VentureBeat的数据科学事件，Datapeat，展示了Data Science如何提高更快和更好的见解的期望的重要示例。

今年我们致力于尽可能多的舞台时间来使用案例和挑衅的小组讨论，因此我们没有举办我们通常包括在我们的活动中的创新摊牌之一，我们的陪审团选择了最佳的初创公司决赛者。但是，我们仍然想提示我们的帽子到一些我们发现的公司以新的和潜在的破坏性方式为数据分析提供了大量的。

在会议的许多教训中，一个坚持的是让人类用户和强大的机器可以结合实现竞争结果的方式。对不起，Skynet粉丝：这场革命将由强大的计算机部分驱动，但只有少数特定应用程序只能依赖于算法。在数据合格后，更大的焦点领域包括促进人类决策部分。

我们可以看到我们收到的应用中出现了两种不同的方法。

第一种方法介绍企业捕获，商店和处理数据的方式，然后在使相应的工具更快，更瘦，更强，以适应越来越多的可用数据，并削减采取行动的时间。在这种方法中，您可以在技术性能和速度方面衡量结果。我们称这种方法基础设施增强。

第二类方法通过让更多的商业用户从包装的智能解决方案中受益，利用人类技能，利用他们仍然比电脑更好的人力技能来改造这些工具。此类别中的技术可以在算法中识别数据中的相关性之后的挑选建议范围内容，使得洞察力更容易发现，以便在业务数据上启用协作。在这种方法中，结果以商业绩效和速度计量。这就是我们称之为智力的增强。

以下是我们在这两类中找到的最有前途的公司。

基础设施增强


Surecamas
可用于业务的信息增长，因此索引也用于查询该数据存储的索引。 Parstream开发了一个并行索引，以使查询能够在结构化和无结构化数据上运行，而无需减压，即使是最大的数据堆积，也可以切割所需的时间和大小。


Totutekanother
公司在索引挑战上工作，Totutek提供了MongoDB的分布，可以在存储数据所需的磁盘空间中提供高达90％的节省，以及写入数据库时​​更快的吞吐量并确保并发控制。


Produce，Inc.侧重
于零售和移动广告垂直，并提供了一个有趣的例子，了解如何提供清洁器，发声器数据的技术知识。通过使用匿名散列设备ID访问物理存储的移动广告展示，放置正在关闭移动转换归因的间隙。

情报增强


Gaazightan
越来越多的企业依赖于订阅模式来销售其产品和服务。这意味着，对于这些公司来说，他们不仅必须担心客户收购 - 他们还需要限制流失。Gauseight为具有易于使用的仪表板提供“客户成功”团队，这些团队将根据从CRM数据中开采的人类进入的置信等级和模式显示潜在流失的指示器和警报。


datarpmwhen
何时足够大，以确保它拥有答案，所需要的只是能够提出正确的问题。DATARPM使用自然语言处理来绕过查询并提供非技术用户访问数据。它还提出了基于数据中发现的相关的建议。


Ayasdiayasdi开
始作为DARPA资助的研究项目。它需要一个有趣的方法：它将数据转化为拓扑对象，以提供具有3D模型的分析师，其中屏幕上的“流行”作为感兴趣的领域。该解决方案在行业中使用，作为医疗保健，石油和煤气和金融。