美国的VC都用哪些数据库做搜索，帮你概括好了

　对于创投圈而言，创投数据库就像考纲之于考生一样举足轻重，青芽草堂经过细心筛选、精心翻译整理，对比了以下五个数据库，在此分享给大家：

 

　　因为我对CBInsights一年的订购期马上就要结束了，所以最近我对几家私企数据库进行了比较。我随意申请试用了一些相似的服务并进行了全面的比较，不过我一开始并没打算这样做。但既然我已经做了一个26栏的表格对PitchBook，PrivCo，DataFox，Mattermark，CBInsights进行了仔细的分析，我和愿意和大家分享我的发现。

 

　　简单来说：

 

　　▲ 如果你需要详细的交易条款和创投核心资料，可以用PitchBook;

 

　　▲ PrivCo有很多初创公司的收入情况及其他财务数据，甚至很小的公司也能找到;

 

　　▲ CBInsights的提交成果最有条理，且界面美观友好;

 

　　▲ Mattermark的免费公司信息很棒，可以找到免费的员工数量统计;

 

　　▲ DataFox便于找到某一特定商业/科技领域的公司;

 

　　就我自己而言，我最终选择了DataFox和Tracxn(关于Tracxn会在之后详述)

 

　　当我启动某项简单的研究时，最开始我并不清楚我要寻找什么。但是当我对五家标的公司进行更深入的调查之后，我渐渐明白，我所需要的是能够从不熟知的领域找到目标公司，此时我需要数据库能够提供一份详尽的清单，列示出我可能无法准确描述的某一行业中的所有佼佼者。相比之下，深入的单个公司信息也很有用，但相比之下却是次要的。

 

　　价格高低不同，价格高的一年要10000到20000美元左右，低的一年大概6000美元。因为大家都知道CrunchBase，我也仍时不时地使用，所以也把它列近来作为参照。

 

　　Tracxn从哪里来?即使算不上是一个真正的数据库提供商，Tracxn在印度已经有超过100位研究员，能够在3天内按需产出客户定制报告。按月支付2000美元，你就能够要求无限量的报告。

 

　　但在进行每个数据库的详细介绍之前，你可能会问：

 

　　“任何一个数据库都囊括了足够的公司吗?它们的数据准确吗?“

 

　　个人认为，以上五家公司的答案都是肯定的。

 

　　Mattermark号称拥有最多的公司数——140万，而CBInsights最少——18万。我从未觉得CBInsights覆盖面太窄，相反，在我一年的订购期内，我也查阅了十家初创企业，从只有几个工作人员的微型公司到资金1亿以上的大公司都有。在每个数据库中都能找到这十家公司。

 

　　“五家公司的准确性也差不多，不过有几家会有更多的独家信息或分析信息，也就是说，深度可能不同，但都是准确的。”

　　总之，以下是我对每一家的看法。

 

　　PitchBook：

 

　　可能是金融圈人士首选

 

　　PitchBook总部位于西雅图，建立于2007年，拥有400多名员工，目前是这五家中最大的。他们自己的数据库显示，2015年他们有3100万的收入。

 

　　他们的优势在于估值和细致的投资条款。如下例，它不仅给出了投前/投后估值，还包括了清算优先倍数，反稀释条款(棘轮条款)，参股情况，表决权等等。

 

　　财务身份惨遭PitchBook解剖的不仅仅是公司。就创投资本而言，除了日常的资金规模和投资组合公司等，内部收益率和投资留存资金等可能也会被曝光。如果你需要频繁地查看交易条款或创投资本的业绩表现，那么PitchBook就是一个不可或缺的数据库。

 

　　PitchBook还掌握各公司特别精确的员工数量数据，比如它不会粗略记为140而是会精确到138或142。他们还声称拥有收入数据，但不太多。如果你搜索收入在10万美元以上的公司，结果有12383条。这仅占PitchBook公司总量695000的1.8%。当然，许多初创公司并没有收入，但也很可能是收入在10万美元以上的不仅仅只有1.8%。

 

　　在我看来，PitchBook最大的缺点在于关键词检索不灵敏。它支持关键词检索功能，但是必须与它为每个公司预设的关键词精准匹配才能找到这家公司。比如，我想同时检索出著名的智能投顾Wealthfront和Betterment，但是却找不出这样的关键词。通常情况下，你只要找到其中一家公司，然后再查找它的竞争对手就能解决问题。但PitchBook还有一个问题：它列出的可比公司太多了，反而让人眼花缭乱。Wealthfront就有245家可比公司，Betterment也有133家。很显然这并不能让你分辨出谁是竞争对手。也许在某种情况下，需要了解和一家公司有些许关联的上百家公司，但我的工作中应该不会遇到。

 

　　PrivCo：

 

　　收入，收入，还是收入

 

　　PrivCo坐标纽约，拥有约30名员工和十二三个外包研究员。在五家数据库公司中，它是唯一一家不提供免费试用期的。我只好给销售人员打电话并且尴尬地要求他通过网络会议做了多次搜索。

 

