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创业公司
必胜客，Gopro...7家成功创业公司教你如何正确玩转社交媒体做营销
本文作者：苏简·帕特尔拥有超过12年的数字营销经验，帮助数百家企业发展业务，提高网站流量，并推动用户获取。现在，作为When I Work公司营销副总裁，他将自己多年来学习的营销策略和战略应用在实战中，帮助公司进入下一个阶段。
如今不管是餐厅、理发店，还是政府机构，你都很难找到一家不使用社交媒体的公司或组织，因为每个人都知道，社交媒体能帮助你在线上接触到大量受众群，那么使用社交媒体是否意味着就是创建一个社交媒体账号，然后保持更新就可以了呢？
有时，很难判断出哪一个社交媒体网站最适合你公司。甚至更糟糕的是，你做了大量努力，依然无法获得成效。如果你的客户有很大一部分不使用Twitter该怎么办？有人会好好看你在Facebook上发布的内容吗？ And what inGod’s name is a “snap chat”?
对于上面这些社交媒体问题，网上肯定有很多“鸡汤”，不过在此，我们想用更加具体的实例来告诉你如何正确使用社交媒体，下面这七家公司可能会颠覆你对社交媒体使用的认知。
T-Mobile USA
T-Mobile是一家科技巨头，也是美国四大无线网络运营商之一。在无线网络服务这个充满竞争的行业里，没有哪家公司不想尽力接触到客户群。不过，T-Mobile并没有仅局限在用户参与度这些传统指标上面，根据社交媒体分析公司Social Bakers研究显示，利用Facebook，T-Mobile一直占据着社交媒体交互的“头把交椅”。
T-Mobile的Facebook主页上共收集了超过500万个赞，2014年三季度，他们Facebook主页服务响应率达到了难以想象的91.13%，也就是说，凡是Facebook上与T-Mobile进行互动的用户，10个人里里就有9个收到了他们的反馈。
相比而言，AT&T的服务响应率为68.3%，而另一家网络服务运营商Verizon的服务响应率只有65.66%.
Taco Bell
随着Doritos LocosTacos（多力多滋炸玉米饼）大获成功，Taco Bell希望能够进一步俘获互联网用户的“芳心”，Taco Bell采用了短视频营销方式出现在多个社交媒体渠道上，当然啦，他们自然不会忽视著名的短视频应用Vine。
在Vine应用上，Taco Bell邀请了著名的“剪辑王”Zach King制作了一段令人捧腹的6秒钟视频，这段视频立刻受到了Vine用户的欢迎，并且在其他社交媒体渠道上进行了分享。
Frank Body
像Taco Bell那样在社交媒体上抓住用户眼球，不失是一个好方法，另一个利用这种策略的公司就是Frank Body，这家微美容公司利用天然咖啡渣为主材料，添加护肤成分制造身体磨砂，继而达到美容的效果。在图片分享应用Instagram上，Frank Body利用了一点“恶作剧小手段”，有效提升了用户参与度。
Frank Body公司提出了“先弄脏后洗净”的使用体验，就是让人们在自己全身抹上咖啡渣，之后他们鼓励用户在Instagram上面发布使用他们新产品的自拍照片，并且在照片中打上Frank Body公司的标签。当然啦，至于要不要在社交媒体上传这样的“裸照”，全是由客户自己决定。
GoPro
在第一人称视角摄像头领域里，GoPro已经是一个知名度很高的品牌了。毫无疑问的是，GoPro之所以能够取得今天的成绩，部分原因是因为他们使用了YouTube。如何更好地展示一部GoPro摄像头能做些什么呢？答案就是YouTube，因为这个平台能把这款摄像头每一个想得到的状态都展现的淋漓尽致。
那些想要“逃离”自己办公室的人们，都想拥有一部GoPro。
如果你访问YouTube页面，会发现上面那些难以置信的视频都是用GoPro拍摄的，比如冲浪、曲棍球比赛、吉他弹奏、甚至还有一名“狮语者”。YouTube上有足够多精彩视频让你流连忘返。
必胜客
说到美国人最喜欢吃什么，那么非披萨莫属。可能你无法现象，必胜客的披萨数量比人还多。必胜客的Twitter账户不会发布一长串广告或优惠券信息，他们会发布一部分广告，一部分视频，还有一部分和披萨有关的庆典活动。
还有时….他们会在自己的官方账号上发布一个字…..（见上图）
Newcastle
多年以来，Newcastle啤酒已经成为新一波自我意识广告行业的先驱。最近他们搞的一次广告活动非常有意思，他们对外表态说，自己没有预算购买超级碗的广告。
那么，他们会用什么来代替呢？他们建了一个网站，然后利用一系列社交媒体渠道（YouTube、Twitter、Facebook）向人们展示如果自己有足够的广告预算，会在超级碗上投放什么样的广告。实际上，他们展示的广告都是有趣的恶搞，请的都是一些非名人，让他们扮演真实超级碗广告里的场景。
实际上，这些恶搞视频看似不是广告，却起到了广告的效果。
JetBlue Airways
随着航空行业的竞争日益增加，航空公司如果想要获得成功，那么客户服务无疑是最重要的要素之一。如果乘客对某家航空公司的失望日益增长，那么他们可能很快就会倒闭。
同样是来自社交媒体分析公司Social Bakers的数据显示，JetBlue航空公司虽然没有像T-Mobile那么高的服务响应率，但是他们在Twitter上71%的服务响应率在行业内已经算是非常优秀了，而且JetBlue官方账户服务平均响应时间只有9分钟。
我们知道，一般搭乘飞机的流程都非常复杂，但是有了这样高效的服务响应，用户几乎可以立即获得引导。干得好，JetBlue！
不管你的社交媒体策略是什么，必须明白想依靠社交媒体帮助企业获得成功，并不是看谁发布的内容最多，也不是看谁能爆出一些猛料，而是要看你能给自己的受众群留下什么样的印象。社交媒体是一把双刃剑，使用得当就能帮助你提品牌认知度，否则会让消费者感到你已经落在时代后面了。
（翻译：shark，编辑：picar）
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创业公司
创业公司如何招聘？“神奇的40分钟定律和两种语言”
本文作者：丁丁（微信公众号“金融女王”）
Sam Altman在YC创业课里说过，Airbnb的前100个员工都是创始人亲自面试过的。
对于初创公司来说，创始人亲自面试员工至关重要。
而很多创始人对招聘面试这些事并不是很擅长，比如我自己。
从今年年前算起我陆陆续续面试了十几个人。
期间踩了不少坑，所以想总结一些经验拿出来和大家交流。
今天谈一谈我发现的一条很神奇的规律，我把它称之为“40分钟定律”。
这个定律的意思是，面试时和你聊天的时间超过40分钟的人才是值得考虑的候选人。
在面试了十几个人之后，我总结发现所有不合适的候选人的面试时间都在20分钟左右，而所有合适的候选人的面试时间都超过了40分钟。
那么，20分钟和40分钟有什么本质的区别呢？
在我的经验中，面试的前10分钟会用来讨论候选人之前的学习和工作经历，之后还会有10多分钟用来讨论候选人和公司之间的匹配度（技能、经验、文化、薪资等等）。
大部分面试基本都由这两个部分组成，所以大部分面试的时间都在30分钟之内。
而超过40分钟的面试时间会比以上的流程多一个重要的部分：关于公司发展方向的讨论。
对于创业公司来说，每一个创始员工都在参与公司未来发展方向的制定和推动，所以合格的创始员工候选人应该在面试中提出很多Ta在这方面的想法。
以我们的自媒体项目为例，优秀的候选人一般都会和我花不少时间讨论一个问题：我们的自媒体会采用什么样的商业模式？
因为变现是几乎所有自媒体的发展瓶颈，所以有想法并且“懂行”的候选人都会问到相关的问题并和创始人切磋交流。
和这样的人面试你一般会有两种感觉：“非常爽”或者“非常痛苦”。
“非常爽”是因为你终于找到一个可以和你交流的人了，“非常痛苦”是因为Ta提出了很多专业而尖锐的问题让你知道自己需要进一步想清楚自己的创业方向。不过这两种感觉对公司的发展都是有益的，而且给你这些感觉的人很有可能成为公司至关重要的人。
接下来聊一聊面试时候选人会使用的“两种语言”。
这两种语言可以定义为“有意识”和“无意识”的语言。
美国著名心理学家丹尼尔·戈尔曼在他的经典著作《情商2:影响你一生的社交商》中曾对这两种语言进行分类讨论。
“有意识”的语言指的是通过理性思考所说的话，一般我们在和别人交流时从嘴里说出的都是“有意识”的语言。
“无意识”的语言指的是包括声音、语调、表情、动作这些很多时候不经过大脑思考就会自然流露出的“语言”。因为这些“语言”基本由潜意识决定，不像“有意识”的语言那样容易被大脑控制，所以这种语言往往能透露出一个人的真实想法。
我觉得这两种语言大家在平常生活中应该经常接触到，所以就不赘述它们的区别了。
在面试这个场景中，创始人可以通过一个候选人“有意识”的语言来考察这个人对与行业、市场、公司、方向等问题的看法和思维方式。
对“有意识”语言的接收和判断是大多数人都具有的能力，然而对“无意识”语言的解读能力就不是所有人都具备的了。
想要读懂候选人表达的“无意识”语言，创始人必须开启自己的直觉系统。
比如有时候我们聊完一个面试过程中并没有说错什么话的候选人，但最终还是“感觉”到这个人和公司的文化并不是很契合。
这种“感觉”就是我们的直觉系统接收了这个候选人的“无意识”语言后做出的判断。
举个例子，我面试每一个候选人时都会提到创业公司的不确定性，这种不确定性一方面代表着工作可能没有明确的流程和规章制度，另一方面也代表着员工可以根据自己的个性发展、不用受到条条框框的限制。
在听到这个描述后，虽然大多数候选人都在“有意识”的语言上表示可以接受这样的氛围（因为他们希望拿到这个offer），但是真正适合这种氛围的候选人的“无意识”语言会表现出兴奋、期待、乐观的反应（比如眼睛放光、语调上扬），而不适合这种氛围的候选人则会表现出质疑、谨慎、消极的反应（比如皱眉、避免眼神交流）。
以我的经验，面试过程中言不由衷的人挺多的，所以学会解读“无意识”的语言特别重要。
那么，如何培养自己解读“无意识”语言的能力呢？
我记得《情商2:影响你一生的社交商》里提到，可以在看电影的时候关掉字幕和声音，通过分析主人公的行为动作来判断他们当时的心理活动。或者也可以观察在透明会议室里讨论的人们，在听不到交谈内容的情况下判断他们的会议是在和谐友好还是剑拔弩张的氛围下进行的。
总而言之，想要解读“无意识”的语言，就要把一个人说话的内容和Ta说话时的行为表现分开来分析。
据说情商高的人都很懂得解读“无意识”的语言。
如果你现在情商还不高也没关系，《FBI教你读心术》就是一本在这方面很具有实操性的书。
如果你没时间读书，在面试完一个人之后撇开Ta说的话不谈回味一下Ta给你留下的“感觉”和“印象”，然后再做判断，也会让你避免犯“过于理性”的错误。
希望今天的分享对大家的招聘有所帮助。
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创业公司
从大数据的风水图，来看到底大数据是怎么回事
本文中的Big Data Landscape图笔者随手分享在LinkedIn上，不晓得引起大量转发和评论，截止本周，得到6700个like，3800次share，400多条comment，笔者也觉得很神奇。这里就跟从事大数据或者投资领域的朋友推荐一下。原文作者是VC First Mark的Mark Turck，提下这一家VC，主要投资于早期阶段技术类公司的风险投资机构，包括新兴媒体、广告、游戏、教育、云计算、分析和基础设备等方向。大家熟悉的Airbnb，Pinterest，Shopify都有它的投资身影。
技术型的高科技创业公司都是喜欢闪闪发光的新东西，而“大数据”跟3年前火热程度相比反而有些凄惨。虽然Hadoop创建于2006年，在“大数据”的概念兴起到达白热化是在2011年至2014年期间，当时在媒体和行业面前，大数据就是“黑金石油”。但是现在有了某种高原感。 2015年数据世界中时尚年轻人喜欢转移到AI的相关概念，他们口味变成：机器智能，深度学习等。
除了不可避免的炒作周期，我们第四次年度“大数据风水图”（见下图），回顾过去一年发生的事情，思考这个行业的未来机会。
2016年大数据还是“回事”么？让我们深度挖掘。
企业级技术 = 艰苦的工作
其实大数据有趣的是它不是直接可以炒作的东西。
