Palantir分析：「商業模式畫布」、「SWOT」、「壟斷特徵」、以及「7個商業模式」

這裏翻譯一篇關於Palantir的分析文章，包括商業模式畫布、SWOT、壟斷特徵、及7個商業模式。有關Palantir，這裏暫不贅述，不瞭解且感興趣的讀者可自行Google。

商業模式畫布

再放一張Google 翻譯後的吧，可以對照着看。

價值主張

它通過整合客戶擁有的所有數據 - （任何規模&任何類型的數據），促進人與計算機之間的協同工作。
獨特的價值主張：它爲企業和政府機構的所有分析需求提供了一個單一平臺，主要用於檢測欺詐和犯罪。Palantir開發了動態本體等技術，將各種數據源集成到一個平臺中，非技術用戶可以專注於調查查詢，而不是學習複雜的查詢語言。
它專注於一個核心產品 - （機器增強6數據分析） - 並建立了一個幾乎完全獨立的工程團隊來實現它。

Palantir Gotham：Palantir Gotham，以前稱爲Palantir政府，是Palantir的第一個產品，主要是爲政府設計，幫助國防機構識別潛在的威脅。該平臺的基礎模型基本上是圖形，主要圍繞對象及其之間的鏈接構建。來自多個源的結構化和非結構化數據都輸入到系統中。然後將數據轉換爲對象並生成到模型中。用戶可以使用該模型來描述，探索和查詢這些對象的屬性和關係。通過該平臺構建的多個應用程序使用戶能夠在平臺內搜索、可視化、假設、發現模式並與同事分享見解。減少用戶與其數據之間的摩擦。
Palantir Metropolis：Palantir Metropolis，以前稱爲Palantir Finance，主要是爲金融業設計，幫助進行欺詐檢測。該平臺圍繞時間序列構建。從根本上說，它的基礎模型是一系列事件。該平臺非常適用於分析保險索賠數據，網絡流量和金融交易模式。它可以幫助用戶在數學上分析隨着時間推移的模型行爲（例如，股票價格）。Metropolis主要支持聚合分析：選擇一組模型和一個時間段，然後對它們進行復雜的數學計算。由於其快速的迭代和協作能力，Metropolis在這個領域的競爭中脫穎而出。
數據可視化、預測分析和地理智能空間。
雖然Palantir只在數據可視化、預測分析和地理情報空間中發揮作用，但卻是這些領域的領域專家。雖然Palantir一直在擴展其產品組合以提供其他分析功能，但它受到來自業內其他參與者激烈競爭與挑戰。
爲了進一步說明Palantir龐大且不斷增長的市場機會，強調我們對IT決策者的調查。要求IT專業人員在未來12-24個月內確定他們在數據分析中的首要任務。當今企業的首要任務是數據集成和可視化，然後是洞察力生成。這個領域的領導者目前是擁有這些重要功能的更好工具的公司。儘管Tableau，Qlik和Splunk在這個市場上取得了進展，但仍避免不了與微軟，IBM，甲骨文和SAP等大公司競爭。現階段Palantir尚未被企業客戶廣泛使用，但它擁有出色的集成和可視化工具，這對政府和商業機構都非常有價值。
四分之一的受訪者認爲，預測分析以及機器學習集成代表了分析的未來。這在數據量不斷增長的世界中是有道理的，因爲報告和可視化工具本身並不足夠。業務領導者需要解析數據以做出業務決策。
Palantir平臺用於多個行業領域，以幫助實現數據集成，數據可視化和數據分析需求。Palantir擅長整合幾乎任何類型的數據：文本，電子郵件，日誌，甚至圖像和視頻。通過爲其數據創建引用對象，它可以搜索和識別不同數據之間的鏈接。然後，不同行業流中的分析師使用此數據進行進一步調查。
在反欺詐，反恐，情報和犯罪預防領域，Palantir幫助整合來自隨機來源的數據，例如現場報告，與首次信息報告（FIR）相關的電話號碼，甚至來自移動設備的低分辨率圖像設備。然後通過Palantir Graph或Map提供數據，這些易於查看的應用程序可幫助研究人員發現事件之間的模式並發展假設。在數據源和記錄保存極爲重要的保險，金融和醫療保健行業中，Palantir使用其知識管理應用程序來跟蹤和保護通過其平臺傳輸的每個數據。它還確保在將數據索引到平臺以供將來引用時將適當的安全級別關聯起來，通過其協作應用程序。
Palantir真正的差異化特徵是服務組件，以及其運營模式、執行工程人才、套利的能力。

