4年估值20億美金的DOMO：誓言超越大數據

DOMO這家公司低調而神秘，據DOMO創(chuàng)始人自己的說法是，不想讓外界知道太多產品的細節(jié)，我們在搜索引擎上面能夠找到的DOMO的消息非常少，在百度上就是兩則消息，分別是去年融資1.25億美元和今年融資2億美元的消息。而且融資消息比較簡短，而且說得比較模糊。

2014年的融資消息如下：

為企業(yè)決策層提供商業(yè)智能的初創(chuàng)企業(yè)DOMO剛剛宣布獲得1.25億美元的巨額融資。DOMO是一家提供商業(yè)智能云平臺的初創(chuàng)企業(yè)，成立于2010年，總部位于硅坡—猶他州鹽湖城。不過公司創(chuàng)始人兼CEO Josh James并不愿意把自己的平臺等同于普通的云端版BI。他說DOMO是一個真正的業(yè)務管理平臺，可以將許多不同來源的數據以真正實時、直觀的方式呈現出來。但是為了維持自己的競爭優(yōu)勢，公司網站上除了一些大數據、企業(yè)決策管理等方面的資料介紹外，沒有任何的功能介紹。不過James說公司計劃今年晚些時候公布所有的功能特性。

DOMO現在大約有500多家簽約客戶，包括H&RBlock、國家地理、日產、Ogio及施樂等。公告中稱，DOMO的年復合增長率超過了100%。此輪融資由TPG Growth領投，Dragoneer Investment Group、Fidelity Investments、摩根斯坦利、Salesforce.com、GreylockPartners等也有參與。迄今為止，DOMO的總融資額已達2.5億美元。

2015年融資2億美元的消息如下：

4月9日早間消息，云計算管理平臺提供商DOMO周三表示，該公司已經以20億美元的估值完成了一輪總額2億美元的融資。此次D輪融資由貝萊德領投，Capital Group、Glynn Capital和GGV Capital跟投。Domo的客戶包括eBay、The Sage Group、Telus Corp和《美國國家地理》等大牌企業(yè)，該公司目前為止的融資總額已經超過4.5億美元。

Domo的平臺可以幫助企業(yè)以視覺形式查看企業(yè)數據，該公司迄今為止已經簽下了1000多家客戶，今年完成的交易額將超過1億美元。

從上面的信息中我們只能知道，DOMO是一家商業(yè)智能軟件公司，用戶數量增長迅速，而且收入也很高，超過了1億美元，DOMO的強項在于將很多不同來源的數據以實時而且可視化的方式來進行展現，除此之外其他的信息并不太多。不過單純的從上面這些信息我們就能分析得出以下結論：

1 DOMO提供的產品是用戶的剛性需求，因此DOMO才能在短短4年的時間里做到1億美元的收入

2 DOMO所在的領域未來市場空間巨大，因此才能支撐DOMO20億美元的估值。

better than BI

DOMO的口號是“Domo brings yourbusiness and its data together in one intuitive platform”，這個口號非常的高大上，因為這是傳統(tǒng)的BI軟件一直想做然而又沒有能夠完全做到的事情。DOMO宣稱自己是“Domo is better than BI, bigger than analytics, and beyond bigdata”,翻譯成中文就是DOMO比BI更好，比Analytics更大，DOMO是大數據的超越。

我們先說BI，我不太清楚為什么Business Intelligence會被翻譯為商業(yè)智能，至少于我而言，商業(yè)智能這個詞沒有傳遞出任何能讓我有明確感受的意義，我自己覺得Business Intelligence更多的是對業(yè)務數據的洞察。BI這個領域對于大多數人來說是很陌生的，這主要由于傳統(tǒng)的BI是由IT部門來主導的，非IT專業(yè)人員很少有機會能夠體驗或者感受到BI的作用。沒有直觀的感受，自然沒有感覺。事實上，寫這篇文章對我的挑戰(zhàn)也很大，雖然我身邊有不少IBM Cognos專家和BIEE專家，但我從來沒有使用過這些傳統(tǒng)的BI軟件，我對于BI的理解是零碎而不連續(xù)的，我相信大多數人和我一樣。過去十幾年里，大多是由大型企業(yè)的IT部門主導BI項目的投資，這些項目高度可控、中心化、IT-led。IT部門負責編制出相關的報告，再推送給相關的業(yè)務人員。在這一個商業(yè)領域，IBM、Oracle等巨頭長期占據著市場的巨大份額，但是于此同時，我們大多數人對于BI毫無感覺。我們可以把這一類BI稱為面向IT的BI。

在今天，面向IT的BI正在逐漸走向沒落，面向業(yè)務的BI越來越多，或者說，一些面向非專業(yè)人員的BI產品開始占據越來越多的市場份額，這里面的典型是tableau和QinkView，以及國內的永洪科技。這些產品主要提供的是數據的可視化功能，在用戶已經有落地存盤的數據的前提之下，提供輕量級的清洗、建模以及迅速的可視化功能。