能够获得广泛兴趣的产品和服务往往是那些人们可以触摸和感受到的，比如：移动应用，社交网络，可穿戴设备，虚拟现实等。
但大数据，从根本上说是“管道”。当然，大数据支持许多消费者或企业用户体验，但其核心是企业的技术：数据库，分析等：而这后面几乎没人能看到东西运行。
而且如果大家真正工作过的都知道，在企业中改造新技术并不大可能在一夜之间发生。
早年的大数据是在大型互联网公司中（特别是谷歌，雅虎，Facebook，Twitter，LinkedIn等），它们重度使用和推动大数据技术。这些公司突然面临着前所未有的数据量，没有以前的基础设施，并能招到一些最好的工程师，所以他们基本上是从零开始搭建他们所需要的技术。开源的风气迅速蔓延，大量的新技术与更广阔的世界共享。随着时间推移，其中一些工程师离开了大型网络公司，开始自己的大数据初创公司。其他的“数字原生”的公司，其中包括许多独角兽，开始面临跟大型互联网公司同样需求，无论有没有基础设施，它们都是这些大数据技术的早期采用者。而早期的成功导致更多的创业和风险投资。
现在一晃几年了，我们现在是有大得多而棘手的机会：数据技术通过更广泛从中型企业到非常大的跨国公司。不同的是“数字原生”的公司，不必从头开始做。他们也有很多损失：在绝大多数的公司，现有的技术基础设施“够用”。这些组织也明白，宜早不宜迟需要进化，但他们不会一夜之间淘汰并更换关键任务的系统。任何发展都需要过程，预算，项目管理，导航，部门部署，全面的安全审计等。大型企业会小心谨慎地让年轻的创业公司处理他们的基础设施的关键部分。而且，一些（大多数？）企业家压根不想把他们的数据迁移到云中，至少不是公有云。
（大数据分析的基本流程图）
从另一个关键点大家就明白了：大数据的成功是不是实现一小片技术（如Hadoop的或其他任何东西），而是需要放在一起的技术，人员，流程的流水线。你需要采集数据，存储数据，清理数据，查询数据，分析数据，可视化数据。这将由产品来完成，有些由人力来完成。一切都需要无缝集成。归根结底，对于这一切工作，整个公司，从高级管理人员开始，需要致力于建立一个数据驱动的文化，大数据不是小事，而是全局的事。
换句话说：这是大量艰苦的工作。
部署阶段
以上解释了为什么几年后，虽然很多高调的创业公司上线也拿到引人注目的风险投资，但只是到达大数据部署和早期成熟阶段。
更有远见的大公司（称他们为“尝鲜者”在传统的技术采用周期），在2011 - 2013年开始早期实验大数据技术，推出Hadoop系统，或尝试单点解决方案。他们招聘了形形色色的人，可能工作头衔以前不存在（如“数据科学家”或“首席数据官”）。他们通过各种努力，包括在一个中央储存库或“数据湖”倾倒所有的数据，有时希望魔术随之而来（通常没有）。他们逐步建立内部竞争力，与不同厂商尝试，部署到线上，讨论在企业范围内实施推广。在许多情况下，他们不知道下一个重要的拐点在哪里，经过几年建设大数据基础架构，从他们公司业务用户的角度来看，也没有那么多东西去显示它。但很多吃力不讨好的工作已经完成，而部署在核心架构之上的应用程序又要开始做了。
下一组的大公司（称他们为“早期大众”在传统的技术采用周期）一直呆在场边，还在迷惑的望着这整个大数据这玩意。直到最近，他们希望大供应商（例如IBM）提供一个一站式的解决方案，但它们知道不会很快出现。他们看大数据全局图很恐怖，就真的想知道是否要跟那些经常发音相同，也就凑齐解决方案的创业公司一起做。他们试图弄清楚他们是否应该按顺序并逐步工作，首先构建基础设施，然后再分析应用层，或在同一时间做所有的，还是等到更容易做的东西出现。
生态系统正在走向成熟
同时，创业公司/供应商方面，大数据公司整体第一波（那些成立于2009年至2013）现在已经融资多轮，扩大他们的规模，积累了早期部署的成功与失败教训，也提供更成熟，久经考验的产品。现在有少数是上市公司（包括HortonWorks和New Relic 它们的IPO在2014年12月），而其他（Cloudera，MongoDB的，等等）都融了数亿美元。
VC投资仍然充满活力，2016年前几个星期看到一些巨额融资的晚期大数据初创公司：DataDog（9400万），BloomReach（5600万），Qubole（3000万）， PlaceIQ（ 2500万）这些大数据初创公司在2015年收到的$ 66.4亿创业投资，占高科技投资总额的11％。
随创业活动和资金的持续涌入，有些不错的资本退出，日益活跃的高科技巨头（亚马逊，谷歌和IBM），公司数量不断增加，这里就是2016年大数据全景图：
2016年2月12日修订，（本文最有价值的图）
很显然这里密密麻麻很多公司，从基本走势方面，动态的（创新，推出新的产品和公司）已逐渐从左向右移动，从基础设施层（开发人员/工程师）到分析层（数据科学家和分析师的世界）到应用层（商业用户和消费者），其中“大数据的本地应用程序”已经迅速崛起- 这是我们预计的格局。
大数据基础架构：创新仍然有很多
正是因为谷歌十年前的MapReduce和BigTable的论文，Doug Cutting， Mike Cafarella开发 创建Hadoop的，所以大数据的基础架构层成熟了，也解决了一些关键问题。
而基础设施领域的不断创新蓬勃发展还是通过大量的开源活动。
（Spark带着Hadoop飞）
2015年毫无疑问是Apache Spark最火的一年，这是一个开源框架，利用内存中做处理。这开始得到了不少争论，从我们发布了前一版本以来，Spark被各个对手采纳，从IBM到Cloudera都给它相当的支持。 Spark的意义在于它有效地解决了一些使用Hadoop很慢的关键问题：它的速度要快得多（基准测试表明：Spark比Hadoop的MapReduce的快10到100倍），更容易编写，并非常适用于机器学习。
其他令人兴奋的框架的不断涌现，并获得新的动力，如Flink，Ignite，Samza，Kudu等。一些思想领袖认为Mesos的出现（一个框架以“对你的数据中心编程就像是单一的资源池”），不需要完全的Hadoop。即使是在数据库的世界，这似乎已经看到了更多的新兴的玩家让市场持续，大量令人兴奋的事情正在发生，从图形数据库的成熟（Neo4j），此次推出的专业数据库（时间序列数据库InfluxDB），CockroachDB，（受到谷歌Spanner启发出现，号称提供二者最好的SQL和NoSQL），数据仓库演变（Snowflake）。
大数据分析：现在的AI
在过去几个月的大趋势上，大数据分析已经越来越注重人工智能（各种形式和接口），去帮助分析海量数据，得出预测的见解。
最近AI的复活就好比大数据生的一个孩子。深度学习（获取了最多的人工智能关注的领域）背后的算法大部分在几十年前，但直到他们可以应用于代价便宜而速度够快的大量数据来充分发挥其潜力（Yann LeCun, Facebook深度学习研究员主管）。 AI和大数据之间的关系是如此密切，一些业内专家现在认为，AI已经遗憾地“爱上了大数据”（Geometric Intelligence）。
反过来，AI现在正在帮助大数据实现承诺。AI /机器学习的分析重点变成大数据进化逻辑的下一步：现在我有这些数据，我该怎么从中提取哪些洞察？当然，这其中的数据科学家们 - 从一开始他们的作用就是实现机器学习和做出有意义的数据模型。但渐渐地机器智能正在通过获得数据去协助数据科学家。新兴产品可以提取数学公式（Context Relevant）或自动构建和建议数据的科学模式，有可能产生最好的结果（DataRobot）。新的AI公司提供自动完成复杂的实体的标识（MetaMind，Clarifai，Dextro），或者提供强大预测分析（HyperScience）。
由于无监督学习的产品传播和提升，我们有趣的想知道AI与数据科学家的关系如何演变 - 朋友还是敌人？ AI是肯定不会在短期内很快取代数据科学家，而是希望看到数据科学家通常执行的简单任务日益自动化，最后生产率大幅提高。
通过一切手段，AI /机器学习不是大数据分析的唯一趋势。令人兴奋的趋势是大数据BI平台的成熟及其日益增强的实时能力（SiSense，Arcadia）
大数据应用：一个真正的加速度
由于一些核心基础架构难题都已解决，大数据的应用层迅速建立。
在企业内部，各种工具已经出现，以帮助企业用户操作核心功能。例如，大数据通过大量的内部和外部的数据，实时更新数据，可以帮助销售和市场营销弄清楚哪些客户最有可能购买。客户服务应用可以帮助个性化服务; HR应用程序可帮助找出如何吸引和留住最优秀的员工;等
专业大数据应用已经在几乎任何垂直领域都很出色，从医疗保健（特别是在基因组学和药物研究），到财经到时尚到司法（Mark43）。
两个趋势值得关注。
首先，很多这些应用都是“大数据同乡”，因为他们本身就是建立在最新的大数据技术，并代表客户能够充分利用大数据的有效方式，无需部署底层的大数据技术，因为这些已“在一个盒子“，至少是对于那些特定功能 - 例如，ActionIQ是建立在Spark上，因此它的客户可以充分利用他们的营销部门Spark的权力，而无需实际部署Spark自己 - 在这种情况下，没有“流水线”。
第二，人工智能同样在应用程序级别有强大吸引力。例如，在猫捉老鼠的游戏，安全上，AI被广泛利用，它可以识别黑客和打击网络攻击。 “人工智能”对冲基金也开始出现。全部由AI驱动数字助理行业已经去年出现，从自动安排会议（x.ai）任务，到购物为您带来一切。这些解决方案依赖人工智能的程度差别很大，从接近100％的自动化，到个人的能力被AI增强 - 但是，趋势是明确的。
结论
在许多方面，我们仍处于大数据的早期。尽管它发展了几年，建设存储和数据的过程只是第一阶段的基础设施。 AI /机器学习出现在大数据的应用层的趋势。大数据和AI的结合将推动几乎每一个行业的创新，这令人难以置信。从这个角度来看，大数据机会甚至可能比人们认为的还大。
随着大数据的不断成熟，这个词本身可能会消失或者变得过时，没有人会使用它了。它是成功通过技术，变得很普遍，无处不在，并最终无形化。
原文：Is Big Data Still a Thing? (The 2016 Big Data Landscape)
如果大家继续对大数据感兴趣，可以参考本人的后Hadoop时代的大数据架构 - 董老师在硅谷 - 知乎专栏
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创业公司
硅谷最热门的50家初创公司：教你如何找到创业点子
作者：俊世太保
如今创业浪潮正席卷这个星球的每一个角落，创新工作者将各种想法带到生活中，并且很多的公司都成立于硅谷。硅谷可以说是创业者的天堂，这是一个充斥着创新和理想主义的地方。
福布斯最近整理了一份2015年硅谷估值增长最快的初创公司名单，这份最热门的初创公司榜单包括优步（Uber）这家世界上估值最高、由风投资助的非上市初创公司，也包括很多刚刚成立不久的初创公司。
这份由福布斯中文网整理的长长名单中，却没有对各家公司的详细介绍，所以我对信息进行了重新梳理，希望能帮助国内的创业者更好的了解这些公司。
1、Uptake Technologies
估值：11亿美元
今年10月，这家深藏不露的数据分析初创公司在成立仅一年之后，就以10亿多美元的估值募集到4,500万美元资金，由此突然在芝加哥冒了出来。这家公司究竟在做什么呢？这方面的详情很少，但Uptake正在设法成为诸如建筑、航空、采矿、铁路等各大行业的分析与预测软件后台服务平台。Uptake所提供的是真正有价值的预测性洞察力。
2、Slack
估值：280亿美元
Slack是一款替代邮件沟通的工作协作工具，企业员工能够将几乎工作的一切放置在Slack平台中，并创造了大量闲聊机会，改变了过去企业协作工具的固有形象。Slack同时发展出了强大的集成能力，能够将大部分工作使用的商业软件放置在平台中。从一个小想法到软件界巨头，Slack的创始人Stewart Butterfield仅用了3年，而目前该公司估值280亿美金。
3、Porch
估值：5亿美元
Porch建立于2012年，总部位于美国西雅图。该公司在最新一轮的融资为6500万美元，此轮融资令该公司的估值超过5亿美元。Porch主要向家装相关从业人员收费，帮他们接触到更多寻找家装工人的业主。付费从业人员可以在Porch.com的网页上发布特色写广告，了解竞争对手对类似作业的收费，以及查看特定房屋的家装历史。埃利希曼表示，如今Porch网站的注册从业人员已有320万，项目累计1.3亿个。