收入來源

就預訂而言，我們估計2017年Palantir接近35億美元，其中約40-50％的預訂來自政府合同。
重大的歐洲擴張; 自2014年以來歐洲的收入增加了三倍。
Palantir是一家企業軟件公司，通過兩種標準定價模式獲得收入：SaaS訂閱和專業服務。我們認爲Palantir的季度收入遵循類似SaaS的趨勢，從季度到季度連續增長。
典型的Gotham安裝包括：56.4萬美元Palantir服務器的價格，假設4個核心 $112K軟件更新和維護服務器，每年（第一年免費）$ 100K培訓，假設50個用戶$600K工程服務集成。假設2-3名部署工程師爲1年總計：150名用戶爲150名。
Palantir特別令人困惑的是，它並不能完全清楚它是產品還是服務公司。除了對其實際軟件產品的使用收費之外，在安裝時他們還提供大量的工程，部署和培訓服務合同包，所有這些服務都要收取額外費用。

成本

雖然Palantir可能會將相對較小比例的收入用於銷售和營銷，但其同行（如Splunk，Tableau和Qlik）將其50％以上的收入用於吸引和留住客戶。我們認爲這些公司營銷支出水平提高的主要原因之一是來自大型成熟企業軟件供應商的激烈競爭。規模較小的公司傾向於花更多錢與企業客戶站在一起，提供大幅折扣以說服客戶改變他們的分析平臺。然而，即使小公司採取這一步驟，已建立的參與者也可以降低價格以保留其客戶羣。由於Palantir不必將其收入用於銷售和營銷，這可能會帶來大量節省，從而增加其盈利。
Palantir認爲它能夠在合同中收取如此高的價格是因爲他們的服務對他們的客戶來說是一個非常高的價值。此外，Palantir的價格實際上比同等價格的技術解決方案（如Bloomberg終端或SAP）便宜。在一個典型的一般例子中，Palantir部署超過3年，每用戶11,000美元（3），低於Bloomberg終端（5）的24,000美元價格。考慮到典型分析師的年薪從40,000美元到90,000美元不等，3年以上的每用戶成本是相對較小的成本，特別是如果Palantir能夠使這些用戶在一個數量級上更有效。

核心資源

在籌款方面，Palantir自成立以來已籌集了約27.5億美元的總股本。該公司最近一輪融資於2016年1月完成，當時籌資約8.8億美元，導致後期資金估值約爲200億美元。
Palantir開發了多種應用程序（如圖形和地圖）和創新儀表板和技術（如動態本體和Nexus對等）來處理大量結構化和非結構化數據。
我們相信Palantir的員工基礎在過去五到七年中迅速增長。該公司估計2009年員工人數不足50人; 然而，到2017年，該公司在全球範圍內增加到2,000多名員工，在華盛頓特區，歐洲和硅谷建立了主要業務。

主要合作伙伴

CIA的風險投資公司In-Q-Tel是美國情報界的一部分，投資於國防運營的新技術，是Palantir的早期投資者。

主要活動

空中客車公司利用硅谷的專業知識（Palantir）來加速A350的生產。
德國默克公司採用Palantir進行大數據健康計劃。
雖然很難找到公開的Palantir定價數據，但我們估計，每個服務器核心每月的Palantir Gotham或Metropolis許可證的價格可能在每月3,000到10,000美元之間，還需要額外的支持，維護和培訓費用。
與產品和許可證相比，軟件服務的利潤率往往較低，主要原因是人員成分可變。我們相信Palantir通過其客戶合同捆綁諮詢，支持，維護，培訓和其他此類現場服務。從長遠來看，我們預計公司將“產品化”其服務，因爲它已經開始明確推動企業。
從加密和多級權限保持壞人到審計跟蹤和匿名化保持好人好29，Palantir努力保護自由。
接下來，看看Palantir的職位列表，它更加模糊。他們爲某些職位編造了自己的頭銜。設計師 - Palantir辦公室軟件工程師 - Palantir Office前向部署軟件工程師 - 客戶現場部署戰略專家 - 客戶現場產品專家 - 客戶站點此結構看起來更像是埃森哲諮詢團隊，而不是硅谷產品公司。
從財務角度來看，很明顯，工程服務是最高利潤率。假設您可以通過利潤豐厚的股票期權向FDE支付10萬美元/年，Palantir每位部署工程師的利潤率爲60％。此外，客戶經常將FDE保持在比所需要的更長的時間，因爲他們比自己的員工更好。然而，在操作上，Palantir的思想領袖是產品工程師，他們提出了先進的數據處理算法。我推測這些特殊頭銜是人力資源部門爭奪山谷中最優秀的人才。頂級工程師不尊重在技術服務公司工作，因此Palantir必須重新成爲一家產品公司，以吸引最優秀的技術人才。這種方法非常成功，因爲Palantir被視爲硅谷的寵兒。
Palantir通過向客戶收取數百萬甚至數十億美元的大型部署合同來爲其產品定價，該合同包括現場實施團隊，培訓服務，維護和許多服務器核心。由於每個客戶端都有一組完全獨特的數據源，因此Palantir部署具有極高的觸摸性，需要高水平的自定義。
價值鏈。大數據分析涉及檢查大量結構化和非結構化數據，以發現隱藏的模式，趨勢和相關性，以幫助企業做出有關其產品或服務的明智決策。企業使用執行數據提取，策劃，分析和可視化的工具和應用程序來支持戰略決策。雖然“大數據分析”一詞描述了各種各樣的功能和任務，如圖表5所示，但行業專家認爲，更廣泛的軟件分析領域包括三大類功能：（1）商業智能和分析工具/平臺; （2）分析和績效管理應用; （3）分析數據管理和集成平臺。

