# 4 年估值 20 亿美金的 DOMO，誓言超越大数据 ## 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： * 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。 * DOMO 所在的领域未来市场空间巨大，因此才能支撑 DOMO 20 亿美元的估值。  ## Better than BI DOMO 的口号是： > 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 big-data. 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：  在获取数据之后，DOMO 可以在一个统一的 Dashboard 上面进行展现：  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。  ## Bigger than Analytics DOMO 说自己是 Bigger than Analytics，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 Andreessen Horowitz, 投资方 GP Ben Horowitz 说： > 这是对 Suhail 的投资，也是对 Mixpanel 的投资。 这充分显示了 Andreessen 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：  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：  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。