4、OfferUp
估值：8.14亿美元
OfferUp公司成立于2011年，总部设在西雅图，这是一家主打同城交易的网站，致力于为用户提供一种更便捷、更安全的交易方式。两位创始人Nick Huzar 和 Arean Van Veelen创办 OfferUp 的初衷其实很简单，他们只是想卖掉些用不着的东西来给家里腾点地方。迄今为止，OfferUp总共完成了2轮融资，融资总额超过9000万美元。整个2015年，平台上的交易额已经超过30亿美元。
5、PicsArt
估值：2.5亿美元
PicsArt，不仅是一款具创意性的图片编辑功能的APP，还是发展最快的摄影艺术家社交网络之一和最大的图片作品库之一。目前总下载量超过2.5亿，全球月活跃用户超到6500万。高速增长的下载量和用户数让PicsArt的估值不断飙升。去年6月，这家公司宣布获得1500万美元融资。目前其估值达到2.5亿美元。
6、Casper
估值：5.55亿美元
Casper的主营业务是向消费者直接销售由该品牌打造的塑胶和记忆海绵床垫。该公司的目标是成为“世界顶级的床上用品供应商”，目前他们正计划将产品线将延伸到床垫订购之外。去年6月，Casper获得5500万美元B轮融资，公司融资后估值为5.55亿美元。
7、DoorDash
估值：6亿美元
DoorDash由斯坦福学生创办于2013年。这家公司每次送餐收取4美元至7美元的固定费用，并同独立承包人合作，由他们从流行餐厅送餐到用户家中。目前，DoorDash已在全美20多座城市推出了送餐服务。虽然在送餐市场目前DoorDash面临着Postmates、Sprig、Munchery和GrubHub等诸多初创公司的挑战，但这家公司的估值仍然高达6亿美元。
8、Expensify
估值：1.47亿美元
该公司成立于2008年，曾是2009年Business Insider Startup大会的前10强。它擅长的领域是管理开支。该应用的使用方法是：拿出纸质收据，拍下照片，扔掉纸质收据。Expensify 可以为用户生成财务账单，再把账单通过电邮发给你的老板看，让老板给查看报销。目前有超过 16000 家公司在使用它的服务，这家公司眼下的估值高达1.47亿美元。
9、Postmates
估值：4.5亿美元
Postmates是一家同城快递初创企业，它的成功缘于所选择的盈利模式的成功。这个以Uber公司为模板的公司，经营上却更多参照了“亚马逊公司的包容性”，即从超市杂货到快餐店的比萨，只要是用钱能买到的单人可携带的货品，该公司都负责快递到家门口。去年6月，Postmates获得8000万美元融资，这使得其估值达到4.5亿美元。
10、Zenefits
估值：45亿美元
Zenefits成立于旧金山，是一家帮助小型公司管理员工健康保险、社保等问题的公司。其主要产品是基于云的员工管理软件，但基本上是免费的，其主要营收源是向保险公司等机构销售员工福利。在成立还不到两年时间里，Zenefits已经吸引了5亿多美元的投资，估值高达45亿美元。
11、ClassPass
估值：2.93亿美元
Classpass于2013年成立于纽约，通过捆绑小型商家，整合了几千家线下的舞蹈、普拉提、瑜伽及各式各样的健身项目，健身爱好者每月只需缴纳99美元，可以随意在这些项目里上课健身。此外ClassPass 提供了一个健身课程的搜索引擎，你可以按自己的兴趣去搜索课程，并且安排自己的健身计划。这家公司的估值目前高达2.93亿美元。
12、Jibo
估值：1.28亿美元
Jibo是一家智能机器人公司，其目的是帮助忙碌的家庭成员之间更好地彼此交流以及与外界通信。最初Jibo只是众筹网站Indiegogo上一个用于帮助家庭的机器人智能助手项目，但通过众筹活动其筹集到了一笔惊人的370万美元资金，远超其10万美元的融资目标。随后，Jibo在今年1月完成了一轮2530万美元的融资。目前其估值1.28亿美元。
13、Whipclip
估值：6亿美元
Whipclip能使电视和视频实现剪辑共享，总部位于美国加州，在以色列有开发中心，而且与很多音频公司有合作关系。手机用户可用Whipclip剪辑电视直播或寻找以前的电视节目中特定时刻与朋友一起分享。这家公司的C轮融资为4000万美元，估值高达6亿美元。
14、Namely
估值：1.81亿美元
Namely创立于2012年，提供的工具可以帮雇主管理诸如工资表和津贴费、绩效管理、员工出勤表以及人才招募等服务。虽然也有很多类似的公司，比如 TribeHR、Zenefits 和 Workday，但致力于为雇主与员工提供互动平台的Namely并非只是一家单纯的人才管理公司。目前这家公司总计获得融资3280万美元，估值达到1.81亿美元。
15、DraftKings
估值：12亿美元
DraftKings是日常梦幻体育运动领域冉冉升起的新创企业，2012年创建于波士顿，这是一家在线体育社交游戏公司，主要围绕体育知识进行游戏比赛的设置，可以允许用户用真钱下注。其最新一轮融资为3亿美元，估值高达12亿美元。
16、Uber
估值：640亿美元
Uber是全球范围内估值最高的创业公司，其目标是通过提供一键叫车服务，让全世界每一个人的出行变得可靠且费用可负担。截至目前，Uber总融资额达88.1亿美元，披露的投资者超50个。最近这家公司刚宣布获得俄罗斯富豪米哈伊尔·弗里德曼创办的投资公司LetterOne（L1）的2亿美元融资。在此轮融资完成后，业界推测其估值已超过600亿美元。
17、Robinhood
估值：2.75亿美元
从创立之初，Robinhood想将股票交易带给年轻人。这家公司让股票交易不再是西装革履的有钱人专属，这个零手续费的股票交易应用实在是一大壮举，虽然Robinhood不从交易中收取手续费，但这并不意味着它不能成为一桩正经严肃的生意，目前其已经从用户的存款中赚取了不少利息。而在达到10万用户量之后不到一年时间，它就达成了超过10亿美元的交易额。
18、Greenhouse Software
估值：2.45亿美元
Greenhouse 是招聘领域的一家SaaS软件服务商，它通过定位、考核以及评估人才等为企业提供专业的招聘服务。在寻找应聘者环节，Greenhouse会将企业所有应聘者的来源汇总在一个招聘仪表盘里，接着该软件会按照职位要求对应聘者进行A/B测试，并实时提醒应聘者相关的岗位信息。其C轮融资为3500万美元。
19、Layer3TV
估值：3.85亿美元
Layer3TV成立于美国，是一个智能电视内容开发商。该公司提供的内容涵盖了传统电视节目、社交和新媒体等。其B轮融资高达5100万美元，估值高达3.85亿美元。
20、Pronutria Biosciences
估值：3.21亿美元
该公司主要使用氨基酸调节疗法，通过研制一系列的口服生物制剂修复神经型厌食症患者的细胞内稳态。该公司去年5月获得3900万美元的B轮投资，目前已经建立了一个拥有10亿个蛋白序列的数据库。
21、Tanium
估值：37亿美元
成立于2007年，Tanium提供了一种强大而且全新的“端对端”（P2P）系统解决方案新，可以一下子扫描和控制数千台设备的安全性。这使得在使用Tanium的时候，网络上的每台电脑都能跟相邻的电脑进行数据交换，它们可以沿着一条数据链传递信息，然后传输回单一的服务器，而花费的时间只是过去那种笨办法的零头。去年9月Tanium获得1.2亿美元B轮融资，其估值已达35亿美元。
22、Raise Marketplace
估值：6.08亿美元
Raise Marketplace抓住了在线礼品卡这一非常垂直的市场，通过Raise网站，购物者可以购买折价的礼品卡，从而在网上商城或在线商店使用，也可以出售尚未使用的礼品卡以换取现金（价格随意设置，但Raise建议至少折价5%）。Raise对每笔销售至少提成15%，盈利模式清晰。去年1月该公司获得5600万美元B轮融资。
23、Beepi
估值：5.64亿美元
Beepi创立于2014年4月，总部位于美国加州，定位为二手车个人车主和个人消费者之间的交易服务平台，截止目前，已经覆盖了美国6个州200多个地点。Beepi被喻为互联网二手车C2C模式的"鼻祖"，也是国内众多C2C模式电商网站等竞相效仿的对象。其最新一轮融资为5000万美元。
24、Corvus Phamaceuticals
估值：2.36亿美元
Corvus Pharmaceuticals总部位于美国加州伯林格姆，致力于研发针对免疫肿瘤的药品，其产品可用于肺癌和血癌治疗。Corvus的管线中有一个免疫检查点抑制剂处于I期阶段，预计在2016年初进入Ib期研究阶段。还有一个免疫检查点抑制剂和T细胞改造疗法处于临床前阶段。2015年9月Corvus Pharmaceuticals获7500万美元B轮融资。
25、LendingHome
估值：5.19亿美元
LendingClub从信用卡借贷业务还款起步，逐渐在该业务领域形成了绝对优势，并奠定了美国P2P市场的领头羊地位。伴随P2P市场的不断成熟，LendingClub也将业务范围扩展到更多的P2P细分市场。从2014年4月成立以来，该公司已经发放了超过1亿美元的贷款。其最新一轮C轮融资为1.093亿美元，由人人网领投。
26、Affirm
估值：5.76亿美元
Affirm是由PayPal的联合创始人Max Levchin创办的一家充满朝气与进取精神的新兴金融公司。该公司目前总共已获得了3.25亿美元的融资。用户可在合约电商的购物结算时直接获得Affirm的贷款。这种简单快速有透明的支付方式让Affirm一跃成为信用卡的强势竞争对手。
27、Credit Karma
估值：35亿美元
Credit Karma基于互联网，向美国消费者提供信用和金融管理服务，主要向个人消费者提供免费的信用评分和信用报告。同时也可以让消费者监控他们的信用报告和信用评分，同时根据这些消费者的信用特征给这些消费者提供工具和建议，以便提高消费者的信用状况。短短7年内，该网站已经拥有3500万名注册用户，目前其估值达35亿美元。
28、Menlo Security
估值：1.27亿美元
Menlo Security成立于美国，是一家网络安全公司，该公司通过一种新的模型，删除电脑中恶意软件，保障电脑安全。Menlo Security公司提供一项简单的服务，其似乎能够以高效方式将恶意软件从电子邮件以及Web流量当中剥离出去。它会将所有此类流量定向至该公司的云端，并在容器内对全部代码加以执行。最近的B轮融资中Menlo Security获得了2500万美元。
29、Carbon3D
估值：10亿美元
Carbon3D是新兴的3D打印行业中最热门的初创公司之一，Carbon3D的打印速率是传统打印的25到100倍。因为这个机器的运动很流畅，可以用于产品的批量生产，比如有弹性的高温状态下的树脂。Carbon3D希望他们自制的树脂用来创造更多商业价值。目前公司总共获得融资1亿四千万美元，其中谷歌在今年八月投了1亿美元。虽然还未向市场投放任何产品，它的估值已经有10亿美元。
30、Afferent Pharmaceuticals
估值：2.8亿美元
Afferent Pharmaceuticals是一家专注生产临床阶段的药品的生物制药公司。它开发的药品神经纤维P2X3主要帮助目标受体治疗慢性疼痛。该公司成立于2009年，总部设在加州圣马特奥。目前估值为2.8亿美元。
31、WeWork
估值：102亿美元
如果把WeWork看作是一家房地产公司，估值绝不可能达到100亿美元。但这一超高估值表明，投资人并不认为WeWork是一家单纯的房地产中介。除了办公场地，WeWork还可以为这些创业型公司提供办公家具、协作服务等，甚至成为创业项目的孵化器，这才是最为资本看重的地方。WeWork与打车软件鼻祖Uber、空房出租网站Airbnb等一样，是共享经济理念对交通、住宿、办公场地等领域的颠覆。
32、zSpace
估值：1.6亿美元
zSpace是一款全新的3D显示屏，由加州InfiniteZ公司开发，可以跟踪用户的头部转动和手部动作，实时调整用户看到的3D图像。给计算机游戏和增强现实带来创新。zSpace专注于科学技术工程数学教育、医疗教学和企业培训领域，通过逼真的虚拟现实技术应用可以启发和加速学习者理解。
