在金融数据领域里的机会包括，运用社交网络、众包等互联网时代典型的操作方式，发挥大数据在支持决策方面的影响力。具体来说就是： 1、搭建面向金融圈的社交网络和社区。 显然，收集数据是为了从中获取可以做决策的信号，一些有趣的创业公司正在挖掘其中的机会，比如Dataminr（针对华尔街的社交数据分析）和Kensho（正在努力“把智能助手革命带到金融领域”）。 总体而言，我认为会有越来越多针对金融数据的创业公司出现，其中有一些可能取得重大的成功。我很期待能够看到这个市场的进化式发展。
而随着“新基建”政策的加速推进，以云计算、大数据等为代表的IT基础设施获得极大普及，企业的数字化转型进程也在不断加快。技术本身、技术人才，成为了这个时代聚光灯的焦点。 这是否是技术创业最好的时代？ 本次TVP技术创业闭门会，将带你探寻破解创业“八十一难”背后的“三十六计”，汇聚16位创业、投资、管理领域的顶级大咖，聚焦技术创业两大阶段的3大热点话题，从创业初期的「赛道选择」，到创业成长期的「创业融资 经历初创期后，逐渐步入成长期的创业企业，面临的最大问题往往是融资难。有数据显示，拿到天使轮投资的公司有4908家，最终融到D轮的公司只有94家。创业公司从天使轮到D轮的概率尚不足2%，可谓百死一生。 在留言区写下你对技术创业闭门会的期待（如：期待交流的话题等），点击「在看」，并配上文案“大咖云集，期待TVP技术创业闭门会！”分享本推送到朋友圈，保留朋友圈到3月15日下午18:00。 我们希望通过本次TVP技术创业闭门会，携手顶级大咖，帮助技术创业者掌握“三十六计”，战胜创业各个阶段的困难与挑战，乘风破浪会有时，直挂云帆济沧海！
在金融界，人们靠数据来做大赌局，所以绝对的精确性和可靠性必不可少。因此人们在试用新产品的时候难免心里会七上八下，尤其当它还是一家创业公司的产品。 并不是说完全不可能实现，我只是觉得如果创业公司把自己定位得离彭博远一点，或许有机会摘到一些更容易摘到的果子。 金融数据的商机在哪里？ 做应用商店是利用一大批专业的第三方开发者赚钱的一种有意思的方式（彭博也在两年前开了自己的应用商店）。 从数据中提取信号无疑是金融数据界的终极游戏，有一些有意思的创业公司也在这方面投入了大量精力，比如为华尔街提供社交数据分析的Dataminr，和号称要“为金融界带来一场智能助手革命”的Kensho。 但总体上我认为将有越来越多的创业公司进入金融数据领域寻找机会，而且某些公司的确有取胜的可能。我很愿意看到金融数据界的进化会沿着什么路线发展。
以前创业者可能在生产产品后再寻找潜在消费人群，而在大数据时代，创业者可能基于需求倒推到产品生产环节。 三是云计算可使数据存储和数据分析成为一种公共服务。 2 大数据时代的创业趋势有如下几个特征： 其一，大数据服务走向订阅式定价模式，创业服务更个性，创业人群更普遍。订阅式定价模式是未来大数据服务的方向。这种模式使创业服务更个性化，从而扩大创业人群。 目前，国内已形成平台型企业孵化器、创业咖啡、创业媒体、创业社区等孵化形态，共同构成市场化、专业化、集成化、网络化的“众创空间”。 其二，开放数据和开源技术使创业门槛降低，创业机会大大增加。 大数据时代，人们寻找创业机遇，最重要的是数据收集和分析能力，从数据中找到好点子。 其三，大数据技术本身的发展，带来全新的创业方向。大数据时代，创新带动创业发展。大数据相关技术的发展，将会创造出一些新的细分市场。
Institute LLC所研究的对象总计花费了362万美元以从数据泄露的影响中恢复过来。 对现代IT系统进行防护的一大难题就是现在企业网络不再具有那种管理云可以进行隔离和保护的优势。这是由于云计算和物联网的存在，企业网络将比以往时候都更加宽广，但也更加难以保证安全。 而大量的创业也看准了这一市场，进入了这一领域。下面我们就来看看国外网站Datamation挑选的10家云安全创业公司，这些公司均已获得了大量的风投资金。 1.CyberGRX ? 实际上，这家创业公司声称自己是唯一可实时检测和阻止内存攻击的供应商。 公司的服务包括数据丢失保护、机器学习和行为分析以及身份管理和而已软件防护等，这些均可以防止在数据中心、公有云或SaaS应用中出现的安全问题。
