S6E06 硅谷徐老师|对话Databricks联合创始人Reynold Xin:380 亿美元估值背后的长期主义
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vor 3 Jahren
Databricks 为什么是 Howie 眼里今后十年最优秀的那一批大数据公司?作为被 Bloomberg 等媒体评为 2022
年最值得期待 IPO 的公司之一,Databricks 的投资人名单聚集了亚马逊、谷歌、Salesforce、摩根士丹利、贝莱德、T.
Rowe Price、Fidelity、A16Z 等主要厂商和顶级基金,不少投资人认为,上市后的 Databricks
将对齐目前市场估值 760 亿美元的 Snowflake,成为未来全球最有影响力的大数据厂商。 本期节目,主播 徐皞 邀请
Databricks 联合创始人 Reynold Xin
辛湜,从创立初期讲起,深度分享大数据明星公司如何从小项目完成蜕变。Databricks
是怎么在十年前就确定自己的产品与商业模式,为什么不走定制化项目,为什么坚决走「云」?在后期从 1 到 100
的发展中,又是如何应对亚马逊微软等超级巨头的挑战?Snowflake 和 Databricks 如何看待彼此?为什么 Lake
House 会是一个好赛道?Reynold 分享给 A16Z
等风投机构的独门人才招聘秘籍是什么?随着行业越来越成熟,大数据产业的下一个发展周期还会有哪些机遇?听完
Reynold的分享,可能我们每个人都会逐渐理解,为什么对大数据和人工智能的创业者和从业人员来说,长期主义非常必要。 本期人物
徐皞,硅谷连续创业者、高管、投资人、斯坦福商学院客座讲师,「科技早知道」主播,推特账号(@H0wie_Xu),公众号(硅谷云)
Reynold Xin,Databricks 联合创始人 主要话题 [03:03] Databricks
卖周边、会议门票的收入比实际产品还要多? [07:39] 为什么创业早期就决定针对「云」? [16:21] 从 2008 年、2009
年看,并不知道属于「云」的未来什么会到 [26:26] 为什么在开源上亚马逊竞争不过 Databricks ? [33:29]
Databricks 业务暴增的转折点是什么? [43:51] 为什么说未来是「湖仓一体」? [52:26] Reynold
关于管理、招聘以及创业的方法论和心得 [01:09:53] 大数据与人工智能的下一个机遇在哪里?SaaS 模式还能如何探索? 延伸阅读
- TechCrunch 关于 Databricks 实现高速增长并达到 380亿美元估值的报道:As Databricks
reaches $800M ARR, a fresh look at its last private valuation
(https://techcrunch.com/2022/02/17/as-databricks-reaches-800m-arr-a-fresh-look-at-its-last-private-valuation/)
- Databricks 关于 Lake House 的解释:What Is a Lakehouse?
(https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html)
- Databricks:2013 年成立于美国旧金山的大数据独角兽,公司雏形诞生于 Apache Spark,通过开源 SaaS
模式服务企业客户,合作对象包括微软、谷歌、阿里巴巴等互联网巨头;初期面对的竞争对手包括行业巨头
Hortonworks、Cloudarea、亚马逊,后期的主要竞争对手包括同为独角兽的 Snowflake,2021 年 8 月完成
16 亿美元的 H 轮融资,估值 380 亿美元。 - Docker:跟 Databricks 类似的大数据公司,2019-2021
年曾面临较大经营困境,近期刚完成 1.05亿美元由 Bain Capital 领投的C轮融资,最新估值 21 亿美元。 -
Apache Spark:比较主流的开源大数据处理框架,由加州大学伯克利分校的 AMP Lab 开发,可以独立部署也可以部署在
Hadoop 集群中,与 MapReduce 类似但速度更快。 - Data
Warehouse:数据仓,用于报告的数据分析的系统,BI 的核心组件,通常为业务人员使用,通常会与数据科学家常用的 Data
Lake (数据湖)比较。 往期节目 - #45 股神加持云端独角兽 Snowflake,SaaS 的黄金 10 年来了?