33、Premise Data
估值：3.75亿美元
Premise Data是一家位于旧金山的数据分析公司，通过全球布点、线上线下结合来收集实时经济数据，预测宏观经济走势以及人们生活的发展趋势。Premise的潜在客户有3大类，分别为金融机构、快消企业以及政府部门和国际组织。目前，Premise的客户分布在美国、中国、巴西、印度等25个国家。成立于2012，迄今为止已完成7轮融资，融资总额达到7130万美元。
34、Collective Health
估值：3.91亿美元
Collective Health能够提供一种绕过中间人（医疗保险）的方案，让雇主给员工提供价格更亲民的、基于云的点菜式医疗保险福利。雇主可以选择给员工覆盖哪些种类的保险。该公司自2013年成立以来已经累积融资超过1.19亿美元。
35、Rover
估值：1.3亿美元
Rover是一个面向宠物主与临时看护人的在线市场，让宠物狗主人可以像托付给邻居或朋友一样把自己的宠物交由值得信赖的人照顾。宠物狗主人外出前，可以到Rover寻找一个临时看护人帮忙照顾自己的狗。有能力的朋友也可以到Rover注册登记，等待接受照顾他们宠物的任务。到目前为止，Rover的融资总额已达2500万美元。
36、Cohesity
估值：3.36亿美元
Cohesity公司的思路在于打造超融合型二级存储方案，利用一套集群化硬件与软件平台保存全部二级数据，并提供与之相关的数据服务。这是一套行之有效而且经过精心设计的方案，能够帮助那些希望摆脱规模扩张所带来的沉重成本负担的企业在达成目的的同时，继续拥有由Cohesity产品所提供的应用程序、阵列、用户界面以及数据移动等功能。
37、Udacity
估值：11亿美元
Udacity是一家专注提供在线编程教育服务的MOOC公司，在成立时就宣传其目标是通过免费的在线课程让教育大众化。Udacity与多家科技公司都合作开设了课程，比如Google、Cloudera、Facebook和Cisco ，课程包括前端网页开发员、Android开发员、数据分析师、iOS开发员、全能开发员和编程入门。去年11月份，公司获得一轮1.05亿美元的融资，成功进入独角兽行列。
38、Placester
估值：1.5亿美元
Placester成立于2009年，总部位于波士顿，是一家提供房地产营销服务的创业公司，其开发的营销服务平台可以让地产商快速为待售项目建立销售网站，并提供一系列完整的数据信息，辅助其销售。目前Placester总融资额已经到达5000万美元。
39、Cohere Technologies
估值：2.5亿美元
很多公司都已经为下一代5G蜂窝网络空中界面作好准备，这同时也会是物联网（IoT）的未来。Cohere Technologies提出了一种除了OFDM以外的全新方法。该公司采用创新的数学概念，能够更精确地提供通道估计，进而提高频谱效率。
40、LeadPages
估值：2.03亿美元
LeadPages是一家由数据分析引擎驱动的，提供引导页模板服务的公司。用户使用 LeadPages 的服务，得到的引导页是来自其所有的用户基础作为通用数据源进行实时的数据分析的。而 LeadPages 庞大的数据量使得最小的企业也能享受到有效的数据分析。
41、Snowflake Computing
估值：2.74亿美元
Snowflake Computing研发的数据库体系既能够处理构造化和半构造化的数据，它推出的Elastic数据仓储效劳相较于本地数据仓储能够节约90%成本，并且比竞争者AWS和Google的产品更易于运用。目前该公司已经在两轮风投中融资2600万美元。
42、Cyanogen
估值：6.4亿美元
由于绝大多数Android手机都依赖Google专有的服务，这使得Cyanogen对Google充满怨言，并最终希望提供一种替代方案。目前，Cyanogen已经成长为全球最大的第三方安卓操作系统研发公司，而CM也是目前装机量最大的安卓定制ROM。其C轮融资为8000万美元，投资方包括Twitter、高通以及传媒大亨默多克。
43、Handy
估值：3.6亿美元
Handy是一家位于纽约的家政服务初创公司，提供家政清洁、水管维修、家具和电器装配、房屋粉刷以及货物搬运等服务。用户可以通过Handy手机客户端或网站在线服务预订保洁员和清洁工，最快第二天便会有相关人员上门服务。在成立3年后Handy宣布完成了5000万美元C轮融资。
44、Onshape
估值：8亿美元
Onshape是一款完全基于云计算的大型CAD设计软件，而有了基于云平台的CAD，未来相信用户可以在远程控制3D打印机，在手机或者其他终端上编辑修改好模型，确认打印，3D打印机在云端接受指令完成模型的制作，制作完成后直接销售，甚至用户都可以参与到产品的设计中来。未来，所有的游戏规则都将转变。
45、Illumio
估值：10亿美元
Illumio认为要面向未来的基础设施和企业业务动态发展方向，来重新设计新一代安全服务。其核心特征应该包括自适应、从内向外的全面防护、持续响应、高可视化等。作为国际上第一个将自适应安全理念产品化的厂商，就像Salesforce所代表的SaaS模式CRM所做的一样。Illumio拥有颠覆现有企业安全市场的巨大潜力。
46、Vroom
估值：2.18亿美元
总部位于纽约的Vroom是一家线上汽车交易平台，Vroom允许人们在网上购买和出售二手车、进行线上议价，并提供免费配送和七天内免费退换服务。目前Vroom已经在达拉斯开始运行翻新和生产设备基地，该公司的目标是48小时内在全国范围完成汽车配送工作。其C轮融资为9500万美元。
47、Nurix
估值：2.27亿美元
Nurix是一家药物研发公司。该公司曾和新基公司Celgene签订合作开发协议，将会在癌症，炎症和免疫疗法方面开展合作。而Nurix负责候选化合物的筛选和临床1期开发，重点放在E3泛素连接酶和E2结合酶的候化合物的选择和开发上。
48、Gusto
估值：5.6亿美元
Gusto原名叫ZenPayroll，主要定位于面向中小企业的云端薪资管理系统。目前，在美国共有 25000 万家公司在使用 Gusto 的薪资管理服务，主要为中小企业。使用 Gusto 服务的公司所在的行业各异，主要为科技、媒体、咨询、健康和法律类的中小企业Gusto是人力资源行业唯一一个获得google旗下两家投资机构的公司。
49、Betterment
估值：4.31亿美元
作为一家数字化理财服务公司，Betterment却与其他数字理财公司的不同，其不仅止于向用户提供建议，同样还扮演着经纪人/交易商的角色。因此，用户能够从Betterment这里得到该如何投资的建议，并能实际通过Betterment来完成投资。目前Betterment获得的投资共计4500万美元。
50、Theranos
估值：90亿美元
血液分析是医学不可分割的组成部分，当你的医生想要检查你某一方面的健康状况（比如胆固醇指标或者血糖水平），或者寻找肾脏或者肝脏出现问题的适应症时，他就需要对你进行血液检测。血液检测是一个有利可图的商业领域，凭借一种能够对血液进行更快、更便宜和更准确检测的医学技术，Theranos正力求颠覆这种局面。不过这家公司也受到了不小的质疑。
微信公众号：太保乱谈
原文地址： http://www.huxiu.com/article/139494/1.html?f=index_feed_article
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创业公司
创业公司如何搭建强壮的SaaS服务
编者注：创业公司不仅要满足用户的需求，更要让自己的产品安全可靠，亡羊补牢不如未雨绸缪，这正是风控系统需要做的。本文为岂安科技（微信号：bigsec-com）带来的分享，作者为bigsec安全业务研发负责人王笑天，主导公司安全业务和Redq系统的研发工作。擅长python编程，分布式系统的研发和运维。以下为文章原文：
在本文开始之前先贴一份2015年11月的统计数据：
11月,实物电商交易量达到人民币1.0万亿(人民币,下同)，同比增长38.3%。
服务业电商交易量达到630亿，同比增长41.3%。
11月总电商交易量达到1.07万亿，同比增长38.5%。
数据共同指向一点，越来越多的交易行为正从线下转到线上，由传统到互联网化。而当互联网给我们的生活带来便利和高效的同时，又带来了什么呢？那就是业务风控的压力，并不是所有的交易都是安全的，并不是所有的用户都是可靠的。如何在极短的时间内在成千上万笔交易以及成千上万个用户中迅速定位风险、降低损失，我们都知道，亡羊补牢不如未雨绸缪，这正是风控系统需要做的。
说到风控系统，笔者先抛出几个问题：
1.如何将更新数据在10s内推送给全国用户？
2.如何保证客户的数据是绝对安全的？
3.如何在10m内完成新数据中心的搭建？
4.如何做到全国任何用户访问都在10ms？
问题中提到了三个10，即10s，10m，10ms，本文以Red.Q云风控系统为例，来谈谈3个10的问题是如何解决的。本文将按顺序讨论为什么风控系统需要实时性、安全性、便捷性和可靠性，这其中可靠性是最重要的，所有的技术细节比如跨数据中心通信，服务SLA，发布，运维监控，数据质检，分布式等会在文章后面的可靠性章节详细阐述。
实时性：10S
对风控来说，以前在说风险控制，现在都说风险预警，其实就是时间维度的控制，只有提前发现了风险才能有效控制风险。笔者这里举个简单的例子，http 代理是一个可爱又可恨的东西，它可以帮助我们隐藏真实的身份，也可以帮助我们去做坏事不被发现，对于大部分的互联网企业来说，只要谈到用户访问来源是代理的时候都会有些紧张，因为http代理是目前成本低并且效果好的撕开企业各种风险控制系统和IP防火墙系统的一把利剑，学习成本低到只要会点互联网知识会使用搜索引擎就可以用，所以大部分互联网企业在如何防范代理ip访问上面都做了很多工作。但是当你好不容易把国内的代理IP都收集的差不多的时候，你会发现好多代理已经失效了，新的代理层出不穷，做这个维度的风控完全是跟时间赛跑。
那么如果Red.Q云风控系统有这样的一个功能：实时提供国内IP代理状态查询功能，你会不会觉得风控工作瞬间变得简单了很多呢（实时性的相关技术细节请参看可靠性章节）。在大流量面前，早发现可疑行为一分钟，对于企业都可能避免更多的损失，这只是实时性在风控领域的一个缩影，事实上有更多的数据需要很强的实时性和时效性。例如我们的风控数据的更新量每天都很大，每天探索数以万计的数据，包括IP，手机号码，情报数据，我们一直在努力压缩数据从探索到质检到入库到推送各个数据节点的过程时长，一直希望给用户带来更好的实时性体验。就之前提到的代理ip数据而言，我们最快的从发现到推送的时间是10秒钟。
安全性
为什么我会提到安全性？我相信大部分互联网公司的核心都是其业务数据，公司的安全性就是这些数据的安全性。公司如果自己做风控系统那么无所谓，数据都是在公司内部流转，但是如果公司没有风控团队，技术也还不够成熟又想做风控就只能借助于第三方安全公司。之前接触到一些云风控系统都是需要将客户的订单、登录等敏感的业务数据上传到云端进行分析产生决策，这些核心数据如何传输，如何存储都脱离了客户的控制。就算安全公司把自己如何如何安全说的天花乱坠可能也只是在安慰客户和自己，没有一家安全公司敢站出来说在这个黑客横行，0DAY乱跑的年代，我的客户数据是最安全的。对于一个好的云风控系统来说就不存在或者很少存在这个问题。用户提供的数据非常的有限，我们不要求用户上传敏感数据，有限就代表可控，可控就代表安全，这就是岂安一直在倡导并始终坚持的安全性，除了自身数据的加密和防护，在同态加密（百度百科：同态加密）的技术领域上我们也一直保持高度关注，笔者认为在不远的将来，同态加密的应用一定会是安全领域的一个颠覆。
便捷性：10m
首先，对于客户而言，风控系统需要的是接入简单，无需提供复杂数据格式，对照文档即可完成接入。
其次，对于公司自身而言，在现有的技术栈（docker，数据分发系统，发布系统，自动化安装，服务可伸缩）的基础上，我们新建或者重建（容灾）数据中心的成本异常的小，从发布到上线大概花费时间是10分钟，我们可以真正做到客户在哪里，数据节点就建到哪里，具体技术细节参见下文可靠性的发布章节。
可靠性：10ms
