Datafox為投資人篩選創業公司提供了優化解決方案

摘要： Datafox是一家位於矽谷的創業公司，它提供了一個針對非上市公司的即時更新資料庫，試圖為投資人解決這麼幾個問題： 從哪收集創業公司資料；到底收集哪些資料；收集來的資料如何

Datafox是一家位於矽谷的創業公司，它提供了一個針對非上市公司的即時更新資料庫，試圖為投資人解決這麼幾個問題：從哪收集創業公司資料；到底收集哪些資料；收集來的資料如何確保很新很完整。

聯合創始人Bastiaan和Mike Dorsey都是金融出身。 為什麼轉到科技領域來創業？ 「因為我自己之前在高盛ESSG的三年，一直有一個很頭疼的事，就是如何搜索中小私企的資料。 」 Bastiaan告訴36氪：「實際工作中很多同事都很苦惱，我覺得非常需要去解決這個問題。 」

Datafox的基本功能是自動化地從兩個管道獲取有用資料：

搜尋網路資訊，通過語義分析等演算法找出有價值的部分。 跟Crunchbase、AngelList和LinkedIn的合作，直接從這三個擁有大量創業公司資料的資料庫獲取資料。 使用者要做的是搜索感興趣的公司，點擊關注，或者跟蹤別人分享的行業清單，比如Social Networking和Robotics。

在Datafox的首頁，會看到創業圈的新事件，內容是Datafox根據使用者關注的公司定制化的。 同時也可以選擇事件的類型，包括融資、收購、IPO、估值、收入、人才和新聞報導等。

在公司搜索介面，可以通過各種條件來篩選結果，比如運營情況、行業、地點、投資者、員工數量、財務狀況、融資階段等。 公司介面除了傳統的資訊外，還有關聯LinkedIn選項以方便與該公司建立直接的聯繫。

除了基本的資料獲取外，有兩個很值得一提的plus：

首先是Datafox Quality Score™，這是由一套由專有演算法即時評估創業公司然後得出的一個綜合分數，細分有企業成長分數和HR人力分數。 目前他們使用20個以上的參數，包括招聘速度和方向、留存率、創始人背景、董事會品質、投資人品質、融資數量、使用者評價、社交網路活躍度，還有其他網路分析指標等。 另一個是關係視覺化。 如果你想知道某個公司在市場上跟其他類似公司在相似度、收入、融資或員工數量方面的關係，可以點一下Visualize按鈕，Datafox就會給你呈現一張簡單直觀的網狀圖。 在這張圖表裡，你可以通過連接瞭解這個公司在行業裡的位置、潛在投資物件、誰是未來的合作夥伴、誰是潛在的威脅、誰可能收購這家公司等。

目前Datafox的即時資料來源有三種。 一是公開的資訊，比如新聞、RSS feed、YouTube等。 另一種是現有的資料庫，比如跟CrunchBase、AngelList、LinkedIn等。 最後一種是Datafox自己進行的資料分析，比如像之前提到的網狀圖等。 Datafox的資料相比傳統資料庫來說的特點就是自動且近乎即時。

Datafox的目標使用者除了投資者，還有分析師、銷售等。 這收費模式是按月訂閱型：初級使用者每月$49，100家公司、3個領域；專業使用者每月$399，沒有限制；企業級的會提供API以方便跟其他應用的整合或定制開發。

和灣區這邊不少創業公司一樣，由四名聯合創始人構成的核心團隊是清一色的Stanford背景。 Bastiaan Janmat在高盛倫敦做過三年的投資相關工作，Mike Dorsey有MBA和工程雙碩士學位。 產品上線後拿到Google Venture 180萬美金的種子輪，隨後startX、innoSpring等矽谷本土孵化器在內17方共同投資了其第二輪種子基金。 風投一致看重的是這個給投資人搜索創業公司提供的全新的解決方案。

以下是Bastiaan接受36氪採訪的內容，我感覺他本人和這個產品本身的氣質都像一隻敏捷但很真誠的狐狸，整理如下：

我很頭疼不能夠有一個很高效的途徑來搜索非上市公司，其中包括很多的創業公司。 和很多華爾街的朋友交流，他們也告訴我說，有一個明顯的事實就是越來越多的公司選擇了私有和暫時不上市。 查找這些公司的資料是困難的，我們需要手動尋找那些資訊然後放進表格裡，很麻煩，所以我一直在尋找可以自動化的辦法。

Datafox是我們幾個人的一個業餘專案。 當展示給一些金融界人士和矽谷的風投後他們都表示Datafox可以説明他們節省大量的時間，於是我們很快就拿到了Google Venture的種子輪。

過去10-15年間，分析師、銷售和風投的工作由於網路的原因而變得簡單了，但同時網路也帶來了資訊噪音。 所以我覺得他們需要的是一個在資料之上的工具來收集整理並過濾呈現出關鍵的資訊。 Datafox就是個具有資料聚合、清理、特徵提取、語義處理等功能的工具，告訴使用者他感興趣的公司做了哪些他可能會更感興趣的事情。

我們希望通過採集到的大量資料並綜合行業知識和機器學習找到一個能夠準確評估公司運營情況的公式，並以分數的形式表現出來。 這有點像市場指數或者Google的PageRank，這個分數標誌著一家公司在某個行業裡的相對水準。

從投資者的角度來思考，我們嘗試覆蓋一個公司的所有對潛在投資者有用的資料，像團隊、財務、客戶、合作關係、媒體覆蓋等。 我們同時也從銷售和業務發展的角度去考慮，因為他們能夠發現一個公司是否有強勁的潛力。 Datafox資料的涵蓋範圍很廣，類比CrunchBase主要關注融資數位，我們會提供一個完整的畫面。

老實說，我們目前也還存在一些問題。 比如，法律並沒有規定私企必須上報並公開公司資訊，所以Datafox一時不能保證資訊的絕對完整性。 我們能做的就是收集整合散亂在網路各處的公開資訊，並經過了自己的演算法後呈現給使用者。 目前Datafox允許使用者報告有異議的資料，我們在未來打算引入類似信心指數等更加有效的方法來説明使用者決策。

目前我們使用了20多個特徵。 包括留存率、創始人背景、董事會、投資人、融資情況、使用者評價等。 分數範圍是0到1250，越高越好，說明越接近我們定義的「成功」的公司。

我們想成為原始資料之上的分析層。 以後我們打算允許使用者添加其他的資料來源到他們的Datafox帳戶，然後我們會説明分析和視覺化那些資料。 形式可能包括分析工具和研究報告。

當還在高盛的時候，我就非常羡慕做企業的人。 他們擁有豐厚的管理和運營經驗，能做出偉大的產品和服務。 這也是我來到Stanford讀MBA的原因之一。 我在高盛做的是投資相關的工作，現在做的是服務于投資者的產品。 我覺得之前的背景對我做這件事情有很大的説明。 創業的時候你會感覺擁有整個公司，負有很重的責任，大家團結一致達成一個目標的時候會獲得很強烈的情感衝擊。

我當然打算以後擴展到中國去，但很遺憾短時間內太難了。 我們首先得解決語言問題，對中文做語義處理對我們的技術團隊是個挑戰。 另外就是中國複雜的商業環境，我們還需要多瞭解一下。 未來我們肯定是希望能夠進行國際化擴張的，不過目前只會專注在美國公司。