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EverString：一个电话引爆的企业级应用
文 | 沈凌莉 来源：创业邦
“我们的客户都是公司的销售和总监。他们以往用到的服务，一般能够帮他们把销售转化率提升20%左右；我们可以提升到300%。”EverString的创始人杨文杰说。
EverString是大数据分析类的公司。但在业务上，它现在的应用场景跟最初有很大的差别。最初，它专注于金融投资行业，但业务很快遇到了瓶颈。是客户的一个电话，让他们突破瓶颈，发现了新大陆。
把人工智能带入企业级应用
EverString做的是典型的B2B型业务，面向公司的销售和市场部门，可以精准地筛选出公司的潜在用户，帮助销售减少寻找潜在用户的机会成本，提高客户转化率，另外，还可以帮助企业精准地寻找到新客户。
“我们只分析公司，不分析个人。”杨文杰说。EverString分析的公司数据，一端是EverString的企业客户内部的数据，一端则是这些客户企业的潜在企业客户的数据。前者由客户企业提供，后者则通过挖掘全网在线企业数据和购买而来。
结合这两部分数据，系统通过机器学习自动建立客户模型，首先分析企业现有客户，然后再利用模型在全美国寻找最像企业现有客户的潜在客户。并且，整个建模过程都是全自动的，无须任何人工介入。
EverString目前主要应用在北美市场。企业客户只需要像登录微信、QQ一样登录在Everstring上的账号，将自己的CRM系统(客户关系管理系统)与Everstring的引擎连接就可以了，剩下的事就可以交给系统了。
潜在客户企业方面，杨文杰介绍，EverString目前已经积累了美国近700万家企业画像数据。它构建了一个智能爬虫搜索分析全网的企业网站，利用自然语言分析、非监督机器学习将其分解成产品页面、招聘页面、团队介绍页面等等，从这个页面当中挖掘具体的信息，然后把这个信息放到机器学习的模型当中去。基于一些简单的变量做一些预测已经是行业中大家都在使用的技术。但EverString是利用非结构化的文本做机器学习，同时实时地分析上十万到百万个变量。
这个预测分析过程每分每秒都在进行。杨文杰介绍，EverString到目前为止已经为56家客户公司构建了他们的企业模型，平均的转化率提升超过了3.8倍。现在EverString的客户当中已经有5家世界500强，还有很多是美国高速成长的公司，其中一家企业在使用EverString两个月内销售收入翻了一倍。基于此，EverString从上线以来，短短6个月时间，实际入账的销售收入超过了百万美金，预计到2015年底年费收入将超过700万美金。
一个电话引发的爆发
美国整个B2B市场营销行业在2014年的市场规模是360亿美金。可是EverString最终找到这条路，却看似源于一个偶然。
杨文杰曾任职摩根大通投资银行分析师、美国大型私募基金投资经理。在硅谷做投资的时候，他受到一个投资理念的启发，就是挖掘那些别人都听说过的公司。那时，他开始尝试用机器学习和自然语言分析去追踪分析美国近400多万个企业网址，探索其中关于公司的成长信号的内容，譬如公司正在招聘什么人等信息。
这个方法成功地帮杨文杰找到了好几家潜在投资对象。他很快决定辞职创业，把这个技术能力扩散出去。他打电话给自己在上海交通大学数学系的校友汪超——两人在大学时就是创业搭档——汪超很快接受了杨文杰的建议，两人打造出了EverString的雏形。
后来，借在斯坦福念MBA的机会，杨文杰结识了很多斯坦福的博士，于是招兵买马，建立了一个涵盖自然语言分析、神经网络、数据挖掘人才的团队。
从杨文杰自己的经验出发，EverString技术最初的应用方向是针对金融行业，帮助他们分析潜在投资对象。
但产品开发出来之后，EverString团队很快就遇到了一个瓶颈，那就是EverString针对金融投资行业的业务很难做大。因为EverString服务的金融公司们的潜在投资公司有很大的重合度，所以每一家公司对EverString服务的使用就具有很强的排他性。那时，EverString刚刚从红杉、IDG、真格基金那里融完了第一轮160万美元资金，花了一年时间搭建起了理想中的团队。他们试图找一个新的应用场景。
转机出现在一个电话里。美国一家杀毒软件公司的市场总监打来电话，询问EverString的数据分析产品能否用在市场营销中，帮助寻找潜在客户。杨文杰和汪超之前没考虑到这个问题，但既然有人互动提出需求，他们决定做一下尝试。