为什么可靠性很重要？有人会说你们又不是银行系统，也不是订单系统，只是一个工具而已，为什么要那么高的可靠性？笔者想说的是当一个公司在重视安全风控的情况下，将这个所谓的工具嵌入到注册登录流程以及交易流程中，成为关键一环时，可靠性的重要性就体现出来了。如果因为你的产品延迟过大或者拒绝服务影响客户的交易流程，导致客户受到财产损失时，也许老板已经把你fire了。
说到可靠性就不得不提SLA（service-level agreement）业界都在用得一个考量标准，如果做到SLA 四个九五个九，如何做到延迟20MS，假设我们的数据中心在上海，那么做到上海地区的20ms应该没有什么难度，那么北京的用户可以做到20ms么？深圳的用户可以做到么？有人可能会问，使用CDN就可以了，当前CDN无论技术的成熟度和稳定性都做的非常的棒，笔者也承认CDN技术确实可以解决资源远端用户访问延迟的问题，不过只能解决静态资源调用，对于动态资源，只能通过优化骨干网线路来实现，但是局限性在于延迟的优化提升极限，它可以把你的网站访问延迟从2秒缩短到500ms，也有可能把你的查询接口从500ms缩短到50ms，但是当我们到了要把延迟从30ms降低到20ms的度时，CDN技术也许就无法胜任了。
举个例子，还是假设我们的数据中心在上海，深圳的用户要查询我们的数据，深圳到上海的直线距离是1200公里，通讯线路算1500公里，用户发出请求到数据返回给用户大概是3000公里，这里先不考虑数据包转发等损耗，仅仅是光速传输需要3000公里/300000公里=10ms，可以想象当我们的风控系统在追求极致的低延迟的时候，CDN技术已经被PASS了，我们需要的是多数据中心（多机房）！
Red.Q云风控系统目前有十个数据中心节点在部署中，主要分布在北上杭广深，同城访问可以覆盖70%的互联网公司，SaaS服务接口查询延迟在全国范围内基本控制在20MS以内，如果用户调用服务器跟我们处在同一机房，速度可以达到近10ms，最大程度提高接入速度和可靠性，这就是跨数据中心方案的好处。
下图则是用户在访问Red.Q业务时的抽象数据流向图
1 我们通过使用运营商提供的DNS定位功能将用户定位到离其最近的一个数据中心节点
2 查询请求首先进入该节点LB并转发到后端服务器
3 Service处理本地数据并返回
4 Service加载远端机房数据并返回
这里提到的本地数据就是我们的核心业务数据，我们会在很低的可控延迟内做到所有数据中心的数据一致性同步。做到这一点就相当于把数据搬到了用户的家门口，用户99%的请求都是在请求“家门口的数据”，延迟问题得到解决，还有1%是第四点所说的远端机房数据请求，那么我们是如何做到数据传输和控制的呢？
下图是跨机房的架构介绍：
Red.Q跨机房拓扑.
我们采用微服务架构(MSA)对每个服务进行解耦，橘红色就是Red.Q的Services，并且自己写了一套通讯框架【Babel】用于service之间的通讯。
下图描述了Babel的Workflow：
Babel有如下几个功能特性:
1 多语言构建支持（目前支持Python和Java）：最大程度发挥了不同技术栈程序员的优势。
2 支持多种消息分发语义：shuffle（随机分发），sharding（数据切片），topic（消息copy）等
3 数据传输方式支持Rpc请求，数据推送以及轮询等方式，满足了Bigsec目前的几乎所有数据传输要求。
4 支持多种底层通讯协议（Rabbitmq，redis，0mq）：满足分布式，单机，高速等需求。
5 通过使用Rabbitmq的federation特性，在不同的机房搭建Rabbitmq节点来支持跨数据中心功能。
Red.Q云风控系统后端需要有很多的不同的服务组件支撑，每一个服务组件都搭建成多实例集群（这里的集群概念是指多个相同service进程）做负载和容灾（一个进程Down了不影响该服务），如图1的serviceA、B、C等，并用Babel框架连起来，再加上简单的配置就实现了跨数据中心特性。
下面一张图描述了我们的跨机房特性上线前后用户延迟粗略对比，效果比较明显。
优化之前
优化之后
关于Babel的技术细节将会在后续的文章中详细介绍，本文仅作为通讯框架使用，Babel的跨数据中心通讯实现使上层业务基本不再关注跨数据中心的实现细节，但需要注意几点：
1 跨数据中心的数据大小要控制
2 使用跨数据中心特性要考虑延迟，准实时级别
3 业务上层实现缓存机制，如上图ServiceA的Cache（黄色）
4 做好熔断措施
当架构复杂了，随之而来的就是运维的难度，如何快速将代码部署到所有机房并上线？如何在第一时间知道哪个机房的哪个服务器的哪个service出了问题？这两个问题就引出了发布流程和监控系统。
发布流程
我相信很多大型的互联网公司已经可以在几千台甚至几万台服务器规模下把发布做得很棒，而且也完善的发布流程和自己的发布系统。不过这里笔者还是要说两句，这对于刚刚接触互联网或者初创公司来说，多多少少会有一些启发，还是画一张图来说明下我们公司的发布流程是什么样子的。
从左往右说：
•opservers是运维服务器集群，所有发布，运维，监控等服务都会放在这里，为了降低维护成本，仅存在于主数据中心
•Ansible (http://www.ansible.com) 是一款运维自动化工具，用于批量执行任务，功能强大又不失简单，对于任何运维工作，只需要定义两点：你要做什么（playbook）、对谁去做（HostsInventory），将两者进行组合。
•橙色部分是Docker容器技术的使用，微服务概念哲学给我们带来使用docker的可能，完美的解决了应用的环境依赖问题，对于环境基线的更新也能像应用基线一样通过简单的commit、push、pull来实现，为了降低docker容器的运维成本，我们对docker的commit进行了层抽象：
•系统层监控通过在服务器初始化的时候安装监控agent ，监控数据由agent发送
•框架层监控集成到了Babel通讯框架中，Babel会将Service之间的msg通讯统计、产生错误、心跳数据定期上传到服务器，通过报表可以看到所有服务器上的每个service通讯和健康情况。
•业务层监控：硬性规定要在业务代码的关键位置打点。
简单描述下Red.Q云风控系统的发布步骤：
1 代码开发完成提交GIT。
2 修改DockerFile Build新版本。
3 测试：拉取测试配置，推送新版本的Docker Commit ，测试通过。
4 生产：拉取生产配置，推送新版本的Docker Commit。
5 生产：集群拉入拉出，服务重新启动。
6 监控发布期间的Metric报警。
7 上线成功。
目前，我们通过编写Ansible Playbook 完成了以上发布流程的80%，大大节约了人力成本，提高发布质量。
这里提到一个问题，由于机房服务器都存在于内网，所以为了解决跨数据中心运维服务的访问（不包括Babel业务通讯），也就是说让子数据中心能够访问运维服务器集群，本来子中心到主中心打通就可以，但是由于我们的jumpserver在主中心，所以如果要使用该跳板机管理子中心的服务器，就必须将主中心到子中心打通，所以我们采用的方法就是主机房建立vpn服务器，子机房拨号连接进来，同时在两端做路由和nat，并将各自机房的路由器添加互通路由就实现了机房互通。当然这里面还会涉及到很多问题，比如版本控制，服务器初始化等，本文暂不涉及。
监控系统
•Influxdb是一个开源分布式时序、事件和指标数据库，写入速度快，非常适合用于监控
•Grafana跟influxdb搭配使用，将Metric web可视化，查看指标的重要工具。
•Metricalert 基于influxdb开发，设置报警规则进行报警。
•metricproxy 存在意义在于跨数据中心特性，为了保证proxyclient的稳定，每个数据中心的metric报警都会发到本地proxy并统一由proxy压缩发送到主中心服务器。
监控保障，依然采用分层体系：
•系统层监控通过在服务器初始化的时候安装监控agent ，监控数据由agent发送
•框架层监控集成到了Babel通讯框架中，Babel会将Service之间的msg通讯统计、产生错误、心跳数据定期上传到服务器，通过报表可以看到所有服务器上的每个service通讯和健康情况。
•业务层监控：硬性规定要在业务代码的关键位置打点。
监控系统的技术细节请参考我们的另一篇文章《创业型公司如何做好监控报警》。
经统计，目前我们的监控布点大约有200+，可视监控报表大约80个，报警规则大约40条，从业务到系统，从通讯到进程，基本覆盖了98%的关键点，不过有句话说得好，出来混总归要还的，故障还是会发生，不过我们的Red.Q云风控系统在抵御故障能力上具备天然基因和优势，以下CaseList可以说明这一点：
1 Service进程被杀：其他Service继续提供服务（继承Babel特性）
2 服务器宕机：其他服务器继续提供服务（继承LB特性）
3 机房光纤被铲：其他机房继续提供服务（继承DNS节点切换特性）
数据可靠性
那么最后一个影响可靠性的因素就是数据了，对于风控的数据，人工识别也好，机器判断也罢，由于数据的特殊性，无法做到100%的精确，不过在有限的领域我们可以做的还有很多，下图是一张关于数据质检以及发布的流程。
数据质检的定义在于数据质量的要求，Red.Q云风控系统后面有一个非常庞大的情报团队无时无刻的不在收集互联网上所有我们关心的数据，来源多，维度广，数量大，这类数据如何做到有效的关联和验证对于我们来说是一个持久的技术挑战。对于提高数据质量来说，首先我们对所有的来源定义了可信指数，根据数据的类型、维度和来源定义了很多验证规则，所有的来源数据根据验证规则进行交叉验证，数据会被多次进行验证，数据每一次被验证可信指数都会增长，比如我们在鉴定某一个手机号码是否是非正常用户时，会通过硬件、语音识别等方式鉴别，对于IP，我们有分布式IP扫描系统和爬虫框架进行验证。
当质检仓库的某批数据达到了可信指数输出的设定值，该批次数据就会被打上版本Tag推送到生产仓库并对每一条数据生成Binlog，这里Tag的意义在于将每批次更新的数据区分开来，在生产数据出问题的时候能够做到迅速定位数据批次并回滚，最后通过Babel推送到全国各个节点。图中绿色部分是新数据中心搭建时候我们针对数据一致性所做的一些措施，我们首先会在数据主仓库中Dump一份数据并Copy到新数据中心，为了弥补在Dump-copy过程中更新数据的损失，我们会记录dump的时间点定位相关时间段日志数据Append到新库中，最后接入babel并上线。
这么多技术活归根结底一句话——在服务可靠性上面，我们是认真的。
数据
额外提一点就是数据这块，这一点对bigsec来说是业务发展的基石，目前bigsec拥有3.5亿风控数据体量，Babel消息总线每天传输处理3000W+的Msg，数十个数据来源不间断补充新数据，多种数据验证方式对数据质量进行把控，平均每周可以保持数据复合增长10%，虽然数据量越来越大，但谨小慎微依然是Bigsec技术人对数据的态度。就拿一个很简单的一个归属地数据来说吧，为了能做到IP以及手机号码更高的准确度，我们并没有直接使用网上的开源库，而是花了好长时间爬取并整合了包括阿里，ip138，纯真等数据，在对数据的校验过程中，发现大量的归属地错误条目，只能通过人工去校正，最后开发出了bigsec版的归属地数据库，有人说这是重复造轮子，但是笔者认为只有对自己认真，别人才会对你认真。
总结
篇幅有限，很多东西只能一带而过，本文大概围绕了可靠性、实时性、安全性、便捷性、数据这几个关键词展开，用以说明这几点对于风控系统来说的重要性，尤其重申了容易被大家忽视的可靠性，但是在风控领域里面其实还有太多的东西要谈，有太多的东西要做。
笔者一直认为bigsec的技术发展之迅速是建立在巨人的肩膀上的，不是一个巨人，是无数巨人的肩膀，在这里向这些巨人致以最崇高的敬意，并抛砖引玉之。
来源：猎云网
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创业公司
干货：SaaS领域如何分析收入增长？
本文编译自Social Capital关于在SaaS领域如何分析用户增长，创业公司在自己的运营过程中可以借鉴这些分析方法，以密切关注自身成长和不断提升收入增长。分享给大家，希望你会觉得有用!