客戶細分

Palantir的早期客戶包括相當長的聯邦，州和地方機構和部門名單，如國防部，CIA，FBI，國土安全部，洛杉磯警察局，芝加哥PD和NSA。
該公司與不同的政府機構（如FBI，CBI，國防部和司法部）合作，將所有數據整合到一個平臺中。此步驟在解決複雜案例時非常有用，因爲分析師能夠識別不同數據源中的模式。
Palantir失去了一個關鍵的網絡安全客戶：Home Depot。

通道

最後，據Palantir公開交易的同行稱，市場機會正在以相當強勁的速度增長。Tableau估計其產品的可用市場將從2013年的約150億美元增長到2019年的266億美元，主要是通過新客戶收購和增加渠道預訂。該公司認爲，到2017年底，其國際增長將佔其總收入的三分之一左右。
Palantir開發了多種應用程序（如圖形和地圖）和創新儀表板和技術（如動態本體和Nexus對等）來處理大量結構化和非結構化數據。
口口相傳。

客戶關係

情報、執法和國土安全客戶。
SaaS訂閱和專業服務。
數據分析供應商以不同的方式爲其產品定價。一些價格基於使用的數據量;，每個用戶一些價格，和其他人使用用戶編號和基於數據的定價的組合。雖然有些公司提供永久許可選項，但大多數公司都爲其客戶使用基於訂閱的模式。定價模型可以從非常簡單（例如，Tableau的單一定價模型）到非常複雜（例如，Palantir的定價，其未公開披露）。
快速瀏覽Palantir的定價圖表顯示，雖然每臺服務器的許可證價格約爲140,000美元至150,000美元，但其服務每年可增加35萬至75萬美元。鑑於整合各種數據源所涉及的複雜性，對於計劃使用Palantir產品的企業而言，其中一些服務實際上是強制性的。
Palantir做爲B2B公司而言，仍然存在兩個懸而未決的問題：Palantir的收入中有多少來自永久許可證？從SaaS許可證中獲得的收入的Palantir政府和商業合同的平均持續時間是多少？
Palantir稱他們實行基於價值的定價，這使他們能夠爲每個客戶最大化WTP。例如，在政府方面，Gotham唯一可比的產品是美國陸軍的內部分佈式共用地面系統，耗資23億美元。一份泄露的文件引用了2012年的一項研究，其中96％的阿富汗戰爭戰士更喜歡Palantir。所以我們可以假設Palantir可以爲他們的產品收取高達2.3B的費用 - 僅靠陸軍。
如今，Palantir正在向零售/ CPG公司擴張，因爲他們尋求新的市場機會，銷售週期比政府更短。與政府不同，這些公司確實與IBM BI，SAP和內部解決方案有比較點。當他們進入這個行業時，Palantir應該會看到由於競爭加劇而導致其利潤率下降，特別是因爲IBM BI甚至可能只是爲了阻止Palantir。有趣的是，這些較低的利潤率最終是否會擴散到政府方面，因爲更高的透明度應該標識數據分析產品的真正價值。
一旦Palantir建立了他們的員工基礎，他們就可以向他們的客戶收取他們迫切需要的工程人才的溢價。這不是要淡化他們的技術堆棧 - 但考慮到它需要多少定製，並且Palantir的商業模式不是通過軟件包銷售其產品，而是以其商業模式的大型部署合同的形式銷售，Palantir的運營模式吸引的方式，投資於並管理其勞動力資本是其目前成功的主要原因之一！