(https://guiguzaozhidao.fireside.fm/snowflake) - S3E04
曾经对抗大公司的开源软件,怎么就开始被大公司青睐了(上集
(https://guiguzaozhidao.fireside.fm/56)和下集
(https://guiguzaozhidao.fireside.fm/57)) 使用音乐 I Can't Get Enough -
Love Beans 幕后制作 监制:刘灿 后期:Luke、Jack 运营:Yao 封面设计:饭团 关于节目
原「硅谷早知道」,全新改版后为「What's Next|科技早知道」。放眼全球,聚焦科技发展,关注商业格局变化。 关于我们
声动活泼的宗旨是「用声音碰撞世界」,致力于为人们提供源源不断的思考养料。 - 我们还有这些播客:声东击西
(https://etw.fm/episodes)、声动早咖啡
(https://sheng-espresso.fireside.fm/)、反潮流俱乐部
(https://fanchaoliuclub.fireside.fm/)、泡腾 VC
(https://popvc.fireside.fm/)、商业WHY酱
(https://msbussinesswhy.fireside.fm/) - 欢迎在即刻
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Xin.
年最值得期待 IPO 的公司之一,Databricks 的投资人名单聚集了亚马逊、谷歌、Salesforce、摩根士丹利、贝莱德、T.
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将对齐目前市场估值 760 亿美元的 Snowflake,成为未来全球最有影响力的大数据厂商。 本期节目,主播 徐皞 邀请
Databricks 联合创始人 Reynold Xin
辛湜,从创立初期讲起,深度分享大数据明星公司如何从小项目完成蜕变。Databricks
是怎么在十年前就确定自己的产品与商业模式,为什么不走定制化项目,为什么坚决走「云」?在后期从 1 到 100
的发展中,又是如何应对亚马逊微软等超级巨头的挑战?Snowflake 和 Databricks 如何看待彼此?为什么 Lake
House 会是一个好赛道?Reynold 分享给 A16Z
等风投机构的独门人才招聘秘籍是什么?随着行业越来越成熟,大数据产业的下一个发展周期还会有哪些机遇?听完
Reynold的分享,可能我们每个人都会逐渐理解,为什么对大数据和人工智能的创业者和从业人员来说,长期主义非常必要。 本期人物
徐皞,硅谷连续创业者、高管、投资人、斯坦福商学院客座讲师,「科技早知道」主播,推特账号(@H0wie_Xu),公众号(硅谷云)
Reynold Xin,Databricks 联合创始人 主要话题 [03:03] Databricks
卖周边、会议门票的收入比实际产品还要多? [07:39] 为什么创业早期就决定针对「云」? [16:21] 从 2008 年、2009
年看,并不知道属于「云」的未来什么会到 [26:26] 为什么在开源上亚马逊竞争不过 Databricks ? [33:29]
Databricks 业务暴增的转折点是什么? [43:51] 为什么说未来是「湖仓一体」? [52:26] Reynold
关于管理、招聘以及创业的方法论和心得 [01:09:53] 大数据与人工智能的下一个机遇在哪里?SaaS 模式还能如何探索? 延伸阅读
- TechCrunch 关于 Databricks 实现高速增长并达到 380亿美元估值的报道:As Databricks
reaches $800M ARR, a fresh look at its last private valuation
(https://techcrunch.com/2022/02/17/as-databricks-reaches-800m-arr-a-fresh-look-at-its-last-private-valuation/)
- Databricks 关于 Lake House 的解释:What Is a Lakehouse?
(https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html)
- Databricks:2013 年成立于美国旧金山的大数据独角兽,公司雏形诞生于 Apache Spark,通过开源 SaaS
模式服务企业客户,合作对象包括微软、谷歌、阿里巴巴等互联网巨头;初期面对的竞争对手包括行业巨头
Hortonworks、Cloudarea、亚马逊,后期的主要竞争对手包括同为独角兽的 Snowflake,2021 年 8 月完成
16 亿美元的 H 轮融资,估值 380 亿美元。 - Docker:跟 Databricks 类似的大数据公司,2019-2021
年曾面临较大经营困境,近期刚完成 1.05亿美元由 Bain Capital 领投的C轮融资,最新估值 21 亿美元。 -
Apache Spark:比较主流的开源大数据处理框架,由加州大学伯克利分校的 AMP Lab 开发,可以独立部署也可以部署在
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