大数据产业每周都在发生变化，除非你非常密切地关注那些处于新兴大数据创新者漩涡当中的人，否则一些新贵可能已经超出你的注意范围了。在不久的将来，我们希望听到更多关于他们的事情，以及他们正在开发的技术、服务和应用程序。当然，在他们试图游进的快速的浪潮之中，其他人可能已经沉没得无影无踪！

Crowdflower

Crowdflower自称是“数据丰富的平台”，在搜索他们要找的见解（方法）的时候，其使用众包的力量来筛选其客户的数据集。

来Kaggle的500万数据科学家的以类似的方式进行网络工作。然而，而不是专注于为Netflix或者google这样巨头解决一次性和大的问题，他们可以投入到工作中为各种规模的企业解决更多的日常数据难题。

Flatiron

Flatiron 正在用OncologyCloud帮助对抗癌症。他们的目标是要建立和癌症有关的医疗信息的最大数据库，并使其通过云向医生、患者、教师和研究人员提供。

它的工作原理是，目前只从癌症患者的一个非常小的样本收集数据 ，即有4％的患者参与注册临床试验。对病因和治疗方法持有关键线索的那些96%的数据财富往往仍然锁定在医疗记录和医生的笔记之中。

Flatiron 希望通过它的数据采集技术汇总这些信息，那么世界各地的专业人士都会有一个强大的数据驱动的工具，这将产生新的治疗方法和更高的存活率。

LendUp

LendUp已经建立了自己作为一个“负责任”的替代发薪日贷款公司的形象， 这种公司传统上以过高的利率收取短期贷款的，支持高收费，并且如果客户没有付款会配合以积极的收债行为。

他们的信用得分是建立在关于贷款的大数据分析之上，这意味着他们可以更准确地评估每一个应用程序的风险，并提供了更公平的利率。它们为个人提供了一个合法实现短期信贷利率相当于一张信用卡或银行贷款的途径。

Infobright

Infobright是一个“物联网数据分析平台”。

它们的算法和数据库体系结构被设计成帮助那些正在产生大量的机器驱动的数据的企业 ，比方说来自于在工业环境中安装在生产设备上的传感器中的数据。这些数据集可能会变得非常大，非常迅速，这项服务的目的是保持它的可控性。

Feedzai

进入市场后，各种规模的公司是大数据中发现最流行的用途之一便是检测欺诈，特别是如果他们依靠网上交易的收入。

Feedzai声称它可以降低贵公司的欺诈性交易处理的80%，如果它的预测算法发现风险太大的交易符合一个概要条件，那么它就会阻止这个交易。

全面减少欺诈手段将增加零售商的利润，这可以以更低的价格转嫁给消费者,希望这会给我们所有人省钱!

TAMR

数据管理是管理进入公司数据流，并确保正确的数据被收集以匹配手头的工作。TAMR发展的服务将自动识别、清洗和给分析工作准备必要的信息。

其前提之一是数据科学家需要一个他们正在研究的数据的清晰,简明的表示,这样才能得出可靠的结论,所以Tamr提供一个接口,把你所有的数据源连接在一起。 它也被设计通过机器学习算法来处理高度自动化的工作,如制定许多决策包括需要哪些数据、如何展示这些数据等。但是，当它做得决定在自己的薪酬等级之上时，它会“伸手”向人类专家团队中的最合适的人寻求帮助。

Appuri

客户流失是一个导致企业失败的典型原因。所以Appuri让企业用数据算法来跟踪整个客户生命周期 即每个客户从他们开始购买你的产品或使用你的服务的那一刻直到他们停止使用之间的接触和互动。

我们的想法是，这将让你深刻地知道为什么客户停止使用你的服务，这意味着你可以进行调整以阻止它的发生。如果你知道一个可以预期导致高流失率的积聚事件正在发生，你就可以发动反击运动，以赢回快要离开的顾客。

GNIP

Gnip旨在帮助企业理解,在社交网络中产生的、日益增长的数据山脉，并获得有益的东西。

公众也越来越多的乐意在推特，脸谱，Instagram的和许多其他平台上分享他们的生活细节（比如他们买什么）。这给分析自己的网络提供了一种方式，并希望在帮助他们解决问题或填补他们的需求方面获得宝贵的见解如何。