SWOT分析

優勢（Strengths）

劣勢（Weaknesses）

Palantir面臨與潛在定價去槓桿化和將預訂轉換爲現金相關的挑戰。
擁擠的競爭格局：目前有100多家大小公司提供大數據和分析軟件產品和服務。我們的調查表明，大型軟件技術供應商（包括Microsoft，IBM，Oracle和SAP）是BI和Analytics最常用的IT供應商之一。是什麼讓我們對Palantir的近期前景略微謹慎？在過去的幾年裏，Palantir的大型科技公司的競爭逆風加強了。這些不利因素以及對AI / ML計劃的更多關注正在推動BI /分析產品。
不明確的長期盈利潛力：我們對最近的媒體報道感到鼓舞，即Palantir有望在2017年底實現盈利。但是，可比較的大數據分析和商業智能公司的長期成本結構仍未得到證實和爭議。從長遠來看，隨着Palantir從服務/諮詢驅動的銷售週期轉變爲傳統的SaaS銷售週期，我們預計銷售週期會更長，這可能會導致結構性支出與今天的水平相比更高。
不透明的定價策略：與其他同行不同，Palantir不會公開披露其定價策略。缺乏透明度導致對其產品的理解不清楚，以及它們與同行的產品相比如何。關於Palantir價格表的媒體報道表明，Palantir的產品可能比同行更昂貴，這種情況可能導致缺乏定價槓桿或增加客戶獲取成本。
數據隱私和安全挑戰：由於Palantir與解決欺詐和犯罪的政府機構有關，因此Palantir的產品與大量敏感信息（公共和私人）相互作用。因此，Palantir還有責任更加透明地使用公共數據並保護公共信息。最近，有關企業信息泄露和黑客行爲的報道更加關注Palantir等公司。
客戶流失帶來的潛在定價去槓桿化：媒體報道表明，Palantir的定價可能導致客戶流失率上升，尤其是那些可能不需要高度複雜的分析平臺的客戶。雖然很難找到公開的Palantir定價數據，但我們估計，每個服務器核心每月的Palantir Gotham或Metropolis許可證的價格可能在每月3,000到10,000美元之間，還需要額外的支持，維護和培訓費用。
將預訂轉換爲淨收入的挑戰：2015年，Palantir的客戶預訂超過了約17億美元。但是，目前還不清楚這筆資金中有多少會轉化爲公司的收入。我們認爲典型的Palantir客戶簽訂了爲期三年的合同，這意味着當前財政年度的賬面轉換率爲33％。投資者會將現金轉換率提高作爲長期健康表現的標誌。
服務收入影響Palantir的毛利率：與產品和許可證相比，軟件服務的利潤率往往較低，這主要是由於人事部門的變化。我們相信Palantir通過其客戶合同捆綁諮詢，支持，維護，培訓和其他此類現場服務。從長遠來看，我們預計公司將“產品化”其服務，因爲它已經開始明確推動企業。
不斷上升的私人股東激進主義潛力：Palantir的早期投資者對流動性事件一直相當耐心。Palantir首次籌集機構資本將近十年。在過去一年左右的時間裏，該公司捲入了與早期投資者（KT4 Partners）進行信息訪問的雙向法律鬥爭。此類法律糾紛凸顯了初創投資者與希望保持對股東嚴格控制的公司之間的爭議關係。最近在優步發生的事件就證明了這一點，我們將密切關注與KT4合作伙伴正在進行的訴訟，以及任何此類其他相關事件。
繼富達和貝萊德之後，摩根士丹利顯著降低了Palantir的估值。
由客戶流失驅動的潛在定價去槓桿化。媒體報道表明，Palantir的定價可能會導致客戶流失率上升，尤其是那些可能不需要高度複雜的分析平臺的客戶。雖然很難找到公開的Palantir定價數據，但我們估計，每個服務器核心每月的典型Palantir Gotham或Metropolis許可證的價格在3,000美元到10,000美元之間，需要額外的支持，維護和培訓費用。
將預訂轉換爲淨收入的挑戰。2015年，Palantir的客戶預訂量超過了約17億美元。但是，目前還不清楚這筆資金中有多少會轉化爲公司的收入。我們認爲典型的Palantir客戶簽訂了爲期三年的合同，這意味着當前財政年度的賬面轉換比例爲33％。投資者認爲不斷增長的現金轉換率是長期健康表現的標誌。