　　PrivCo对财务数据的覆盖能力确实是出类拔萃。数据库包含的86.4万家公司中，大约75万家都有收入信息，占到近九成。无论是多年的财产负债表和利润表，还是三年前的一个收入数字都很有用，因为私企的收入数据一般都很难拿到。

 

　　PrivCo的销售人员说他们会深入挖掘离婚申请这样的机密信息来源。向他们的努力致敬。

 

　　但PrivCo的缺点也在于关键词搜索。它甚至还不如PitchBook：你需要遵循他们的分类标准。他们有2万多个分类，听起来很多，但当我真正开始查找的时候，每一个类目又显得太宽泛。例如，若要查找计算机或手机游戏，可能适用的只有3个分类：

 

　　科技>软件>在线电子游戏开发

 

　　互联网>互联网服务>网络游戏

 

　　媒体>教育>益智类游戏

 

　　不过好在每家公司的竞争对手都是由PrivCo的分析师人工挑选的，通常比较准确和到位。

 

　　CBInsights：

 

　　有趣而美观

 

　　CBInsights由精通社会营销知识的创始人AnandSanwal领导。公司有70多人，于去年11月筹集了1000万美元。

 

　　他们的网站在视觉上令人极其愉悦;信息以一种直观而有趣的方式呈现。如果把PitchBook和PrivCo比作是Windows应用程序，那么CBInsights便隶属于OSX。下面我们来看看优步的资金历史是如何被呈现的:

 

　　如果你将鼠标悬停在每个圆圈上，则该部分将被放大，就像Dock在OSX上被放大一样。

 

　　CBInsights还通过汇编职务招聘信息为你提供深入了解的机会。你可以按周看到求职人数变化的趋势，并了解创业公司的发展势头。他们还按类型(能力)和级别分析工作列表，甚至包括单个列表的一小个片段。使你可以很好地了解到初创公司的发展轨迹和战略。CBInsights不包括员工数量统计，但你可以利用mattermark获知这一信息。

 

　　CBInsights还有一个另辟蹊径的数据点：技术包。公司使用的是Hadoop，Docker还是Python?CBInsights掌握着这些信息。随着软件工程师被“热”科技所吸引，世界被软件(TM)所吞没，这些打包信息可能将是衡量公司五星的有效途径。或者，如果你身处企业软件销售行业，这些信息一定颇有价值。

 

　　还有一个小问题，也在于关键字搜索。它存在两个缺点：较小的一个在于，多个关键字将通过OR运算符进行联结，尽管你可以使用+(必须包含单词)，-(不包含单词)和“”(短语)。更大的问题是关键字必须几乎逐字地出现在公司的介绍中。这两个问题合在一起，将变得令人恼火：当你搜索“IoT平台”时，你的描述中必须按照该顺序包含这两个单词;你不能单独使用“IoT”和“platform”，因为他们将被OR算法联结，从而使你获得许多干扰信息。

 

　　每个公司的竞争对手名单通常都是很好的，就像PrivCo的一样。因此，一旦你确定了一个特定领域的至少一家公司，你就能以菊花链方式找到其他家。我不是在此讽刺。现在这是一种合法方式，以供使用任何公司的数据库。

 

　　即使你无意注册任何数据库，CBInsights的免费电子邮件通讯也是值得订阅的。事实上，因为充满了具有洞察力的和/或有趣的数字搜索结果，时事通讯甚至比付费内容更有趣。这些时事通讯使提醒了我OKCupid的大数据分析博客OKTrend在2014年变得不活跃的事实，这件事使我十分懊恼。 CBInsights还提供免费的在线研讨会，这些也是极好的。

 

　　CBInsights的爬虫也很迅速。公司新闻在它们发出的当天就已经被列出。

 

　　你也许已经猜到了，我不会再用CBInsights了。是的，不过只是因为它的附加功能太贵了。

 

　　mattermark：

 

　　免费的员工统计

 

　　mattermark在旧金山有40多名员工，迄今已筹集了1000万美元。他们最近宣布，他们大部分的私企信息是免费提供的。但如果你想要通过条件进行搜索，或者得到诸如历史员工人数，网络流量和手机下载量一类的与增长相关的数据，你仍然需要每年支付6000美元。

 

　　我的确尝试了他们的付费功能，同样，他们的关键词检索性也不尽如人意，尽管已经比PrivCo或PitchBook要好一些了。例如，当我搜索“投资管理”(+募集超过5000万美元，+最后一次资助活动是在2014年8月1日之后)，我只得到了Wealthfront，而没有Betterment。不是我苛刻，这已经是在尝试了许多关键字或关键字组合之后了。(mattermark也为每个公司分配了关键字，但这两家的关键字是B2B，B2C，Analytics，Banking，Finance和Mobile。显然，这些都不是智能投顾所特有的)。mattermark为每个公司列举了“类似公司”，“强的”或是“中等的”。Wealthfront在“强势”对手里列出了11家公司，包括Betterment。这很好。

 

