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車品覺：它是抓捕本·拉登的幕後英雄，隻服務100家客戶，估值卻高達200億美元！
2011年2月15日，美國海關的一名年僅32歲的情報人員傑米· 薩帕塔，在墨西哥的一條高速公路上被一群毒販射殺。
盡管他開著防彈的SUV並且亮明了自己外交官的身份，但是15名手持自動來福槍的毒販依然果斷開槍。與薩帕塔同行的另一位探員維克多·阿維拉幸免於難，逃回華盛頓。
美國禁毒署（U. S. Drug Enforcement Administration，DEA） 虎軀一震，勃然大怒，誓死要報仇雪恨。然後卻無從下手，當時毒販手腳麻利，留下的證據太少。
他們很快求助了一家數據公司，並展開了名為Operation Fallen Hero的行動。
利用這家公司提供的軟件，DEA得以在浩瀚的人物、地點以及事件等等元素中間建立複雜的關係鏈。同時這家公司還吸納入聯邦探員們額外的信息：大毒梟們及他們的馬仔們，他們各自的融資渠道以及運毒路線。並且整合了其餘的監控信息：銀行流水、路邊的監控路線、無人機拍攝的視頻、線人筆錄以及通訊記錄等等。
這些複雜而孤立的信息，被整合到這家公司的一個完整係統中，進行複雜的分析。
算法太複雜，大家自行用《神探夏洛克》的情節腦補吧
最後的結果令人震驚，這家公司理清了關鍵人物以及關鍵組織的關係，並確定了主要嫌疑犯。
最後結果是美帝通過跨境執法，侵入到墨西哥及南美多國，繳獲了半噸左右的可卡因、30公斤的冰毒以及近300件武器，最終還逮捕了676名毒販，包括暗殺聯邦探員的大部分毒販。
在此前，這家數據公司曾在追捕本•拉登的行動中承擔了重要的情報分析工作。
在商業方麵，他們每年幫助客戶摩根大通避免數億美元的不必要損失。甚至還幫助SEC追回了納斯達克前主席麥道夫所隱藏起來的數十億美元巨款。
他們隻服務100家客戶。
1500人規模，卻實現市值200億，年收入10億，接近uber、Airbnb。這家以低調和神秘聞名矽穀的數據公司，就是Palantir。
Palantir的創辦
2004 年， Paypal 創始人兼 Facebook 早期投資人的彼得·蒂爾和亞曆克斯·卡普，以及喬·朗斯代爾、史蒂芬·科恩、南森·格廷斯 共同創立 Palantir。
彼得·蒂爾，斯坦福本科及法學院JD的高材生，曾在1998年創立Paypal。
在2002年Paypal被eBay收購後，他華麗轉身，成為目前矽穀最火的投資人，投資的公司包括：Facebook、Asana、Quora、LinkedIn、Yelp、Yammer等。後來，他一手扶持了Palantir。
彼得蒂爾
Palantir這個名字就來自蒂爾鍾愛的《指環王》中一個可以穿越時空、洞察一切的水晶球“Palantiri”，而這也就契合蒂爾創立Palantir的初衷：用技術維護世界，保障人們的人身和隱私安全。（無疑，這個想法也是飽受爭議的）
Palantir兩款產品，分別麵向企業和政府
最近，阿裏前副總裁、京東金融首席數據官車品覺老師得以拜訪到這家神秘的矽穀獨角獸。
在這位名震數據圈的“數據老江湖”眼裏，這家公司藏著神秘樣的秘密？
車品覺老師獨家揭秘Palantir
幾年前，我以阿裏副總裁的身份去交流，卻發現他們辦公室門口居然連塊招牌都沒有，隻派了一個普通職員來跟我簡單打招唿，說了幾句話，就對我不管不理，甚至連一個PPT 都沒給我看，就讓我走了。
近來，我又一次去舊金山灣區拜訪Palantir，並且經朋友介紹，我非常幸運地與該公司的一位高管共進了午餐。這次拜訪，使我得以近距離接觸這家神秘的公司。
隻服務100 家大客戶
目前，Palantir 隻服務大客戶，且隻有100 家左右，但都是美國的大型機構。
Palantir 的員工規模約為1 500 人，沒有銷售人員，全都是工程師，可以說是一家百分之百工程師文化的公司。
它的工程師主要分成兩種，一種外派到客戶企業，赴現場解決問題；另一種在企業內部，專注製作更好的數據產品供其他工程師使用。
Palantir 不需要銷售人員，因為他們認為自家的工程師足夠優秀，工程師就是銷售人員，可以跟客戶企業的CEO 直接會麵。他們一開始談生意時，並不會事先承諾什麼，而是詳細確認對方碰到的問題，分析是否有信心解決。
當工程師認為有足夠的數據和能力去解決問題時，才會提出承諾、接受訂單。
美國陸軍Palantir用戶界麵