機會（Opportunities）

IT專業人員青睞大型技術供應商的BI和分析產品。我們的大多數受訪者都將Microsoft，IBM，Oracle和SAP視爲其公司目前使用的供應商。這些選擇突出了Palantir面臨的競爭格局，儘管其創新和獨特的產品。
未來12個月BI和分析支出前景樂觀。89％的受訪IT專業人士表示他們計劃在未來12個月內增加對BI＆Analytics軟件的支出。
預測分析和機器學習集成將是未來五年關注的重點領域。49％使用BI和分析工具的公司將預測分析和機器學習集成確定爲未來五年的主要關注領域。這些高級分析可幫助企業分析他們收集的數據量並從中獲取可操作的見解
大多數公司更喜歡使用諮詢服務以及BI和分析產品。83％的受訪者表示他們使用專業服務和數據分析產品，進一步加強了Palantir的市場推廣戰略。
非結構化數據已經在企業中廣泛使用。47％的受訪者表示他們在執行數據分析時“始終”使用非結構化數據。另有43％的受訪者表示他們“偶爾”會使用這些數據。
龐大且不斷增長的市場機遇：對大數據分析，可視化和商業智能軟件的需求估計將從2017年的1500億美元增長到2020年的2100億美元，轉化爲強勁的12％增長（三年複合年增長率）。雖然Palantir的可用市場機會仍有爭議，但我們對主要市場趨勢和Palantir產品演變的分析表明，該公司可能的目標是每年花費400至500億美元，主要用於數據可視化，預測分析和欺詐分析，這意味着公平強勁和可持續的增長軌跡。
重要的長期趨勢：關鍵的長期趨勢，如移動性，數據增長和向雲的遷移，增加了數據分析需求，引發了幾家新分析供應商的崛起。這些趨勢導致來自多個來源的非結構化數據呈指數增長。我們對IT決策者的調查顯示，目前超過90％的公司使用非結構化數據。Palantir憑藉其先進的數據集成技術，將從這些長期趨勢中受益。
在網絡安全，反欺詐措施和反恐方面增加IT支出的受益者：行業專家預測全球軍事和國防預算的IT份額將持續上升。我們相信Palantir在數據分析領域佔據獨特的地位，並從提高對全球打擊犯罪和欺詐的認識中獲益。該公司業界領先的分析平臺使其成爲全球政府和企業的首選供應商。
政府IT支出持續顯着增長潛力：2017年美國聯邦，州和地方IT支出預計將超過2000億美元，其中約30-35％用於國防，公共安全和司法部門的IT。Palantir主要關注這些垂直行業，加上針對特定政府用例的定製產品，使我們更加堅信Palantir有一條通向政府內部長期發展的途徑。
獨特，用戶友好的客戶主張：Palantir的第一代產品路線圖主要由政府用例驅動，強調易用性和非技術最終用戶可操作的儀表板。我們認爲，Palantir的內部知識產權建立在早期政府合同的基礎上，使公司能夠減少大數據分析的摩擦。企業公司現在可以專注於繪製可操作的業務結論，而不是實現數據清理，解析和其他與輸入相關的活動。
備受矚目的客戶增加了銷售和營銷槓桿：Palantir的技術與賑災（颶風桑迪），欺詐檢測（伯尼麥道夫龐氏騙局）以及反恐活動（捕獲奧薩馬本拉登）等重大全球事件有關。雖然其同行SaaS公司將其淨收入的50％用於銷售和營銷，但我們相信Palantir受益於媒體對高度可見事件和客戶故事的報道。這種宣傳可能會大大節省銷售和營銷費用，使公司在2017年底前更接近盈利