DOMO之所以說自己是better than BI，是因為DOMO獲取數據的方式不依賴于用戶的數據庫系統(tǒng)，DOMO可以從用戶正在使用的各種系統(tǒng)中以API的方式來獲取數據，從這點上來看，DOMO非常像Slack。DOMO可以從多種多樣的Source中直接調用數據：

在獲取數據之后，DOMO可以在一個統(tǒng)一的Dashboard上面進行展現

我覺得DOMO的生意是一個典型的CEO生意，每一個公司的CEO都會喜歡DOMO這個產品，隨時隨地，掌控一切，同時又可以非常方便的和每一個同事分享信息，在DOMO上面，CEO可以在不登陸Salesforce的情況下看到每天的銷售狀況，在不登錄Zendesk的情況下看到售前售后的工作狀況，在不登錄APM系統(tǒng)的情況下看到IT和應用的運行狀況…真是太完美了。

Bigger than analytics

DOMO說自己是bigger than analytics，這句話不太容易理解，事實上，在現在的硅谷，Analytics值得是提供Data Mining和Analytics方面SaaS服務的公司，在今天，這方面的公司可以分為兩類，一類是MixPannel這樣的明星公司，另外一類是Omniture這樣的老牌公司。

去年7月份的時候，MixPannel完成了6500萬美元的融資，融資估值達到了8.65億美元。投資人是A16Z(ndreessen Horowitz),投資方GP Ben Horowitz說：“這是對Suhail的投資，也是對Mixpanel的投資”,這充分顯示了A16Z對DataAnalytics這個領域未來的信心和對公司創(chuàng)始人和董事長的信心(Ben Horowitz就是現在創(chuàng)業(yè)者人手一本的《創(chuàng)業(yè)維艱》的作者)。Mixpanel的產品幫助開發(fā)者跟蹤各種用戶行為，比如用戶瀏覽的頁面數，iPhone應用分析，Facebook應用互動情況，以及Email分析等。它的創(chuàng)建人Suhail Doshi對Mixpanel抱有更大期望，不惜集資6500萬美元打造團隊以實現“預測數據”技術。Doshi說現階段Mixpanel不需要資金。公司之前從投資者那兒籌集到了1200萬美元，現在它在銀行還存有2200萬美元資產，并且還在繼續(xù)盈利。

我之前剛好看到了MixPanel用來融資用的PPT，只有10頁紙，算起來平均每頁紙650萬美元，牛氣十足。MixPanel第一頁PPT是這樣寫的：

Mixpanel認為，這個世界上大多數人做決策要么靠猜測要么靠直覺，而結果則是要么大錯特錯，要么僥幸蒙對，MixPanel的職責則是幫助人們在數據的輔助下進行決策。事實上，這點絕對是非常具有吸引力也非常具備未來感的一類技術。人類和計算機所擅長的工作存在本質上的差異，人類有意識，擅長在復雜和不確定的情況下制定計劃和做出決策，但不擅長處理大量的數據;計算機恰恰相反，擅長高速的數據處理，但是非常不擅長基本判斷。因此，Peter Thiel在《從0到1》中寫道，人類和計算機之間的顯著差別意味著，和計算機合作得到的成果遠遠高于與人交易得到的成果。這一點也是Mixpanel這一類堅信的觀點。

在Analytics這個領域，和Mixpanel競爭的公司有：

我們看上圖右下角的Omniture，這家誕生于1996年的公司絕不簡單，事實上，Omniture是SaaS這個商業(yè)模式的鼻祖，也是Analytics這個領域的開創(chuàng)者和領導者。2009年，Adobe以18億美元的價格收購了Omniture，后者改名叫做Adobe Analytics。Adobe Analytics是現在全球最領先的網站分析解決方案服務商，而Omniture的創(chuàng)始人喬希?詹姆斯(Josh James)則從Benchmark Capital拿到了3000萬美元的第一輪融資并創(chuàng)建了DOMO。

站在Omniture的肩膀之上，DOMO宣言能夠bigger than analytics，絕對不是一句空話。

Beyond Big Data

DOMO本質上是一個為決策者提供服務的SaaS平臺，在這個平臺上，各種各樣的信息經由計算機的計算和處理，已經將海量的數據濃縮和提煉成為可以在一個小小的手機屏幕上展現，而人類只需要根據這些信息做出決策即可。

當前，機器學習等名詞越來越流行，激起了計算器代替人類工作的幻想，其宣揚者似乎相信只要輸入足夠的學習資料，計算機就可以執(zhí)行任何任務。另外一個體現這種傾向的詞是“大數據”，很多人以為數據越多，創(chuàng)造的價值就越多。

數據都是沉默的，計算機能夠找到人類沒有注意到的模式，但無法比較不同來源資料整理出的模式之間的差別。從現實意義上說，從各種各樣的數據來源取得N份不同的“大數據”，進行數據的分析和可視化提供給人類決策，其現實意義遠遠超過對獨立的數據進行所謂的“大數據分析”。在不遠的將來，越來越多的應用都會是通過API的方式來被使用，所有的數據源都可以在互聯網上聯通，屆時，單一的“大數據”概念必將會被超越。