Palantir 的收費模式也很有趣，他們前期免費為客戶解決問題，在項目差不多確定完成時才會和客戶說：“我們已經解決了問題，現在付費吧。”當然，解決問題的價格是比較昂貴的，一個項目往往要收取客戶數百萬美元。
直接跟CEO 交易
可見，Palantir 的模式是通過進入現場、提供免費服務，以證明自身的能力和價值。
而且其服務是高度定製的，Palantir 用最聰明的人、最昂貴的工程師，去解決客戶公司最有價值的問題，卻不以產品特性或量化產出這樣的預期來計價，要麼百萬美元，要麼零收費。
所以，Palantir 的秘密之一就是，把優質資源留給最值得解決的問題、最願意付錢的公司。正因如此，他們鮮有和技術主管交流或談交易，而是直接跟客戶CEO 達成合作。
Palantir Capital Markets，專門解決金融市場上的各類數據需求。
所以，Palantir 和矽穀其他公司很不一樣，穀歌、Facebook 往往先研發好產品，然後推向大眾市場；而Palantir 是問題驅動型公司，追求有效、垂直地解決問題。
他們很明確地去解決一個大問題，然後在大問題裏賺取報酬。與我交流的Palantir 高管來自穀歌，他很坦率地說，未來Palantir 的瓶頸大概也在這裏，考慮到日後營收的可擴張性，不排除會逐步做垂直行業的解決方案，需要在精準解決服務和升級模式類型中尋找新定位。
品覺幹貨——如何在中國打造下一個Palantir？
數據集成比技術更重要
Palantir的高管對我說的第一句話便是：“Palantir 沒有你們想象的那麼高科技”，並解釋其強項是數據集成和數據保護，不像外界傳言般擁有獨特的安全數據，亦不做行業性的產品或服務，隻是提供技術能力。
數據集成是我們做數據分析時，數據整合是非常重要的基本功，但很多人都不願在這一方麵花精力。相反，這位高管透露，Palantir 在這方麵花費了最大的精力。我和他的想法不謀而合，數據整合是大數據非常關鍵的部分，企業若想成為大數據公司，必須在這方麵下足工夫。
這位高管特別強調Palantir 對數據安全的在意，其所有數據都由用戶提供，不該整合的數據，他們絕對不會觸碰。Palantir 介於穀歌與Facebook 之間，有一套完整的策略去決定數據什麼時候可以關聯，什麼時候不行。
認知圖譜是未來的關鍵
對於技術公司來說，下一步的關鍵是知識圖譜，即如何從數據中提取知識。
知識圖譜的認知過程大致分為三個步驟：
●Read（讀取）：讀入所有的數據文件，如郵件、文檔、社交文本等，並將其結構化；
●Resolve（解決）：從中提取重要的信息，並和其他信息相連接；
●Reason（推理）：通過這些相連的知識圖譜，利用機器學習的方法找出最後的圖譜。
某上市公司A 公告任命一位董事，認知圖譜就可通過“讀取”轉化分解為人、公司、動作、職位等結構化數據；再通過“解決”連接該人物的曆史工作記錄、朋友、同事等；最後通過“推理”發現該董事以往同事的朋友在售賣A 公司的股票。
這是認知圖譜的典型應用案例。
而Palantir可以看做是這一技術的先行者。知識圖譜的探究，讓我們開始見到從大量數據及其關聯之中獲得新知識的曙光。以前我們帶著問題去找答案，如今在認知科學的帶領下，人類可以真正地讓數據去探索未知。
數據即先機
我發現，當數據越不完整，又或者連問題都尚待定義時，人類在這時就可以憑經驗作出判斷，而這是機器最不擅長的。長期以來習慣了在數據缺乏下拍腦袋的人們，當然很難明白“數據即先機”的道理。運用數據把決策前置，既是一種技術較量，也是一場組織變革。
這一問題首先體現在運營數據上。
現今企業對數據的價值認知也很初級，大都還是非常不習慣主動收集數據。大部分管理人員在做決策前，還是認為數據作用不大，很多決策者還是習慣拍腦袋做決定。企業很容易從數據來源就開始出現紕漏，即數據從下而上的收集已不夠齊全。
大數據落地的三部曲是：意願、能力、工具。
即使我們今天已經很願意使用數據，但仍須配備相對的人力，然後看工具能否用得順手。
鮮有公司像Palantir一樣，人才鼎盛、數據豐富，而且會遇上各種障礙。事實上，國內很多數據公司也才剛起步，還有非常大的改進空間。
但這既是個問題，也是機遇。
《決戰大數據》《數據的本質》作者：車品覺
2017-10-07
大數據文摘
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最後更新：2017-10-09 11:03:14