有吸引力的收入組合 - 從政府轉向商業：我們認爲，Palantir通過將其商業收入從2008年的約0％增長到2017年的約50-60％，使其客戶羣多樣化。投資者將積極看待這一轉變，它將提高報告透明度並減輕投資者對Palantir與某些政府機構發生衝突的擔憂。
潛在的收購目標：今年的預訂總額估計爲35億美元，數據分析領域的行業領先技術，以及圍繞其政府關係的可爭議的護城河，Palantir爲希望擴展到預測分析的老牌企業提出了一個有吸引力的收購目標，數據集成和數據可視化空間。這種吸引力在Palantir的估值下提供了合理的底線，並將幫助投資者在其估值框架中構建下行風險情景。
專家希望內容和預測分析能夠帶頭幫助企業整合多個數據源並提供可操作的洞察力。
由於企業收集和需要解釋的大量數據，其中一個子部分，即商業智能和分析，一直在快速增長。在過去幾年中，報告和查詢工具的需求量很大。然而，在向前發展的過程中，專家們希望內容和預測分析能夠帶頭幫助企業集成多個數據源並提供可操作的見解。
從分析師轉向業務用戶：這個市場中用戶增長的主要原因是使用部分的轉變。用法正在從分析用戶轉移到業務用戶，將用戶羣增加了3.5倍以上。這些額外的用戶需要更復雜和跨功能的分析。業務用戶已經成爲創新的主要推動力，因爲他們在沒有IT干預的情況下尋求自助服務，並通過創新的協作工具來分享整個組織的洞察力。組織正在從基礎數據報告轉向更高級的分析和基於洞察的工具，以幫助做出未來的決策。
BI模型的分散化：傳統BI平臺由組織內的IT團隊領導，BI分析由數據科學家執行，但其餘活動（如數據收集，維護和安全性）均由IT管理球隊。BI現在正朝着完全分散的模式發展，不需要IT幫助。在此模型中，業務用戶通過直接訪問不同的數據源來實現數據準備和可視化。這種方法可以使小型和大型組織更容易，更廣泛地使用。BI領域的新進入者主要使用此模型。
融合下一代BI架構：目前，沒有一個平臺可以滿足所有BI需求。組織使用多種工具來實現BI的不同方面，例如數據報告，日誌記錄，可視化和高級分析。個別組件玩家現在正在添加更多功能以轉換爲平臺播放器。他們努力成爲客戶的單一BI和分析源。即使是以IT爲中心的傳統BI平臺也試圖提供更好的分析和可視化工具，但它們已被現有的基礎架構所拖累。IBM在其Cognitive Analytics平臺上取得了一些進展，但尚未被企業所接受
進一步考慮這一估計，我們強調了我們專有調查的相關觀察結果。當被問及他們目前使用的BI和分析工具的類型時，超過40％的IT專業人員表示他們使用所有三種主要的分析工具。換句話說，今天使用分析軟件工具的方式發生了明顯的變化。他們的核心價值主張已經從簡單的儀表板式工具演變爲更智能的軟件，可以幫助推動業務決策。
根據2016年IDG研究調查，數據分析是預計將遷移到雲端的最佳應用程序。
根據我們最近的兩次投資者情緒調查，我們瞭解到大數據和分析代表了所有軟件應用程序中最有希望的增長領域
移動性、數據增長和向雲移動等關鍵的長期趨勢增加了數據分析需求，引發了幾家新分析供應商的崛起。這些趨勢導致來自多個來源的非結構化數據呈指數增長。我們對IT決策者的調查顯示，目前超過90％的公司使用非結構化數據。Palantir憑藉其先進的數據集成技術，將從這些長期趨勢中受益。
在網絡犯罪，反欺詐措施和反恐方面增加支出的受益者.
政府IT支出持續顯着增長潛力.