尝试给出了惊喜的效果。他们发现，在营销行业帮助企业分析下一个客户，与对投行的分析方法是一样的。而且，有一个好处是，每家公司针对的客户差异性很大。这家打来电话的公司获得了意想不到的好效果，客户转化率提高了将近2倍多。这让EverString整个团队都感到非常意外。2014年1月初，EverString团队正式决定100%地全力投入到市场营销市场。
EverString的这个转折使它的价值迅速体现出来。他们才做了三个月，就收到两家大企业的收购邀约。6个月之后，2014年6月，EverString拿到1200万美金A轮融资，这是目前美国大数据预测分析行业最大的一轮融资。投资方除了国内的红杉资本、IDG之外，还有真格基金和美国光速资本。
EverString目前的客户主要分布在高科技、电信和保险三个行业。“我们能做好这三个行业已经够了。在美国，他们每年花在B2B找客户上面的就达到360亿美金了。”杨文杰说。
目前，EverString在硅谷和北京都设立了数据科学和工程研发团队。“我们的业务扩展速度目前主要取决于我们的团队规模。”杨文杰说。中国目前有4000多万的中小企业，EverString在北京设立团队，就是希望能逐渐向中国的企业智能市场扩展。
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团队消息应用 Fleep 增加 ID 功能，想让用户不再依赖电子邮件
团队消息应用 Fleep 是由几名前 Skype 工程师 所打造和背书 的产品，如今这款应用在成为电子邮件杀手的道路上又前进了一步。
这家爱沙尼亚的初创公司提供 iOS 和安卓版 应用 ，并为 MacOS、Windows 和网页端提供不同应用。这家公司现在推出了名为“Fleep ID”的功能，用户可以用自己的用户名通过 Fleep 联系到想要进行对话的任何人。 不过由于 Fleep ID 与电子邮件兼容——我的就是 steve@fleep.io—— 久而久之就可以让用户不再使用电子邮件。
发送到用户 Fleep ID 的任何信息，即使发件人不是这款消息应用的用户，这些消息也会根据参与者分好类，显示在 Fleep 上，而 Fleep 上的其他功能可以照常使用。
这些功能包括添加其他人到会话中（包括通过电子邮件联系的非 Fleep 用户），将一条信息放到工作安排中，查看信息是否已读以及访问用户的“文件抽屉”，后者是会显示会话中所有有关的文件附件的地方。
Fleep 的联合创始人兼首席执行官亨·鲁克尔（Henn Ruukel）在一份声明中表示，“推出我们自己的 ID 对于 Fleep 来说是一个重要的里程碑事件，我们不仅仅是打造一款团队内部协作工具，另一个 HipChat 或是 Slack，这些我们不感兴趣。相反，我们是在打造一款真正可以替代电子邮件会话的工具，这是我们的使命。”
然而在某种意义上，要想征服电子邮件你必须先成为它。因此对于不是 Fleep 用户的人而言，Fleep ID 也就像是一个电子邮件地址。请看下面的两张屏幕截图。
鲁克尔在 Fleep 上的聊天中告诉我，“Fleep ID 看上去像电子邮件但实际不是，它只是与电子邮件兼容。我愿意把 Fleep ID 看做是手机号码，是在固定电话之外引入的一种东西。当然在以前，固定电话占据主流，谁能想到有一天人们只在商业名片上印上手机号码而没有固定电话，这在过去是不可理喻的。而这一天已经到来。现在我们想在电子邮件上进行同样的变革。在电子邮件之外，我们推出了 Fleep 网络，人们可以迁移到这个网络上来获得更好的体验，让会话得到优化，每一个人都按自己的步调行事。”
来源：TC
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印度版“58同城”融资$1.5亿，准备拆分“航母”灵活运作
Source:TC （编译：Trinity）
Quikr是印度最大的广告分类网站，近期它又获得了前期的Tiger Global的对冲基金，瑞典风投基金投资公司AB Kinnevik以及香港的Steadview Capital的新一轮1.5亿美元的融资。
这一轮是Quikr融资史上的里程碑，这是Quikr有史以来筹集到的数目最大的一笔融资。这使得Quikr坐拥3.5亿美元雄厚的身家财产。Quikr将会把这笔融资应用于发展移动业务，拓展其最有实力与活力的行业领域，包括汽车产业、房地产、求职、服务业等等。Quikr宣称它每月拥有3000万用户量，这些用户包括个体消费者和小型企业家。同时不得不提的是，在印度，它的用户已经全面覆盖了将近1000城市。