白皮书下载地址：2016创新创业白皮书 这本长达160页、近10万字的白皮书采集了权威行业数据及腾讯公司内部资料，由腾讯研究院从创业经济、全球创业形势、中国双创局面、2016腾讯开放战略及开发者生态 主要体现在风险投资、众创空间的快速发展对创业的扶持方面。 从创投规模看，中国成为全球第二大创投聚集地，仅次于美国，天使基金、创投机构总量接近3000家。 从企业数量上看，热点领域独角兽企业爆发，截止到2016年第二季度，中国独角兽企业累计达79家，95%以上隶属于互联网+相关行业，主要分布在互联网金融、电子商务、汽车交通和O2O四大领域。 ? 腾讯众创空间聚集创孵、创服、创投、创培、创星、创联五大平台，携流量、资金、平台、伙伴、导师及市场等开放资源，为创业者提供立体化全要素线上线下孵化空间，提供创业体系化服务。 、大企业、运营企业和创业企业多主体的创新互动系统，以创业主体成长为核心目标，通过服务运营为创业者发展铺路，构建创新生态搭建成长环境，利用政策环境进一步稳固根基，为双创共同聚力。
近日，据公众号“亲爱的数据”，2023 年 2 月，亚马逊机器学习部门原杰出科学家、“参数服务器之父”的 Alex Smola 离职，随后公布了新的创业项目 —— Boson.ai，担任首席执行官兼联合创始人 随后，又有消息爆出，亚马逊首席科学家李沐已从亚马逊离职，投身大模型方向创业。 李沐与 Alex Smola 师徒的联手会做出哪些新的动作，想必很让人期待。 在百度工作期间，李沐通过利用广告数据训练能够预测用户点击广告率的模型，从中积累了不少工业界经验，为他之后开发机器学习系统的长久事业奠定了好的基础。 师徒再联手，投身大模型 AI 大模型赛道已吸引无数厂商和技术人蜂拥而至，很多人会提出质疑：是否超大模型领域是昙花一现的存在，随着时间的流逝又会回到最初的位置？ 如今，这两位大神的“舍亚马逊，入大模型”，不少前排吃瓜网友纷纷表示：“人家又开辟了新的道路啊！”还有网友调侃道：“看来 AI 真是创业致富新思路了。”
文|刘金玲（36大数据创始人） 经常有朋友通过知乎私信、微博私信、电子邮件、QQ和微信问我，如何进入大数据行业？该学哪些知识？大数据行业如何创业，到底先从哪里做起？ 而且有一个很有趣现象可以和大家分享，在36大数据的网站上，点击最高的文章不是我们从北美科技网站上翻译过来的文章，而是中国大数据技术人员自己写的干货教程类文章。 我非常鼓励大家参与大数据行业的线上线下活动，这并不是说你关注一个如同36大数据的微信公众号就行了，而是需要你参与到大家的讨论当中去。实践经验很重要。比如说大数据技术人员，参加大数据各种竞赛就很重要。 再比如说36大数据一直在用的百度统计，他们就是利用大数据来帮助网站站长随时了解自己网站的浏览量、PV、百度排名等情况，为网站内容和版面优化提供有效的决策参考。 关于大数据行业的创业机会和方向，请参考36大数据之前的发布的文章《一文了解大数据领域创业的机会与方向》，百度就可以搜索得到。 ? ? 总结： 个人如何介入大数据行业？
第四是大创新，独角兽企业崛起的背后是信息化与全球化两条支柱，本质是互联网技术创新及由此带动的一系列创新。 独角兽意味着创业的胜利吗？NO。 上榜公司共分13个类别，包括电商/市场、互联网软件及服务、金融科技、社交媒体、网络安全、定制、大数据、医疗护理、传媒、硬件、移动软件及服务、房地产和其他。 中国电子商务研究中心发布的《2016年度中国电子商务市场数据监测报告》显示，2016年，中国跨境电商交易规模6.7万亿元，同比增长24%。 大健康领域由于政策和环境影响，暂时蛰伏。 同时根据该数据进行独角兽企业成立年份的中位数分析，发现有131家企业成立年份的中位数是2012年。 独角兽企业也在积极打造自己的生态体系，在投资其他公司的同时，也为内部创业提供支持。 第三、大资金 独角兽公司一定是资金密集型企业而非人力密集型企业。
本文由CDA作者库成员王安原创，并授权发布，原文来自公众号数据化决策。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 创业公司数据培训课程会面向哪些人，有哪些不同的内容，怎么讲才有效果？ 以往的文章曾经提到创业公司数据落地的三板斧：数据理念的推广、数据价值的展示、文化制度的要求。 过去两周访问了加州的几个学校，遇到了一些老师和朋友，聊到数据教育的问题，收获不少新鲜想法，很受启发，也借机会梳理了一下在创业公司的数据课中面对不同人都讲了什么？ 相比传统成熟行业，创业公司的决策场景，会有更多的不确定性，创业就是在试错，这就需要了解一些风险决策的思想和方法。 小结 创业企业变化快，情况各异，大家都可以尝试和寻找适合自己企业的数据课程内容和方法，但最终目的还是让不同人都能体会数据的好处，不求高深，只求对工作有用，让“数据”这个词更加深入人心。 ?