威脅（Threats）

投資者在未來18至24個月內監控的關鍵問題是競爭的影響以及政府/服務收入對Palantir利潤率的混合轉移

最近有媒體報道稱，Palantir有望在2017年底實現盈利。但是，可比公司的長期成本結構仍未得到證實和爭議。從長遠來看，隨着Palantir從服務/諮詢驅動的銷售週期轉向傳統的SaaS銷售週期，我們預計銷售週期會更長，這可能會導致結構性支出增加。
最後，盈利門檻似乎已被推遲。規模較小，年輕的公司沒有達到盈利水平，而這些公司的年齡較大，年齡較大的同行正在大量涌現。快速比較分析供應商在增加收入里程碑時的利潤率表明，較大的，已建立的分析供應商（如Adobe）已經能夠實現盈利，而較小的供應商（如Workday）的盈利能力則低於負20％。
數據隱私和安全挑戰
由於Palantir與解決欺詐和犯罪的政府機構合作，Palantir的產品與大量敏感信息（公共和私人）相互作用。因此，Palantir還有責任更加透明地使用公共數據並保護公共信息。最近，有關企業信息泄露和黑客行爲的報道更加關注Palantir等公司。

壟斷特徵

專有技術

Palantir能夠整合所有形式的數據，包括實時日誌，電子郵件，聊天對話，社交媒體內容，甚至圖像和視頻內容。工程師在幫助安裝平臺時，彙集來自所有來源的數據，將其攝取到Palantir平臺並創建可在調查期間引用的對象。與其他主要分析平臺不同，Palantir平臺可以在幾周內安裝並完全運行，而不是數月或數年。多年來，Palantir基於其在國防和金融領域的學習，在其兩個產品平臺上增加了幾項新技術，並將其擴展到其他行業領域。Palantir在客戶中非常受歡迎，主要是因爲其用戶友好的應用程序，有助於識別不尋常的模式。
Palantir平臺融合了基於人類的算法和強大的引擎，可以在極其精細的水平上同時掃描多個數據庫。該公司的主要收入來源是其兩個大型分析平臺：Palantir Gotham和Palantir Metropolis。這兩個平臺集成了針對不同分析領域的技術解決方案。該系統接受龐大的數據庫，並允許用戶以看似無數的方式對信息進行切片，並對所有必要的安全需求具有適當的敏感性。
處理非結構化數據是當今的核心競爭力之一
在創業社區，我們喜歡談論快速迭代的重要性，但是在推送代碼時很容易做到就像在服務器上點擊刷新一樣簡單。在企業界，計算機通常不與互聯網連接，因此推送代碼實際意味着工程師必須飛到公司的物理位置並親自升級軟件。儘管存在額外的挑戰，但Palantir將快速迭代作爲優先事項的方式有助於它在短短几年內開發出經過實戰考驗的世界級工具。搬運工：客戶的討價還價能力

網絡效應

大量企業和政府機構繼續採用該平臺
Palantir介紹了Horizon技術，以推動大量數據的交互式工作流程
備受矚目的客戶提供銷售和營銷槓桿

經濟艙規模

我們相信Palantir公司將繼續保持其估值，因爲它增加了空客和默克等大客戶，並通過自動化加快成本削減。

品牌

爲了使Palantir保持競爭力，它需要不斷重塑自身，以便在競爭擴大其產品時保持相關性。這種重新發明可能需要大量投資，只有規模才具有成本效益。隨着分析領域的衆多供應商，Palantir在研發和銷售方面的投資預計將增加，從而導致其長期利潤率的不確定性。此外，Palantir可能會發現很難與具有更大口袋和更廣泛品牌認知度的公司競爭，因爲這些大公司可以大量折扣新興產品以獲得牽引力或留住客戶。

7個商業問題

工程

Palantir開發數據分析軟件，以解決欺詐預防，反恐和其他商業情報任務。
如今，Palantir的軟件無縫地工作，將大量結構化數據（如電子表格）和非結構化數據（如圖像和社交媒體帖子）導入一個集中式數據庫，可以對所有信息進行可視化和分析。
Palantir平臺融合了基於人類的算法和強大的引擎，可以在極其精細的水平上同時掃描多個數據庫。
問題：SQL有一個令人沮喪的學習曲線。只有分析師知道今天如何使用它，這已經足夠困難了。
解決方案：Palantir的數據分析運行在自然語言查詢上，因此普通人可以輕鬆使用它，這爲更多關注重要數據提供了巨大的機會。BOS：減少。
問題：數據分散在各處。例如，如果聯邦調查局有人的案件檔案，那麼中央情報局很可能甚至都不知道。同樣，洛杉磯警察局的官員必須在一個數據庫中搜查搶劫案件，但要進行不同的搜查以檢查是否有謀殺案。
解決方案：通過與潛在用戶交談，Palantir意識到大多數數據都是碎片化的，而且大部分數據都是非結構化的。因此，他們構建了工具來組合多個非結構化源。BOS：減少。
問題：查詢很慢。即使計算行業與摩爾定律保持同步，速度仍然是分析數據繁重任務的一個問題。如果你有一個10k行的小型數據庫，你可以很快地運行一個查詢，但是一旦你處理了幾千兆字節的信息，你可能很容易等待半小時的結果…如果結果沒有超時或命中內存問題。
解決方案：Palantir在運行時和迭代中針對速度進行了優化。BOS：減少。

在Palantir Gotham（政府產品）投入多年的思考和編程後，Palantir意識到許多相同的核心競爭力 - 處理非結構化數據，結合多個數據集，查詢速度 - 可以在商業世界中發揮巨大作用。
Palantir的技術是其競爭優勢。沒有其他系統允許用戶在不同的數據集之間繪製關聯，並且可以輕鬆或快速地可視化連接。在後端，Palantir的基礎設施使用尖端數據處理算法以閃電般的速度搜索大量數據集。