Quikr的创始人兼现任CEO Pranay Chulet在采访中指出：他们业务80%都来自于手机移动客户端。Quikr拥有一项使自己不同于其它的分类广告网站的独门绝技，那便是它在1月份发布的可以在网站和客户应用端使用的QuikrNXT。QuikrNXT可以使目标买家和卖家在不暴露电话号码的前提下发送文本和图片。Chulet 说大部分的Quikr用户都是通过 QuikrNXT进行业务交流的。
Quikr 正计划开发一个叫做quikrhomes.com的房地产门户网站，由于房地产市场的复苏，过去几年里，房地产股票市场的呈现双倍的快速增长。这个新兴网站将与软银扶持的房地产网站巨头 Housing.com和印度最大在线房地产平台CommonFloor同台竞争，要知道CommonFloor也已获得Tiger Global、Google Capital、MagicBrick.com和99Acres的投资。
Chulet指出公司将会在求职和服务业上发展得更加深入，极有可能将它们各自发展成为一个独立的分支。
“我们在这些领域上已经是领袖式的人物了，尽管人们还没有意识到通过完全系统化的规划我们在这些业务上已经变得有多么的强大。”Chulet说道，“Quikr就如同一艘巨大的航母，这导致它在有些领域都不能运行得灵活自如。介于此点，当然是时候为这些特殊领域的精兵强将让出一片用武之地，让他们自由翱翔了”
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Slack终于确认获 1.6 亿美元融资，估值达到 28 亿美元
Slack 以 28 亿美元的估值融资 1.6 亿美元的传言传出已有一段时间，在今天终于被官方证实。
这轮融资过后，Slack 截至目前总共已融得了 3.4 亿美元。距离去年十月公布上一轮融资才半年左右，Slack 的估值就翻了不止一番。上次他们以 11.2 亿美元融得了 1.2 亿美元。
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自2014年2月产品上线后，Slack就受到用户和投资者的追捧，成为有史以来发展最快的SaaS公司。推出当天就有超过8000家公司注册；2014年2月26日，以2.5亿美元的估值完成4275万美元的融资；2014年10月31日，Slack融资1.2亿美元，估值高达11.2亿美元，正式成为独角兽俱乐部成员。
Slack的自我定位是“邮件杀手”，希望解决邮箱常被塞爆而又会忽略重要邮件的问题。具体方式是将分散的沟通方式聚集到一个地方，邮件、IM、短信、类似 Yammer 的工具、企业内网和 Wiki 等都能在 Slack 找到，其实就是聊天群组+大规模工具集成+文件整合+统一搜索。此外，Slack还整合了Twitter、Zendesk、Crashlytics和Heroku等服务，将他们的通知提醒、Bug追踪等数据融入到公司内的信息流中。
本轮融资中，新加入的投资方包括：DST、维港投资、 Index Ventures, Institutional Venture Partners 和 Spark Capital Growth。有意思的是，所有之前的投资者，全部有参与跟投。包括 Accel Partners、A16Z、Google Venture、凯鹏华盈、Social + Capital Partnership 等。
这家创立一年出头的公司，目前拥有 750,000 的日活用户，和 200,000 付费用户。包括 Adobe、BuzzFeed、Live Nation、纽约时报、PayPal 都是它的用户。
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企业协作平台Box收购交互式3D效果制作公司Verold，并开源JavaScript应用框架
前日，企业协作平台Box宣布完成对Verold的收购，后者是一家初创公司，主要开发基于云的3D模型查看器和编辑器。Verold的特点在于使用WebGL，WebGL是一个JavaScript API，不需要插件就可以在浏览器中呈现交互式3D计算机图形。
Verold的应用范围极其广泛。工程师可以用它分享产品的3D模型，遍布全球的供应链可以快速同步信息；老师可以用它在课堂上营造出生动的教学情境，尤其是在数学课和地理课上；电商可以用它提供交互式3D购物体验。
通过收购Verold，Box希望为自己的4.5万户企业用户带来企业协作的新形势，用户将能以3D模型的形式预览、注释和协作。这种应用形式并不新鲜，在此之前，Verold已经和亚马逊、皮尔森、Mixamo、Autodesk等大型企业合作过。