在上一篇中，我们通过对月活跃用户增长以及挖掘不同潜在用户群的分析，探讨了如何分析用户增长，更好地理解增长动力。今天我们试着将其模式运用到收入增长上进行分析。这对常规收入的计算会极有帮助，例如企业级应用软件(SaaS)或消费者订阅业务。
列举某公司通过月度订阅获得营收为例，为了更细化一些，假设这是一家B2B SaaS公司。对这样的公司而言，月活跃用户(MAU)增长和月常规收入(MRR)增长都是关注点。别忘了我们仍然关注月活跃用户(MAU)分析。如果当月流失用户，那么很可能对应的当月收入也会相应减少。现在，让我们来探究月常规收入(MRR)随时间推移呈不断上升状的图。
上图模拟了月均16%的常规收入增长率
就像分析月活跃用户那样，我们拆分月常规收入的组成部分看看，其中会有些细微差别。对于月活跃用户的分析，区别在于用户是流失还是留存。那么收入呢，用户或许留存或许流失，但当月花的钱可能比上个月多，也可能比上个月少。所以我们不妨拆分出增加收入和减少收入，关注以下两个等式：
MRR(t) = 新用户收入 (t) + 留存用户收入(t) + 唤醒用户收入 (t) +增加收入 (t)MRR(t - 1个月) = 留存用户收入 (t) + 流失用户收入 (t) +减少收入 (t)
如果某用户上月消费了$10，当月消费了$12。我们认为$10是留存用户收入，$2为增加收入，同理可作减少收入。只有当用户当月完全没有消费时，我们才判定为用户流失，而用户再次花费时，我们才判定为用户唤醒。上述等式可重新整理如下：
MRR(t) - MRR(t - 1个月) = 新用户收入 (t) + 唤醒用户收入 (t) +增加收入 (t) – 流失用户收入 (t) – 减少收入 (t)
这五个部分如下图所示：
上图模拟了月常规收入增长
我们再一次计算速动比率，根据月份和用户留存率的不同，MRR速动比率在1到1.5之间波动，此处用户留存率不超过40%。
速动比率 = (新用户收入 + 增加收入) / (流失用户收入 + 减少收入)或者(等式分子/分母同时除以总收入)
速动比率 = (月增长率 + 流失率) / 流失率 = 1 + 月增长率/流失率
回到对消费类APP月活跃用户的分析，速动比率在1.5是不错的数据，但就常规收入而言却不是。
常规性订阅带来的收入视为默认留存，相比较常规性到访的非默认留存。就其本身而言，订阅收入中的用户流失率很低，速动比率很高。
如果你觉得消费者订阅企业(比如Spotify和Netflix)本来用户流失率就不该高，而速动比率本就该高，那么我再举一些例子。相对地，纯消费者交易型零售生意(比如Nordstrom线上平台)月流失用户会比较多，因为用户连续每月消费的动力不足。如果你认为订阅业务依赖于登录及其扩展业务(比如Slack)，不免期望很高的增加收入，因为每个用户增加的消费。
对于企业级应用SaaS公司，速动比率大于4会是我们期待的。
如果速动比率小于2，那么用户流失就太多了，需要补救措施。关于企业级SaaS公司的更多研究可以参考恩·哈米德在2015年初所做的分析。如下是部分企业级SaaS公司的实例分析。
恩·哈米德所举SaaS速动比率实例
右侧两个公司是我们的被投企业，左侧两个则不是。左上方A公司讲的一口好故事，说他们的增加收入很多，一定意味着product-market fit良好。然而真实情况却是被减少的收入掏空，导致必须产生月增长收入来抵消月减少收入带来的不利影响，从而产生净增长。
同样推荐鲍比·皮尼罗在Intercom融资过程中所采用的SaaS指标分析法。
如何分析其它因素
我们已经探讨了如何分析月活跃用户和月常规收入，其实对所有一切相关量的分析对生意而言都有必要。假如你做了一个社交消费类APP，觉得仅月活跃用户还远远不够，期望他们每天都能用你的APP。在这种情况下，判定用户的活跃度就不能仅依赖于月活跃分析了，需要知道用户是否日活，通过Facebook的L28就可以帮助做出判断。举例，某用户的L28=10，意味着在过去的28天中活跃天数为10。如果汇总过去一个月内所有用户的L28，就可得到该月的日活跃用户分析。随后可比较当月和次月的L28总数，并做分析。如果用户的L28高于上月数值，则视为增加，反之减少。这就得到了日活跃用户的月度增长分析。
如果不想分析活跃用户或收入，可以尝试分析链接分享(如分享至Twitter)。假如目标在于分享链接至Twitter，你可能需要做一个促使链接转发的活动，可以用上述方法通过对比不同时段用户分享链接数量的多少来分析活动中链接分享的增长。
总的来说，增长分析的框架可适用于任何场景下对用户各方面累积价值(收入、日活跃度、内容贡献等等)。其中存在一个明显的缺陷：流失数据不够细化，不知流失用户是新是老，即无法明晰用户的生命周期。
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来源：创业邦
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创业公司
年底了，创业公司该怎么设计员工福利？
编者按：本文来自创新工场 HR 团队。又到年底，公司都需要策划大大小小的年终福利。而今年过年特别 “冷”，资源更加宝贵，投资人的每一分钱都要负责的花，那么该如何在资源有限情况下巧妙的设计非现金福利激励机制，用有限的资源来达到最大的激励效果呢？
这就好像《北京遇见西雅图》中的经典台词：我有的是包，我生日有包，圣诞节有包，情人节有包，三八节有包，我六一儿童节也有包，我 TM 只剩下包了……他也许不会带我去做游艇，吃法餐。但是他可以每天早晨都为我跑几条街，去买我最爱吃的豆浆油条。最终潜力股提前大爆发，抱得美人归。
首先，我们先来共识一下，福利是员工的间接报酬，它的目的是为了激励员工，不能和工资混为一谈。所以福利在某种意义上来说，一定要有着比同等价值的工资收入更大的激励价值才是，不然的话我们不如直接发工资。
说了那么多，创业公司究竟该如何设计福利？我们来看看以下的几个准则：
准则一 说要的不如想要的
有时候，你需要为个别表现出色的员工设计一项奖励，它不属于全员福利。设置的目的是为了激励和保留重点员工。很多公司花了不少钱买奖品，员工不但不买好反而会说一句：还不如发钱呢。最后钱花了，激励效果却差强人意。如果你的团队有一枚设计师小萝莉。她在最近一个项目中表现非常出色，尽职尽责，天天加班加点，你决定对她进行奖励，那么你应该怎么设置这项福利？直接发现金？或者送她一张她的偶像某某小鲜肉演唱会的场地票。
如果让她选，她很有可能选择现金，因为员工会觉得现金的流动性大，他们愿意怎么花就怎么花。但是从心理学角度来看，应该把人们想买却不舍得买或者不好意思买的东西送给他们做礼物更有激励性。
能亲眼见到自己偶像的机会不多，现在的年轻人除了物质需求外也非常在乎精神世界的满足，这项福利对她来说是想得到的、超出预期的、可以宣传炫耀的、也会留下美好的回忆。
准则二 好事一起享受不如分开享受
春节了，你为每名员工准备了一份大红包，并提前告知会在年底聚餐的时候发给大家，此时你的 HR 告诉你公司还有一些预算，可以给大家发个小奖品。那么在聚餐时你会一次性将红包和奖品都发给员工呢，还是间隔一段时间再告诉大家每人还有一份奖品？
小奖品相对于大红包，如果一起发给员工，那么小奖品价值很可能缩水，甚至被员工忽略掉。人们的注意力往往在最能刺激他们的事物上。在员工拿到红包一段时间后，随着红包的激励程度渐渐减少，再告知员工红包过后还有一个小奖品~这个意外的小福利不但可以对员工进行二次激励，也能一定程度上延长第一个红包使员工产生的幸福感。
同理，如果你有坏事要告知员工，不如一次性都说了……
准则三 小奖不如不奖
在组织员工搞一些小活动的时候你有没有纠结过要怎么刺激大家的参与积极性？发大奖品没有预算，小奖品员工又看不上。其实完全不用纠结，心理学家们做过一项实验，某个地区发生了地震，许多人的生命危在旦夕，急需有人献血。有两种有关献血的方案：无偿献血和每人每献 200CC 血补助 10 元。结果表明无偿献血时反而吸引来更多的人。无偿献血时人们会把自己放在一个救死扶伤的高度，认为自己所做的事情是有意义、有价值的。如果献血可以得到 10 元补助，那么大家反而认为这是一个不公平的交易，自己吃亏了。
所以不要总是认为只有物质可以刺激员工，而是要想办法让员工认识到活动的重要性，让他以主人翁的姿态主动参与进来。如果觉得真的需要用什么来刺激一下员工，那么可以参考准则一，送给员工一份想买却不舍得买或者不好意思买的奖品吧。
准则四 好事有选择不如没选择
当一个公司准备奖励员工时，假设公司可以让员工去度假旅游，也可以送给他们每人一台 iphone6S，并且两者是等值的。员工的需求是不同的，老板无法让所有人满意。那么究竟应该给他们选择的权利好呢，还是不让他们选择好呢？显而易见的，好事有选择不如没选择。去旅游的人看到别人的 iphone6 会叹气，拿着 iphone6 刷朋友圈看到别人去旅游也会随之感慨。有的时候人们往往会关注到自己没有得到的。我们在设计福利时的初心是好的，但是记住我们永远不能同时满足所有人的需求。优秀的 HR 在设计福利时会咨询员工的意见，但是最终一定给全员一个统一的决策。
同理，坏事没选择不如有选择。如果一定要对方接受一件你知道他不太愿意接受的事情，那怎样才能把他的不高兴程度降低？这个时候，让他自己选择，从两件同样是不好的事情中选择一个，这会让 ta 的感觉好一点，因为 ta 会觉得到底是自己作出的选择。例如很多精明老婆对待懒惰丈夫的时候，会让他在扫地和洗碗之间做一个选择。
准则五 帮助员工爱自己爱家人
每个人都不是独立存在的个体，我们都有父母，也或有爱人、有孩子。快节奏的创业生活使员工失去很多与家人相处的时间，时间是最稀缺的也是无法用金钱衡量的。所以，奖励你的员工不如奖励他们更多的和家人相处的时间吧！让员工陪同家人去体检、去休假、去享受和再一起的快乐时光……
在预算允许的情况下，关注员工的身体健康，能否也同时为他们的亲人提供体检福利？制作工服时能否也做出同款小号发给员工当亲子装或情侣装？奖励旅游，能否是 1+1（带家属）形式，哪怕让员工自己也承担一些费用，这样你所奖励的并不是一次单价几千元的旅程而是一份无价的回忆。有了家人的理解和支持，员工必会更无后顾之忧的在创业团队贡献自己的力量。
来源：36氪，作者：创新工场，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5041854.html
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创业公司
财务外包要小心，招人千万别将就，500 Startups创业者告诉你怎么控制烧钱速度
感恩节期间，因为工作上的原因，我前往旧金山出差一周。故地重游，我回到 500Startups 在旧金山市区的办公室，也拜访了和我同一届的创业小伙伴们。
除了大多数在当地发展业务的创业者，还有一些来这里出差的小伙伴们。我们很开心能够在这里重逢，彼此询问对方的近况，更多的是对方公司和业务的近况。