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。 早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题： 中间数据流失，计算结果没有共享。 于是，我们考虑建设一个适于分析的数据存储系统，该系统的工作应该包含两部分：第一，根据需求抽象出数据模型；第二，按照数据模型的定义，从各个数据源抽取数据，进行清洗、处理后存储下来。 可以看到，数据仓库本身既不生产数据也不消费数据，只是作为一个中间平台集中存储数据，整个系统实现的重点在于数据建模与ETL过程，这也是日常维护中的重点。 ? 数据建模 根据数据分析的需求抽象出合适的数据模型，是数据仓库建设的一个重要环节。所谓数据模型，就是抽象出来的一组实体以及实体之间的关系，而数据建模，便是为了表达实际的业务特性与关系所进行的抽象。
面对这场跨时代的淘金机遇，物联网创业公司如雨后春笋一般冒出也就不足为奇，近日CIO杂志评选出了十大最热门物联网创业公司： 一、AdhereTech ? Enlighted开发的人体智能感应器能够实时采集环境数据进行分析并选择最佳的亮度和节能方式。 创立时间：2012年 融资情况：获得670万美元投资 竞争对手：包括大品牌如Staples Connect和创业公司SmartThings(已经被三星以2亿美元的价格收购) 九、TempoDB ? 产品点评：提供物联网传感器数据的私有云分析服务。 创立时间：2011年 融资情况：获得410万美元A轮融资 竞争对手：直接竞争对手是Savi 和SensorCloud，其他物联网平台如ThingWorx和Xively以及涉及物联网大数据分析服务的厂商如
数据猿导读 3月22日“2017大数据人工智能产业发展与创新应用”论坛上，中国大数据人工智能创新创业大赛正式启动。拥有创业热情的创业者们一定会试图搭上这趟“创业顺风车”。 3月22日，由上海大数据联盟、上海大数据产业基地和华院数据联合主办、数据猿协办的“2017大数据人工智能产业发展与创新应用”论坛上，为挖掘优秀项目及人才，推动科技的创新应用，主办方正式启动了“中国大数据人工智能创新创业大赛 大数据行业的创业创新是否还有机会？又有多少机会？ 对此，牟蕾对2012年-2016年大数据行业投融资情况进行了复盘。 此外，记者了解到，此次论坛上启动的“中国大数据人工智能创新创业大赛”，将聚焦于智慧医疗和科技金融两大热门领域。 各行业人士对数据的挖掘与应用，预示着新一波创业浪潮即将到来。 ? 此外，牟蕾还向现场嘉宾展示了2012-2016年大数据产业投融资TOP榜。
面对数据安全这一蓝海市场，未来伴随着法律法规的健全，我们相信一定会诞生巨大的创新和创业机会。 在企业内部数据流转过程中，当数据本身停留在企业内部的网络安全防护体系时，本身的安全性还相对可控，一旦企业想进行用户隐私数据的外部共享，那就可能带来非常大的安全风险。 国内数据安全相关法规需要持续完善 可以很明显地看见，国外数据安全保护的产品中，有一大类是针对用户个人隐私访问控制和合规处理的，而这类产品在国内却寥寥无几。这和国内外的立法进度差异息息相关。 在个人隐私保护法规方面，国内的《网络安全法》在大的框架下规定网络运营者要对收集的用户信息严格保密。 随着立法的完善和明确，个人隐私保护和合规方向的创业机会也将越来越多。 和大多数网络安全方向一样，数据安全同样会随着数据基础设施和数据安全法规逐步演进，其中将诞生大量的创业和创新机会。
10月31日数据创客：大数据创业研讨会上，大数据厂商联盟的李永先生，给大家分享的是《大数据创业机会》，主要通过几个典型的案例，讲述在大数据时代，传统企业如何转型，如何利用大数据实现精准营销，通过用户画像获得更多销售的案例 传统企业如何通过大数据变现，李永老师的精彩演讲与大家的在场互动获得大家的热烈掌声。 点击底部阅读原文下载PDF大数据创业机会-李永 ? 以下为演讲PPT内容 ? ? ? ? ? ? ? ? 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！ 专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
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