宣布收购后的第二天，昨日，Box又宣布开源T3框架，该技术被Box内部应用于大型JavaScript应用程序的部署。T3将可伸缩的JavaScript应用架构转换为去模型化的系统。这样一来，就能够独立编写小组件。
Box称，T3已经开发了10个月，T3实现新特性的速度比传统JavaScript快一些。总的来说，T3的目的是帮助实现企业协作和模块化设计。
来源：36氪，作者：胡卷卷
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Linkedin新推企业内容发布工具Elevate，借助员工社交关系分享企业信息
Linkedin面向企业推出信息管理与发布工具Elevate。这个工具的最大特点是基于员工的LinkedIn关系网络帮助企业传播内容， 并让后者及时高效得将企业PR相关的内容分享到Linkedin和Twitter上。Elevate已在网页端,iOS和Android三大平台上线。
通过Elevate，企业可以借助员工的社交关系分享内容，一方面有利于企业增加曝光度和影响力，另一方面也能加强员工与企业的联系，增强其归属感。
Elevate在内容管理上结合算法推荐和人工管理，前者来自新闻阅读应用Pulse和信息聚合网站Newsle上的企业相关信息。Elevate还将根据读者活跃度，给出员工分析内容的最佳时间，提高内容传播的效率和影响力。
同时，Elevate还具有传播效果分析功能，企业和员工都能看到所发布内容的点赞数、评论数和转发数，以及企业职位的浏览量和企业主页关注度的变化。
Linkedin在2013年和2014年分别收购了Pulse和Newsle，这两家公司的主要业务都集中在信息的聚合上。Elevate的加入则盘活了Pulse和Newsle上汇聚的内容，使内容在Linkedin，乃至其他社交平台上流动起来，激励用户以社交分享反哺社区，保证其活跃度。
来源：36氪 作者：李植树
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企业数据分析公司 Domo 正式推出服务，再融资 2 亿美元
一家公司雇佣了 600 名员工，完成了 4.5 亿美元融资，年销售额达到 1 亿美元，但却仍然处于保密状态，这样的情况非常少见。不过，由 Omniture 联合创始人 约什·詹姆斯（JoshJames）建立的Domo 并不是一家寻常的公司。
Domo 创立于近 5 年之前。该公司开发的平台可以收集及归纳许多来源的商业情报数据，并实现这些数据的可视化。该公司的理念是实时提供所有信息，帮助企业高管清楚地看到当前企业正在发生什么。
Domo 可以关联至超过 300 个数据源。这其中包括 Salesforce 等传统的客户关系管理（CRM）平台、Concur 费用报销系统，以及 Twitter 和 Facebook 上的企业社交媒体帐号。
凭借这些数据，终端用户可以看到企业各个部门如何运作。而基于客户不同的业务类型以及终端用户的职位，这一平台将提供不同的功能。
例如，品牌可以使用 Domo 去查看，他们的广告和社交媒体营销活动是否推动了用户互动；电商公司可以跟踪转化率和用户放弃的购物车价值；销售团队可以看到，哪些员工的销售绩效最好、最有效；而财务部门将可以实时获得关于报表的更详细信息。
不过最重要的是，企业高管将可以完整地看到，整个公司如何运转。Domo 创始人约什·詹姆斯表示，该公司完成的 70%销售都有企业 CxO 级别的高管参与。在该公司的所有客户中，约有一半的 CEO 会使用其平台。
“目前市面上还没有这样的平台。”詹姆斯表示，“我们是提供此类服务的唯一一家公司。”
Domo 的用户似乎也对此表示赞同。尽管尚未公开推出服务，但这一平台已经吸引了超过 1000 家客户，而该服务的价格为每用户每年 2000 美元（最低起售价为 2.5 万美元）。客户可以获得深度订制的面板，显示所有对他们可能有价值的信息。
Domo 的客户中包括中型公司，以及“财富 10 大”排行榜的财团。这些客户使用 Domo 的平台去跟踪及管理业务各个层面的动态，并据此作出决策。詹姆斯表示，Domo 今年的年销售额将超过 1 亿美元，而 2016 年还将翻番。
Domo 已经非常成功，那么该公司如何还能保密？詹姆斯表示，这需要通过大量的保密协议。
到目前为止，如果客户希望使用 Domo 的服务，那么需要与 Domo 的销售和技术支持团队合作完成注册，使服务上线运行。不过首先，这些客户必须同意，不会向其他人透露 Domo 目前正在做什么。