通过和他们的交谈，我也收获了一些启发，希望分享给大家。
在创业公司的发展过程中，有一项很重要的指标，就是 Burn Rate（烧钱率），它反映的是一家公司烧钱的速度。
运营一家公司有很多花钱的地方，例如办公室、员工薪资、法务财务、硬件设施等等。在盈利之前，把你的 Burn Rate 控制在一个安全值以下，是一件非常重要的事情。
法务和财务
我见过很多创业者控制 Burn Rate 是从法务财务下手。老实说，这是我见过最愚蠢的行为了。你或许很难想象，居然有大把 A 轮以后的公司没有自己的常用律所。更令人难以置信的是，前不久媒体上看见的一篇文章，居然有创业者，敢把如此大金额的公司存款，交到一个会计小妹妹手里。
我犹记得，来到 500Startups 的第一课就是 Legal 101，强调法务对于初创公司的重要性。在北京，有一些律师事务所针对初创企业会有打包的服务方案，一般来说年费在 10 到 20 万人民币左右。这些法律服务覆盖了除融资协议之外，你日常所需的几乎所有法律需求，包括用户协议、合同、法务咨询等等。
有一个好的律师帮助，你做起任何事情来都会有很强的安全感。例如你和合作伙伴确定合同的时候，你可以把你的所有精力集中在合同的 business point 上，而不需要担心条款有什么陷阱或者未来可能让双方陷入扯皮的盲点。假设你的律师费一年需要花 15 万，这也不过就是在北京雇佣一个员工的费用，你雇佣一个普通员工，除了基本工资，还需要交社保、工位费，人员成本差不多也就是 15 万左右。但是如果你拿这笔钱去雇佣一个律所，为你提供服务的人就是顶级法学院毕业的专业人才以及拥有多年从业经验的合伙人。你想要达到同样的效果，如果自己去市场上找，一来你花不起同样的钱，二来这些人很难会加入一家初创公司。
然后说财务。对此我就更难理解一些创业者的行为了。你公司账上有几百上千万，放到银行理财，每个月的收益都够你雇佣一个注册会计师了。我真的不知道为什么有如此多的创业者居然会把控制这笔财富的权限交给一个初出茅庐的会计。他们会告诉你，有一些行政人事上的事情需要这个小妹妹去做，顺带就把财务做了。
对于这种行为，我只想说，一个不看重财务和行政的创业者，一定不会有太好的下场。深究起来，你会发现，他们所谓的行政，无非就是跑腿交材料，所谓的人事，就是搞卫生。你要跑腿的，就雇佣跑腿的，你要搞卫生，就雇佣搞卫生，哪有雇一个三流的跑腿加保洁来帮你做三流的财务的道理。这不是疯了是什么？
我至今都很遗憾刚开始注册公司的时候用了代理而不是自己亲自去办，导致我们第一份公司章程错漏百出。还好我们的早期投资人不在意这些细节。后来，我花了很大的精力，一点点修复了这些问题。在此之前，我们用的是每个月200 元的代记账公司。在此我劝告所有的创业者，绝对不要用他们。这真是最惨痛的教训，好在我们公司早年没有太多的账务，所以后期修正并不算太难。之后我们找了一位每月收费 1000 元的老会计，可是效果也并不好。直到我们雇佣了一位兼职的注册会计师，所有问题才得以解决。
和 200 元一个月的会计沟通，我感觉分分钟都要被对方的愚蠢逼疯，和 1000 元的会计沟通得耐着极大的性子。而那位贵了好多倍的注册会计师，不但大大节省了我的时间经历，她逻辑清晰、业务精湛，想要什么，根本不需要做过多解释。
老实说，我真的不认为一年在法务和财务上花二十几万的资金是多么一大笔钱，大到一个已经完成种子轮融资的创业公司负担不起，花掉这笔钱带来的价值比节省它重要多了。
Hire Slow
只要你的市场营销策略不是疯狂补贴（ 如果是的话那就是另一个议题了），基本上公司支出的大头就是在员工工资上了。
大多数创业者会经不住诱惑，去雇佣那些 OK player，而不是 A player。因为 A player 是百里挑一，而 OK player 的数量要多上几十倍。
我非常庆幸自己在过去的一年里体会到 Hire Slow 的重要性，真正相信并且严格执行这个理论。
首先，如果你的团队很小，那么就意味着你在员工工资上的支出很小，而你的 Burn Rate 就大大降低。
我们现在用着最好的律所和最好的财务，还有预算在湾区雇佣一家公关公司，都得益于我们的团队非常小。
很多创业者会把团队扩得很大，抵不住诱惑疯狂招人，实际上不过是把一个人可以做的工作分给了十个人去做而已。
一定要等到你不得不招人的时候再去招人，而不要因为你账上有钱去招人。你为了招这个人进团队，不得不造出一些工作量来，除了影响你公司的业务，没有任何好处。
我们现在人少，所以可以更清楚事情的优先级是什么，因为我们就这么点人，只能挑最重要的事情做。那些不那么重要的事情很自然就会被团队一致放弃。
除此之外，因为人少，迫使我们不得不把大量重复劳动、枯燥的工作自动化。过去，我们制作电子书都是人工转码导出，最近我的同事将他们自动化了。我相信这个技术在国内只有我们才有。老实说，这项技术并不是一项高精尖科技。只是因为我们是在没有预算去雇佣任何人做这种无创造性的劳动力密集型工作，所以我们的工程师费了不少心思想办法把它自动化了。而我知道的其他公司，会花钱雇便宜的人来做这件事，而当这些人多了以后，就变得很贵很贵。
如果你的 Burn Rate 很低，而你的银行账上的钱让你非常安全，你就可以有更多的时间去挑选真正价值观与你匹配的投资人（如果你还需要融资的话），而不是看见一个投资人就饥渴地扑上去，把宝贵的时间花在一个个毫无意义的会上。
我真的不敢相信自己过去花了这么多的时间试图说服那么多 Homer Simpson 一样的家伙我们的商业模式是可行的。很长一段时间，我压根都没有想过我应该找价值观和我们一致的投资人，但是现在越发感觉到这么做的正确性和必要性。谁知道把那些目光短浅的家伙加进你的股东名单里将来会出什么乱子。中国的公司法和美国的非常不同，任何一个写进公司章程的股东都非常重要。没有一致的目标，凑在一起将来就是一场悲剧。
除此之外，当你的团队都是 A player 的时候，尽管人数很少，可他们全都是在帮你解决问题，而不是制造问题。他们不会遇到麻烦就跑来找你，而是会自己想办法解决，他们更容易沟通，更抗压，更主动。我还记得我的团队里充满 OK player 的时候，每一次周会，对于我们双方都是噩梦。而如今的周会，所有人都知道自己要干什么，该如何解决困难。
来源：36氪
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创业公司
全球创新创业时代，如何与硅谷生态打交道？
在Fairchild仙童大街诞生了第一家硅谷公司仙童半导体
硅谷到底是一个什么样的世界？作为全球创新和创业的科技之都，硅谷特别吸引着来自中国、韩国和日本等亚洲城市的目光。
2015年，来自中国各省市的政府参观团和民营企业家及创业者走访团，一波又一波走进硅谷的世界，试图去了解这个地方为什么如此极具创新力？在这里，为什么诞生了一个又一个科技巨擘的同时，同时还培育了一批又一批顶尖创业团队和独角兽们？在全球创新创业的大时代背景下，硅谷之外的世界如何与硅谷生态打交道？
硅谷其实并不是一座城市
很多人以为硅谷是一座城市，但其实硅谷并不是一座城市。硅谷实际上指的是泛旧金山南湾区部分，也是美国加利福利亚州的北部地区，主要包含了隶属于Santa Clara County（县）的众多城市，包括了著名的Mountain View、Palo Alto、Santa Clara等。
在这些城市中坐落着惠普、思科、甲骨文、英特尔、苹果、赛门铁克等著名科技巨擎的总部，也有谷歌、Facebook、雅虎、Salesforce、Twitter、LinkedIn等互联网新贵的总部，还有拥有很多新兴硅谷创新创业公司。
斯坦福大学、加州理工大学、奇点大学、Santa Clara大学、NASA Ames研究中心等，也位于硅谷地区。这些高校和研究机构为硅谷地区输送了大量的科技人才，同时还提供了创业创新孵化器及相关高校和政府基金，保证了硅谷的长期科技繁荣。
值得一提的是，随着中国科技公司和科技移民相继大批抵达硅谷，在硅谷地区出现了大面积的华人社区，Cupertino、Santa Clara、San Jose等硅谷地区的城市里都涌现了规模化的华人商业聚集区和生活社区。
繁衍了三代以上的硅谷公司
1970年的时候，一位美国加州创业者Ralph Vaerst创造了“硅谷”一词，但硅谷的历史远远早于1970年。
早在1957年，8位年轻人来到了今天硅谷地区的一条街，并在那里租下了办公室开始办公。他们创办了后来大名鼎鼎的Fairchild仙童半导体公司，从此开创了硅谷的历史。这条街也被命名为Fairchild仙童大街，至今仍是硅谷核心街区之一。
仙童的大批精英人才纷纷自行创业，大多数创业项目都与半导体有关。8位创始人中就包括了发明摩尔定律的摩尔博士，他后来和8位创始人中的另一位诺依斯带着格鲁夫离开仙童公司自立门户，创办了英特尔公司。8位创始人中的杰里·桑德斯也离开了仙童公司，创办了AMD公司。
苹果公司乔布斯曾说：“仙童半导体公司就象成熟了的蒲公英。你一吹它，这种创业精神的种子就随风四处飘扬。”仙童半导体被誉为硅谷的“西点军校”。现在的很多硅谷公司，都是仙童半导体直接或间接的“后裔”。
这些“后裔”公司们又不断繁荣、互相交叉，所以硅谷的创业者们已经繁衍了三代、四代以上，形成了一个有着强烈核心文化的社区。
盘聚了三代以上的硅谷风投
说到硅谷，不得不提到盘聚在硅谷的VC风险投资家们。特别是位于Sand Hill Road沙丘路上的大大小小百余家VC机构，其中包括著名的红杉资本、Andreessen Horowitz、The Blackstone Group、Draper Fisher Jurvetson（DFJ）、KPCB等。
最早的VC风投也起源于硅谷。1957年的时候，退休美国陆军副部长William H. Draper Jr.将军在西海岸成立了第一家风险投资公司Draper, Gaither & Anderson。他与几个合伙人创建了今天VC的基本规则，包括管理费以及所投资公司退出后的项目分成（Carry）。
如今，Draper的孙子Tim Draper在硅谷沙丘路上开辟了自己的风险投资公司DFJ，这家成立于1985年的风投公司主要投资早期科技创业公司，曾投过的公司包括Hotmail和Skype。DFJ公司通过其全球网络，管理着约70亿美元的资产。Tim Draper还创建了面向三到四年级小学生的创业游戏，通过游戏给小学生树立创业思维。此外，Tim Draper还在硅谷成立了Draper University，这所寄宿制大学专门给全球21-24岁的青年创业者教授创业学。
由Draper家族的历史，可以了解风险投资已经在硅谷地区盘聚了三代之久。在硅谷地区，风险投资机构和风险投资者之间盘根交错、互相扶持。如果一家硅谷创业公司拿到了某个知名风险投资机构的天使投资，那么这家创业公司的A轮、B轮、C轮、D轮等基本上也相应有了安排。
这是一个有着核心文化的社区
