現(xiàn)實世界是大數(shù)據(jù)的下一個重大契機

Matt Ocko是風投公司Data Collective的全權合伙人，曾在Uber公司2011年第二輪融資活動中參與投資。他還是Facebook的早期投資人。在2012年與正式啟動Data Collective風險投資之前，Matt Ocko已經針對數(shù)據(jù)庫公司進行了若干年的投資。2012年合作開始后，他們的天使投資遍及幾乎所有領域的熱門初創(chuàng)企業(yè)，囊括了從MemSQL這樣的數(shù)據(jù)庫公司到Planet Labs這樣的衛(wèi)星成像公司。本周Ocko參加了Gigaom的Structure Show秀，以一名投資者的身份對他感興趣的和覺得過火的東西進行了闡述。

對于科技領域的很多話題，他的意見都相當有趣、值得聆聽，下面是我們采訪的集錦，想要了解更多，請關注他在Structure Data中的講話(于3月18日-19日在紐約)，同時受訪的嘉賓還有Hilary Mason，他們就數(shù)據(jù)的未來進行了有趣的探討。

同時幾家大數(shù)據(jù)采集公司也會列席，包括Enlitic(注：通過大數(shù)據(jù)幫助醫(yī)生分析圖像)、Blue River Technology(注：致力于將機器人引入農業(yè)生產)和Interana公司(注：為其他企業(yè)提供便利的數(shù)據(jù)驅動決策服務)。

有用不代表著一定有吸引力

像是Snapchat和Slack這樣的軟件非常吸引人，但是Ocko希望能夠看到開發(fā)精英們(在他看來，可以在當今的基礎科技方面創(chuàng)造奇跡的那些人)將注意力轉向類似供應鏈管理或者農業(yè)這樣的應用上面，因為這些應用可以對“GDP很大程度上產生重大影響”。Ocko表示：這些領域也許看起來很是單調乏味，相應的公司與科技也可能會很低調，“有點冷門、有點失寵”，但是所帶來的獲益會非常巨大。

只要看一下SAP公司，他解釋道：

他們說：“嘿，讓我們把賬戶、供應鏈還有生產與計劃整合起來吧，這樣我們就能知道你工廠里下一步要做什么，制造起來花費幾何，成本多少、售價多少?！睂τ谥圃鞓I(yè)來說，這是具有改革性質的，我認為它比早期的工業(yè)機器人還要更有改革性。將人們所想的從所聽到的東西中抽離出來，對于這些公司而言是一個巨大的經營優(yōu)勢。

或者個人電腦。 Ocko表示：個人電腦的概念在20世紀70年代初次被引入的時候，并未獲得很多人的喜愛?！暗撬饶隳軜嫿ǖ娜魏?000組的大型主機都要有改革性，它創(chuàng)造了今天我們所從事的這個行業(yè)?！?/span>

軟件吞并實驗室

Ocko表示，數(shù)據(jù)采集特別關注的是：在針對從根本上提高生活質量的公司上，新科技所擁有的鞏固其基礎的潛力，一般來說主要集中在解決艱難的科學難題上。

他說：“我們稱其為軟件吞并實驗室。我們可以看到，在計算生物科學方面以及相關的信息領域，無需巨額花費，甚至零支出，你就可以構建生物模型，并借此了解如何能夠令人類、動物甚至地球更加健康，同時順應了我們必須遵守的資本制度(即需要盈利的目的)，但是在賺錢的同時，這些行為又有著積極而深遠的影響。

在應用上，而非科技上(甚至深度學習這樣的熱門科技上)下注

甚至是在科技領域最熱門的那個點上，Ocko表示：投資關注的角度仍然在于這種科技是否有真正的和必要的應用，而不是僅僅關注一些很酷的研究，或者也許只是一個大名頭。比如，他在醫(yī)學成像的深度學習初創(chuàng)公司Enlitic上進行了投資，但并沒有僅僅因為會被立刻瘋狂收購，而對構建一系列深度學習組合的初創(chuàng)公司表示出興趣。

Ocko表示：“就像雙手合十祈求天上掉下個DeepMind那樣4億美元的融資……因為公司里的人太過聰明，對我而言太過高大上……只能把你那些有限合伙人(注:有限合伙人以其認繳的出資額為限對合伙企業(yè)債務承擔責任)的資金給嚇跑?！?/span>

迄今為止，對于Hadoop和市場軟件我們都只是“還好而已”

然而，即便對于一些真正創(chuàng)新性和改革性的科技來說，也總有一個市場飽和的臨界點。這并不代表那些領域的初創(chuàng)公司會落得玉石俱焚的下場——他們可以建立很好的公司，但是對于投資人來說，他們就沒那么大吸引力了。

其中一個代表就是Hadoop公司，在Ocko看來仍有大量實際運用的可能，但是在獲取巨額估值方面，可能已經達到極限了?！叭绻汩_啟了某個分類的Hadoop群組，很多其他類別的Hadoop仍有市場，但是就像你說的，我無法確定那些公司是否也能成為巨擘。他們也許是很不錯的公司，但是在VC看來，對于其他公司的投資就不會成為像是對Hortonworks、MapR或是Cloudera的并購那樣的全壘打了。

另外一類就是通過機器學習提高其效率的銷售和市場軟件。“我看到過的從事管道礦業(yè)方面的公司數(shù)量，無論他們是致力于市場最優(yōu)化還是銷售最優(yōu)化，不夸張地說要超過100家了。”O(jiān)cko說道，“如果有這么多公司想法如此類似，我認為這代表著他們可能會走向悲劇?！?/span>