这样的保密听起来可能很极端，但 Domo 有着自己的目的。詹姆斯表示，该公司首席营销官和销售主管最初曾犹豫要不要这样做，但这样的保密模式使 Domo 可以在正式发布服务之初取得巨大的领先优势。
他表示，保密模式“使公司吸引了大量关注。而人们对你的工作感兴趣并不是一件坏事。”
在过去多年对平台的开发及优化之后，Domo 已准备好面向新客户开放其平台，而客户将可以自助注册。该公司在小规模的客户会议 Domopalooza 上公布了这一消息。
（Domopalooza 会议上的主题演讲者包括詹姆斯、Facebook 首席运营官谢丽尔·桑德伯格（Sheryl Sandberg），以及 Oakland A 总经理比利·比恩（Billy Beane）。）
在公开推出企业数据分析平台的同时，Domo 还宣布了新一轮融资。该公司已经完成了 2 亿美元的 D 轮融资。此轮融资由贝莱德集团领投，Capital Group、Glynn Capital，以及此前的投资方纪源资本参投。
该公司在最初 4 年的运营过程中曾融资约 2.5 亿美元，投资方包括 TPG Growth、Salesforce、T. Rowe Price、富达投资、摩根士丹利、Viking Ventures、Dragoneer Investment Group、Greylock Partners、IVP，以及 Mercato Partners。
最新一轮融资对该公司的估值为 20 亿美元，高于一年多以前上一轮融资时的 8.25 亿美元 。
对于一家尚未正式推出产品的公司而言，这样的估值已经很高。不过，该公司的年化营收已达到九位数美元，随着新客户的到来还将有巨大的增长。
此外请不要忘记，这家公司的创始人是约什·詹姆斯。他白手起家建立了 Omniture，带领该公司完成了上市，并于 2009 年以 18 亿美元的价格将公司 出售给了 Adobe。
毫无疑问，投资人正在为又一次大规模投资退出下赌注，而詹姆斯本人也是如此。在接受我们采访的过程中，他表示，Domo 已经成立了管理团队，并且能实现 50 亿美元的年营收。这 相当于 Salesforce 当前的水平 。不过詹姆斯认为，Domo 还可以更加壮大。
“我们希望打造一个年营收 500 亿美元的业务。”他表示。
来源：TC
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Dashlane 推出收件箱扫描工具，发现保存在电子邮件中的密码
即便你在不同的网站上用不同的密码，还是有很多途径会泄密。密码管理及数字钱包提供商Dashlane 称，电子邮件也是密码泄露的途径之一，但人们经常忽视这一点。人们经常通过电子邮件来分享登录信息、纯文本密码以及其他敏感数据。如果黑客入侵了收件箱，他们就能迅速获得被害者众多帐号的密码。而如果被害者在很多地方使用相同的密码，黑客入侵所造成的危害就更大了。
这也是 Dashlane 在本周推出 收件箱扫描（Inbox Scan）工具的原因。这个工具能自动搜索用户的收件箱，寻找分享的密码等敏感信息。
用户可以访问 dashlane.com/scan 来使用这一服务。服务简单易用，可以扫描 Gmail、Hotmail、雅虎邮箱、美国在线邮箱中的敏感信息。用户使用该工具需要通过电子邮箱提供商的验证，允许 Dashlane 临时访问收件箱。当扫描完成时，Dashlane 不会存储用户的个人数据。
扫描的评估结果会以“收件箱健康报告”的形式呈现给用户，包括分享了多少个密码，创建了多少个帐号，受密码泄露影响到的帐号数，弱密码/重复密码的通知。
用户的帐号会以泡泡堆的形式呈现，泡泡越大，帐号就越重要。红色泡泡意味着收件箱扫描工具发现了与帐号有关的纯文本密码。
我几乎注册了 Web 2.0 时代以来的每一个网络服务，并从 Gmail 诞生之初就开始用 Gmail，我的收件箱扫描报告相当吓人。如果这个工具能删除那些消亡的创业公司的帐号就好了，不过我知道这不是主流用户的需求。
由于 Dashlane 不存储报告，如果用户想要改正收件箱的问题，就需要以 PDF 格式下载完整报告，从而更细致地查看数据。当然，你也可以用 Dashlane 的应用来修改自己不安全、泄密的或重复使用的密码。
Dashlane 首席执行官伊曼纽尔·沙利特（EmmanuelSchalit）表示，公司研究发现，只有 1% 的美国人最害怕黑客窃取自己的电子邮箱。但在现实中，黑客们最喜欢入侵电子邮箱，因为电子邮箱中有大量和帐号有关的个人信息。收件箱扫描工具就是要堵上这个漏洞。尽管它不能保护电子邮箱免于入侵，但却能限制黑客入侵电子邮箱后造成的损失。