時機

我們的投資理念受到以下需求的推動：先進且最終用戶友好的數據分析，將知識產權追溯到其政府關係，更高的大數據分析和網絡安全支出。

壟斷

例如，Palantir只在數據可視化，預測分析和地理情報空間中發揮作用，但卻是這些領域的領域專家。雖然Palantir一直在擴展其產品組合以提供其他分析功能，但它受到來自業內其他參與者的激烈競爭的挑戰。
總體而言，我們認爲Palantir的市場規模在400億至500億美元之間，主要在數據可視化，預測分析和欺詐分析領域。
雖然Palantir的大規模數據集成方法聽起來類似於IBM等知名技術公司的工作，但它在實際工作中採用了截然不同的方法。
在一個新項目中，公司通常會派出一個不超過三名工程師的小團隊，其任務是在幾天內提出可能的解決方案。Palantir工程師喜歡他們作爲技術世界的局外人的角色：他們沒有站在儀式上，而且往往非常不受內部IT專家的歡迎，他們的工作是他們的第二猜測。
與此同時，競爭對手的人工智能公司認爲，Palantir已經進行了巧妙的自我推銷交易，其數據集成技術遠非業內獨一無二。他們還說，它的方法有時比純AI公司更慢，更昂貴，因爲它使用工程師團隊設計即時響應問題而不是簡單地應用現有算法。
但隨着該公司的估值上升至200億美元，它成功圍繞其數據分析方法創造的神祕感已證明是非常有價值的。

人

由前PayPal執行官Peter Thiel，以及來自斯坦福大學的Alex Karp，Joe Lonsdale和Stephen Cohen於2004年創立。
Palantir Technologies是一家數據分析軟件供應商，由前PayPal執行官Peter Thiel和Alex Karp，Joe Lonsdale以及斯坦福大學的Stephen Cohen於2004年創立。
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招聘過程是人才和文化的平等部分。特別是在工程方面，人才是一個很好的理性衡量標準（“你能用C++寫一個程序來做x嗎？”），但評估某人的文化契合度總是有點試探性。在Palantir的案例中，他們選擇了一個能夠考慮所有文化因素的單一措施：“這是一個你想與之合作的人嗎？”

分配

當時美國副總統喬·拜登（Joe Biden）承認該公司的防欺詐能力。此次榮譽之後還有其他幾項認可，例如被“商業週刊”，CNBC和大通創新獎評選爲最佳50家科技創業公司名單。
雖然2016年5月的BuzzFeed文章揭示了Palantir與其所服務的政府機構之間的緊張關係，但由於其在非政府部門的多元化客戶羣，該公司的預計在2015年繼續穩步增長，超過17億美元。Palantir參與社會事業 - 例如與聖克拉拉縣共同努力解決無家可歸問題 - 使公司能夠展示其平臺的廣泛能力，並通過口口相傳獲得宣傳。

持久

對大數據分析，數據可視化和商業智能軟件的需求預計將從2017年的1500億美元增長到2020年的2100億美元，轉化爲強勁的12％增長（三年複合年增長率）。儘管Palantir的可用市場機會仍有爭議，但我們對主要市場趨勢和Palantir產品發展的分析表明，該公司可能的目標是每年花費400至500億美元，主要用於數據可視化，預測分析和欺詐分析領域，這意味着相當強勁和可持續的增長。
Palantir的高接觸安裝也有助於建立長期動力，因爲一旦部署成爲客戶的新標準並且多年來一直用於構建部署，就很難移除部署。這種粘性使Palantir在如此短的時間內迅速增長到了5億美元的收入，沒有放緩的跡象。
匿名是正確的。Palantir不在AI領域，僅使用機器學習來支持其主要的數據分析重點。
模式匹配。在銀行業，Palantir通過向分析師提供詳細信息來幫助分析師調查欺詐行爲，以便他們進行交互式調查。當分析師識別出欺詐性交易時，Palantir會訓練模型來表示和識別這種欺詐形式，然後將其用於優先處理類似案例以進行分析師調查。
預測分析：例如，給定時間序列數據，關於工業零件在其整個生命週期中的表現以及它在開始破壞之前的樣子，Palantir將嘗試在它們破裂之前識別零件*，以便在它們可以維修或更換期間一個預定的維護窗口，而不是需要緊急停機，可能節省大量的資金。
所以，Palantir使用機器學習來增強其分析平臺的有效性。但同樣，他們並沒有參與任何人工智能。

祕密

獨特，用戶友好的客戶主張。
Palantir的關鍵區別在於其將大量結構化數據（數據庫表，電子表格等）和非結構化數據（圖像，視頻，報告等）集成到用戶友好的分析平臺中的獨特能力。任何處理大量數據搜索和排序的人都知道使用數據庫查詢語言會令人沮喪。通常，只有專門的分析師纔能有效地使用這些查詢語言 Palantir通過使用自然語言查詢，將這個問題顛倒過來，因此任何人 - 甚至是不懂編程語言的人 - 都可以輕鬆地通過大量數據進行深入的搜索。因此，Palantir的平臺已經被多個政府組織的各種用戶廣泛接受。由於該軟件易於使用。
Palantir擁有三個關鍵特性，使其成爲獨特的數據分析產品：Palantir Graph，Palantir Map和Palantir的移動應用程序。