硅谷有着强烈的核心文化，这个文化首先代表了强烈的反叛精神。从仙童半导体的创业以及创始人纷纷出走的经历，就体现了一种不屈服于现有资本和科技势力压制的精神。仙童半导体的8位创始人，就被誉为“8叛逆（traitorous eight）”。从最早离开“晶体管之父”肖克利（W.Shockley）博士的“肖克利半导体实验室”，到后来离开由母公司控股的仙童公司各自创办半导体公司，“叛逆”之名永远烙印在硅谷文化中。
硅谷文化又带有一定程度的家族文化色彩。由仙童公司和William H. Draper Jr.开创的硅谷公司和硅谷风投都已经在当地繁衍生息了三代以上，而号称“硅谷之父”的斯坦福大学本身就是一个家族性大学。从斯坦福大学又繁衍出诸多硅谷科技公司家族，惠普、思科、谷歌、雅虎、LinkedIn、NVIDIA、Sun Microsystems、VMWare 等公司创始人都出自这所大学，这些科技公司的家族基金又反过来向斯坦福大学捐赠更多的资金与资源。因此，在硅谷的主流文化和社区里，一定程度上的家族色彩让硅谷更加稳定、高效、紧凑。在硅谷里，基本上人与人之间都彼此熟悉。而由于信任成本比较低，在硅谷拿到风投的几率也非常高。
硅谷文化还十分的开放。这在某种程度上是因为硅谷的科技创新和创业需要大量的知识工作者，而本地人才供给则远远满足不了需求。特别是1990年的美国移民和国籍法案，极大鼓励了外来高素质科技人员移民来到像硅谷这样的美国科技高地。于是，在硅谷迅速崛起了印度裔和华裔等计算机工程师与科学家移民群体。这些新到来的外部文化与硅谷原有的核心文化相碰撞、互斥和融合，最终形成了一个开放的文化生态。
当然，毋庸置疑的是，硅谷整体奉行的是精英文化。在硅谷只要有能力，无论家庭背景出身如何，都能得到硅谷的认可。这种英雄不问出身的文化，在历代硅谷创业者身上，都得到了淋漓尽致的展现。从最早的仙童公司8位联合创始人到后来苹果乔布斯，从惠普创始人的车库到谷歌创始人的学生宿舍，硅谷是一个屡现平民英雄创造奇迹的地方。
硅谷还有着非常独特的商业文化。在《硅谷百年史》作者Piero Scaruffi看来，基本上没有任何东西是在硅谷发明的。但硅谷有着极强的商业机器，能够快速把已有的发明创造通过不同程度的创新，“制造”明星创业公司。在硅谷方圆两个小时的车程内，聚集着一条完整的创业“制造”产业链，包括风投、律所、银行、会计、管理咨询等，他们能在短时间内完成创业公司的“制造”过程，推进创业公司走过A轮、B轮、C轮直到上市或被收购。
此外，硅谷有着浓厚的创业文化。在硅谷一方面有大批精英为科技大公司打工，但还有一大批精英奉行为自己打工的理念。而这些创业者的亲戚们也大多在创业，多次创业者比比皆是。因此在硅谷很难感受到创业的孤独，通常只能感受到不创业的孤独。
必须扎根才能进入硅谷生态
在硅谷当地一家创客联合办公空间里创业的InterfereX公司CEO及联合创始人Mark Reed告诉记者，如果想要进入硅谷的创业生态，就必须在当地长期扎根，与这里的人们充分地交流、建立互信关系、表达长期投入的诚意。对于想进入硅谷生态或想与硅谷生态打交道的人来说，面对面交流是非常重要的方式。当然，这首先要求有非常好的英文水平，其次要能讲常诸如云计算、大数据、开源技术等常用科技术语。
InterfereX所在的这个创客联合办公空间叫做Hacker Dojo，位于Fairchild仙童大街上，这是一家在当地非常出名的创客空间。Hacker Dojo作为一家非盈利性机构，成立的初衷是为了给附近科技公司工作的工程师一个业余时间交流与创新的空间。与Hacker Dojo类似的创客联合办公空间还有Plug-and-Play以及500 Startups，其中门槛最低Hacker Dojo的主要服务早期创业者，而Plug-and-Play以及500 Startups都服务于相对成熟的创业公司。
在创客联合办公空间里都设有公共休息区域，创业者们在这里非常开放的交流，也非常乐于向外来者介绍自己的项目。在公共休息区域里，经常听到创业者们谈论公有云的优劣势、开源技术的发展趋势、大数据的不同流派等。而这些创客联合办公空间都提供了大教室或会议室，供当地各种社团举办科技活动，诸如硅谷机器人联合会、产品经理大学、Linux系统管理社区等经常为当地人员提供培训、交流和社交的机会，这也是进入当地生态的重要途径。
最近几年，华人风险投资机构也开始在硅谷设立办公点。清华企业家协会TEEC天使基金、NEWGEN Venture Partners、华山资本、PreAngel等十余家华人VC，已经开始在硅谷布局投资优质的科技创业公司。F50是一家由华人主导的创投对接平台，通过与Google Ventures这样的当地知名风投合作，以组织季度Demo Show的形式进入当地的生态圈。而百度、阿里、中移动、中关村、深圳科协等也纷纷在硅谷当地设立办公地点，这些与华人风险投资机构一样，都处于第一代布局阶段。
在2015年11月18日，经历了半个世纪风雨的仙童半导体公司终被美国亚利桑那州的半导体制造商收购，从此终结了这一段硅谷传奇。但是互联网和云计算公司正在领导新一轮的硅谷创新，而来自亚洲市场的资本和商业机会，也在吸引着硅谷的目光。虽然仙童半导体公司的传奇结束了，新一代硅谷的传奇才刚刚开始。
文/ITValue记者吴宁川
来源：钛媒体
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创业公司
从住行到工作，这八家创业公司值得关注
来源：猎云网 （编译：流云）
生活处处有惊喜，创业公司也是个个“争奇斗艳”。今天，我们要介绍这8位新贵，着眼于住行以及工作，为大家带来别致的体验。
1.Sam the Local
这周末要去香港旅行？想约个当地人一起逛逛，参与一些大家都喜欢的活动？那么，找Sam the Local准没错，如此一来，游客也能成为当地人，探寻城市犄角旮旯里的秘密，深入了解那里的风土人情。
而对真正的当地居民来讲，这是件好事，既可以赚外快，还很可能免费享受一下，比如，有些行程里就有品茶、陪吃货逛街，欣赏城市广阔的自然风光等事项。
当然，Sam the Local也是别出心裁，加入了评级机制、一个管理日常事项的综合行程表，以及一个帮助优秀导游接到活的“推荐界面”。
官网称，Sam the Local目前正处于测试阶段。
2.Fynd
该公司在新加坡孵化器JFDI的课程中可谓大出风头。谁能想到，IT修理也迎来了转折点。
实际上，Fynd提供的是设备的按需修理服务，相关的IT修理人员直接上门服务。而且其宣称，1小时内就能完成修复工作。这对在家工作的人来说，简直是雪中送炭，如果电脑死机或者手机出故障，前功尽弃的几率能大大减少。
价格呢？收费也是按固定比例的，所以无需担心由于硬件故障比原先估计得更严重而出现的过度加价情况。
3.Ungert Designs
这家位于香港的公司将IoS（互联网空间）引进办公室。
你遇到过这种情况吗？快到最后期限了，突然发现有紧急的事需要请示产品经理，然后，花10分钟走到办公室，却发现后者正百无聊赖地食用午餐。
那么，是时候让Ungert的USpace应用大显身手了，毕竟它能帮企业掌握办公室里的员工动态。所以再也不用好奇上司是否在开会了。打开USpace，查看一下，答案就有了。
当然，人们可能会质疑隐私的问题，为此Ungert指出，其目标是帮助企业提高工作效率，加强沟通与交流。更何况，身正不怕影子斜，有没有这款应用都改变不了事实。附带一句，厕所是禁区。
而真正让Ungert出彩的是它的用户体验，尽管也是用信标技术来追踪雇员行为，相比于复杂的编码成果，其办公版用户体验更显灵活。
设计功能完全能进行定制，假如“拖放”功能在某个办公室派不上用场，客户可以把相关设想告知Ungert公司，然后他们会重新构建。
显然，Ungert想出了一个好点子，用另类的设计观打开了一扇高水平之窗。
4.ButlerTech
每个人都知道如何预订客房服务。那洗熨服务呢？或者额外的床上用品？也许有小狗在地毯上撒泼玩耍，搞得一片狼藉，而客人希望有人来稍作打扫。正常情况下，在找相关部门解决事情之前，当事人会打电话到前台确认。
而借助新加坡公司ButlerTech的新产品ButlerPad，旅馆完全可以在应用上显示所有的服务，并进行后续操作。如今，移动设备早已是新贵，门房服务也要跟上时代潮流，做出相应的调整。
此外，CityButler也能在手机上提供类似的交互服务。有当地专家相助，凭借着详细的视频内容，ButlerTech尽力确保所有的度假事宜在个人平台上得到妥善的处理。
5.DXMarkets
对任何想要尝试比特币交易的人而言，新加坡的DXMarkets公司是上上之选，其自身的定位也是“强大而直观的工具”，为入门者学习和利用平台内专业的分级机制提供便利。
现在，它还处于测试期，所以这是一个试验新系统的好机会，因为该公司尚未收交易费用。不过目前还只能存放数字货币，而DXMarkets表示，正在试着整合法定货币（即纸币）。
实际上，千里马不愁没有伯乐青眼相待。首席执行官Marcelo Garcia Casil就受问世一年的瑞士日内瓦孵化器Fintech FUSION的邀请，代表本公司出席有关活动。该公司也表示，这将是其正式踏入欧洲市场的前兆。
6.The Next Billion
如今，智能手机的价格越来越实惠，互联网的触角更是伸至全世界，较偏远的地方也不例外。而新加坡的The Next Billion正是想帮企业接触并了解那些位于互联网边缘地带的民众。
举个例子，在亚洲的乡村地区，通过放映教育或娱乐性质的电影，推广Mobile Movies这项服务。然后该公司收集调查数据，跟踪后续影响，以便改良相关产品。
它还有一个MOAR项目，人们可以靠它把消费者数据传达给感兴趣的企业，赚点钱。
7.Linqapp
说实话，Google Translate简直糟透了，翻译出来的东西要么错得离谱，要么过于正式化。而Linqapp这家台湾公司已经想到了解决措施来应对这一难题，既然技术靠不上，那就找人。它加强了人与人之间的联系，使得大家能够从土生土长的本地人那里快速获取到贴切的译文。
当然，如果Linqapp仅想着为一个问题出谋划策，用户们早就“弃暗投明”了。事实上，它已成为人们寻找长期语言合作商的一种渠道。
其特色便是将声望评估系统融入社交商业模式运营中，帮助越大，声望越高。为此，Linqapp还表示，未来他们希望能为杰出的语言翻译者找到赚钱的途径。
8.SmartPlate
商业名片早已不是什么稀罕物件。受漩涡启发而诞生的日本IoT产品就自封为“数字书签”，有惊人的容量。不论是视频，地图，还是产品信息的娱乐内容，这张小卡片都百无禁忌，存储各类定制内容可谓是信手拈来。
接收器只要扫一下二维码和BAM，公司的个性化内容一目了然。
SmartPlate认为该产品必将融入实体广告活动。而且一旦实现，它会是最棒的商业名片，没有之一。
Source:E27
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