这个程序在 Gmail 上效果很好，但我用它来测试 Hotmail 时却崩溃了，实际效果因情况而异。
考虑到收件箱扫描工具完全免费，而且提供了一些非常重要的信息，因此值得一试。扫描只需几分钟，不过这要看用户的收件箱有多大，用户可以在方便的时候进行扫描。
来源：TC
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云+机器学习=？
周六，亚马逊宣布AWS将新增机器学习服务，这项服务“面向没有经验的开发者，可以完全托管”。提交至该服务的所有数据都将保密，而随着客户向其中输入更多数据，这一系统将越来越智能。
过去的多年里，机器学习技术一直在亚马逊公司内部使用，主要被用于亚马逊商城的个性化推荐。但AWS的一些大客户，包括社会活动网站Change.org，要求亚马逊提供更多的机器学习支持。
对于大多数企业，包括中小型互联网企业和几乎所有的传统企业，它们不具备自己搭建云平台的能力和优势。云就像电网集中供电一样，通过网络从hub向分支传输资源和能力。每个企业自己进行数据存储、计算、分析，就像自己用发电机发电一样，不会是主流现象。
在亚马逊之前，其他巨头也在尝试将云和机器学习结合起来，微软推出Azure云机器学习平台，谷歌则允许Prediction API接入谷歌云。
《纽约时报》评论道，微软、谷歌、亚马逊谁会成为最大的赢家，这不是最重要的，最重要的是，亚马逊拉低了云机器学习的价格和门槛。我们离一个低成本预测的时代更近了，而这里说的预测，不局限于预测购物行为、观影喜好等等，而是全面渗入整个世界：基因组学，物联网，大型网络软件，企业决策……
当然，就像电厂故障会带来巨大的经济损失一样，随着云平台承载了越来越多的任务，安全性和可靠性被摆在了更重要的位置。哪家公司都不想像Netflix一样，因为AWS数据中心故障，用户无法正常观看视频。
云服务是否能赢得足够的信任和认可，除了本身的政府的行动对此有很大影响。去年，6亿美金的CIA大单最终花落AWS。老顽固CIA的认可，是对AWS可靠度和影响力的有力背书。而在我国，去年工信部出台可信云认证，试图指出一条透明的云服务之路。
来源：36氪 作者：胡卷卷
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Amazon云服务家族AWS继续扩大，新增机器学习工具、云存储和第三方软件交易平台
近日，Amazon在旧金山召开的AWS（Amazon Web Services）论坛宣布，在其云服务家族中加入一项Machine Learning，为没有机器学习背景的开发者提供分析和预测工具。该应用基础版目前有一年的免费期，只限美国东部地区。
在此之前，很多公司如Netflix和维权网站Change.org都在使用Amazon的AWS工具，来对用户行为和数据进行分析和推断。但通过原有工具实现机器学习的任务对技术人员要求较高，Amazon这次希望搭建一个门槛更低的平台，更好地为企业用户服务。
Amazon内部使用机器学习已经很多年，而这些企业用户对这项技术也垂涎已久。坐拥大量数据的开发者越来越多地需要从这些数据中挖掘价值，比如电商可以根据分析用户行为关联，选择性地投放广告。这些对数据分析、建模的要求很高，同时用户需求很大。使用Amazon的新工具，只需要大致三步：首先使用Amazon S3或Redshift建模，然后对模型进行验证和优化，最后使用它来进行预测。
在这个领域，目前也是存在竞争的。如微软旗下专注云服务的Azure在二月推出了自己的机器学习工具，而IBM上个月收购AlchemyAPI后，将把AlchemyAPI的深度学习技术整合到Watson核心平台，增强Watson挖掘非结构化数据并识别出它们之间联系的能力。
除了机器学习工具，Amazon这次一口气推出了另外两个企业服务，一个是云存储服务，叫作“亚马逊弹性文件系统”（Amazon Elastic File System），用以处理容量超过1PB（相当于1024TB）的庞大数据，这么说可能有些抽象，举个例子，1PB存储空间可以是连续十多年拍摄的高清视频。
另一个是第三方软件交易平台，可能颠覆以往的软件采购模式。像正在席卷的订阅式大潮一样，企业客户不再需要签订多年的订购合同，而是可以通过这个平台按月租用软件，并通过Workspaces服务在亚马逊提供的虚拟PC上运行，灵活性增强。
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