　　在mattermark上，你可以查看按孵化器批次分组的公司。虽然利用其他数据库，你可以通过搜索投资者名称和资金来源来做同样的事情，但这是一个很好的体验。

 

　　mattermark还有一个非常精良的搜索界面，在这里你可以根据需要结合AND和OR。但是纯粹的关键字搜索并不如我想要的那样强大。例如，如果我搜索“3D”(+融资超过5000万美元，+最后一轮融资日期在8月1日14日之后)，它为我显示了14家公司，包括MagicLeap，但如果我使用“虚拟现实”而不是“3D”，我只得到有Jaunt和CCPGames两个结果。

 

　　mattermark的员工统计信息与PitchBook一样尤为具体。这两个数据库的数字不完全相同，但非常接近。mattermark的销售人员表示，他们从“社会化数据”中获得了这些数字。也许ADP现在被称为社会化数据，我并不清楚。对于少数几家初创公司，实际上我知道他们的员工数量，而mattermark(和PitchBook的)数字并不完全正确，但在已经在“足够好”的范围内了。(例如显示为30而实际为45.)

 

　　至于风险投资方面，mattermark只有像行业重点，投资阶段和位置这样的基本信息

 

　　mattermark的界面是简洁的，而且特别是针对员工人数而言，这是一个很好的免费资源.

 

　　DataFox：

 

　　人工智能与人类智慧集成

 

　　DataFox是位于旧金山的，由20多人组成的公司，由斯坦福大学的校友开创。

 

　　让我们先说说它的缺点：他们的UI让我回想起Balmer还是微软首席执行官的日子;。委婉地说，它的功能有些粗糙，或者换句话说，故障重重;每个公司的信息似乎都不如其他数据库中可用的那么深入;他们的爬虫也很缓慢(他们的销售人员告诉我，我可以要求加快特定公司的爬虫);它没有太多关于投资者的信息(基本上只是公司名称的文件集合);而且也没有办法搜索收购交易信息。

 

　　但是我决定放弃CBInsights而使用DataFox，因为它有几种方法来加强基于关键字的搜索。

 

　　例如，如果我输入“人工智能”，它将自动提出“人工智能计算机视觉”和“人工智能机器学习”，每个关键字下都包含了一些相关的公司里都包含了许多公司。我可以选择OR或AND作为手段来联结搜索条件。

 

　　DataFox还有一个有趣的功能，叫做公共列表，每一列个都是一组特定领域的公司。由DataFox的分析师或用户创建了超过10,000个公共列表。有些是通用的，如“社交游戏”或“网络安全500强”。还有更多细分的列表，如“物联网(垂直)”，“块链技术”或“斯坦福GSB2010”。你可以关注这些列表并获得关于其中公司的新闻快讯。

 

　　另一个特色则是“会议”：，在那里为一个特定会议他们创建参展商和演讲者的名单，以供参加一个特定的会议。如果你感兴趣的会议不在以上名单之列，可以要求DataFox创建一个。

 

　　DataFox可以让用户更容易地在数据库中添加更多的信息，同时输入嵌入在各种地方的表单。你也可以制作属于自己的数据库自己的数据区，把它作为进行投资时买卖的参考，当然这仅仅只能作为一个最基本的工具。以便你可以像使用salesforce一样使用它来进行投资，尽管这是一个基本的方式。

 

　　DataFox，mattermark和CBInsights都声称他们囊括了机器学习，但他们的人工智能(或可能是任何的人工智能)都尚未能完全取代人类。我想我们仍然处于在针对公司的信息发掘方面我们(的人工智能能力)仍然处在的监督学习阶段，而DataFox里的数据众包的方式可能会成为，建立更好的预测模型的一种方法。庞大数据功能可能会帮助建造更好的预测模型。

 

　　1-Tracxn：聪明的印度人

 

　　比起数据库，Tracxn更像是创业公司界的Gartner，尽管他们提供了超过10万家公司的信息，如位置，创始年份，业务领域，资金，投资者和投资历史。但它的发现能力超出了基础范围：如果你搜索“人工智能”，它将会反馈6,815条结果;而加上“融资超过2000万美元”也只是将其缩小至724条。

 

　　相反，Tracxn可以根据需求提供超快速的搜索。你可以问一个具体的问题，他们会在3天内组织一个报告。他们在印度拥有超过100名研究人员，这些人一直在全球技术或咨询公司工作。不过要注意，他们的研究仅基于从互联网筛选的信息，所以不是特别让人大开眼界。但是，如果你想要一个快速的数据收集作为研究的起点，它们是快速而便宜的。如上所述，你可以以2000美元/月/席位的价格订购无限数量的定制报告。

 

　　此外，他们每月就某个特定模块部分发表16篇报告，这些报告都包含在订阅中。难怪传统咨询公司正在向着专业化和差异化的方向努力发展。

 

　　2-Quid：人工智能的可视化

 

　　Quid是一个基于AI的可视化引擎，可以让用户绘制出复杂的概念。他们吸收了超过30万个新闻和博客资源，来自世界各地的专利申请，以及44,000家由VC资助的创业公司的信息。这听起来远超我所需，但是我想尝试一下。