2011年2月15日，美国海关的一名年仅32岁的情报人员杰米· 萨帕塔，在墨西哥的一条高速公路上被一群毒贩射杀。
尽管他开着防弹的SUV并且亮明了自己外交官的身份，但是15名手持自动来福枪的毒贩依然果断开枪。与萨帕塔同行的另一位探员维克多·阿维拉幸免于难，逃回华盛顿。
美国禁毒署（U. S. Drug Enforcement Administration，DEA） 虎躯一震，勃然大怒，誓死要报仇雪恨。然后却无从下手，当时毒贩手脚麻利，留下的证据太少。
他们很快求助了一家数据公司，并展开了名为Operation Fallen Hero的行动。
利用这家公司提供的软件，DEA得以在浩瀚的人物、地点以及事件等等元素中间建立复杂的关系链。同时这家公司还吸纳入联邦探员们额外的信息：大毒枭们及他们的马仔们，他们各自的融资渠道以及运毒路线。并且整合了其余的监控信息：银行流水、路边的监控路线、无人机拍摄的视频、线人笔录以及通讯记录等等。
这些复杂而孤立的信息，被整合到这家公司的一个完整系统中，进行复杂的分析。
算法太复杂，大家自行用《神探夏洛克》的情节脑补吧
最后的结果令人震惊，这家公司理清了关键人物以及关键组织的关系，并确定了主要嫌疑犯。
最后结果是美帝通过跨境执法，侵入到墨西哥及南美多国，缴获了半吨左右的可卡因、30公斤的冰毒以及近300件武器，最终还逮捕了676名毒贩，包括暗杀联邦探员的大部分毒贩。
在此前，这家数据公司曾在追捕本•拉登的行动中承担了重要的情报分析工作。
在商业方面，他们每年帮助客户摩根大通避免数亿美元的不必要损失。甚至还帮助SEC追回了纳斯达克前主席麦道夫所隐藏起来的数十亿美元巨款。
他们只服务100家客户。
1500人规模，却实现市值200亿，年收入10亿，接近uber、Airbnb。这家以低调和神秘闻名硅谷的数据公司，就是Palantir。
Palantir的创办
2004 年， Paypal 创始人兼 Facebook 早期投资人的彼得·蒂尔和亚历克斯·卡普，以及乔·朗斯代尔、史蒂芬·科恩、南森·格廷斯 共同创立 Palantir。
彼得·蒂尔，斯坦福本科及法学院JD的高材生，曾在1998年创立Paypal。
在2002年Paypal被eBay收购后，他华丽转身，成为目前硅谷最火的投资人，投资的公司包括：Facebook、Asana、Quora、LinkedIn、Yelp、Yammer等。后来，他一手扶持了Palantir。
彼得蒂尔
Palantir这个名字就来自蒂尔钟爱的《指环王》中一个可以穿越时空、洞察一切的水晶球“Palantiri”，而这也就契合蒂尔创立Palantir的初衷：用技术维护世界，保障人们的人身和隐私安全。（无疑，这个想法也是饱受争议的）
Palantir两款产品，分别面向企业和政府
最近，阿里前副总裁、京东金融首席数据官车品觉老师得以拜访到这家神秘的硅谷独角兽。
在这位名震数据圈的“数据老江湖”眼里，这家公司藏着神秘样的秘密？
几年前，我以阿里副总裁的身份去交流，却发现他们办公室门口居然连块招牌都没有，只派了一个普通职员来跟我简单打招呼，说了几句话，就对我不管不理，甚至连一个PPT 都没给我看，就让我走了。
近来，我又一次去旧金山湾区拜访Palantir，并且经朋友介绍，我非常幸运地与该公司的一位高管共进了午餐。这次拜访，使我得以近距离接触这家神秘的公司。
目前，Palantir 只服务大客户，且只有100 家左右，但都是美国的大型机构。
Palantir 的员工规模约为1 500 人，没有销售人员，全都是工程师，可以说是一家百分之百工程师文化的公司。
它的工程师主要分成两种，一种外派到客户企业，赴现场解决问题；另一种在企业内部，专注制作更好的数据产品供其他工程师使用。
Palantir 不需要销售人员，因为他们认为自家的工程师足够优秀，工程师就是销售人员，可以跟客户企业的CEO 直接会面。他们一开始谈生意时，并不会事先承诺什么，而是详细确认对方碰到的问题，分析是否有信心解决。
当工程师认为有足够的数据和能力去解决问题时，才会提出承诺、接受订单。
美国陆军Palantir用户界面
Palantir 的收费模式也很有趣，他们前期免费为客户解决问题，在项目差不多确定完成时才会和客户说：“我们已经解决了问题，现在付费吧。”当然，解决问题的价格是比较昂贵的，一个项目往往要收取客户数百万美元。
可见，Palantir 的模式是通过进入现场、提供免费服务，以证明自身的能力和价值。
而且其服务是高度定制的，Palantir 用最聪明的人、最昂贵的工程师，去解决客户公司最有价值的问题，却不以产品特性或量化产出这样的预期来计价，要么百万美元，要么零收费。
所以，Palantir 的秘密之一就是，把优质资源留给最值得解决的问题、最愿意付钱的公司。正因如此，他们鲜有和技术主管交流或谈交易，而是直接跟客户CEO 达成合作。
Palantir Capital Markets，专门解决金融市场上的各类数据需求。
所以，Palantir 和硅谷其他公司很不一样，谷歌、Facebook 往往先研发好产品，然后推向大众市场；而Palantir 是问题驱动型公司，追求有效、垂直地解决问题。
他们很明确地去解决一个大问题，然后在大问题里赚取报酬。与我交流的Palantir 高管来自谷歌，他很坦率地说，未来Palantir 的瓶颈大概也在这里，考虑到日后营收的可扩张性，不排除会逐步做垂直行业的解决方案，需要在精准解决服务和升级模式类型中寻找新定位。
品觉干货——如何在中国打造下一个Palantir？
Palantir的高管对我说的第一句话便是：“Palantir 没有你们想象的那么高科技”，并解释其强项是数据集成和数据保护，不像外界传言般拥有独特的安全数据，亦不做行业性的产品或服务，只是提供技术能力。
数据集成是我们做数据分析时，数据整合是非常重要的基本功，但很多人都不愿在这一方面花精力。相反，这位高管透露，Palantir 在这方面花费了最大的精力。我和他的想法不谋而合，数据整合是大数据非常关键的部分，企业若想成为大数据公司，必须在这方面下足工夫。
这位高管特别强调Palantir 对数据安全的在意，其所有数据都由用户提供，不该整合的数据，他们绝对不会触碰。Palantir 介于谷歌与Facebook 之间，有一套完整的策略去决定数据什么时候可以关联，什么时候不行。
对于技术公司来说，下一步的关键是知识图谱，即如何从数据中提取知识。
知识图谱的认知过程大致分为三个步骤：
●Read（读取）：读入所有的数据文件，如邮件、文档、社交文本等，并将其结构化；
●Resolve（解决）：从中提取重要的信息，并和其他信息相连接；
●Reason（推理）：通过这些相连的知识图谱，利用机器学习的方法找出最后的图谱。
某上市公司A 公告任命一位董事，认知图谱就可通过“读取”转化分解为人、公司、动作、职位等结构化数据；再通过“解决”连接该人物的历史工作记录、朋友、同事等；最后通过“推理”发现该董事以往同事的朋友在售卖A 公司的股票。
这是认知图谱的典型应用案例。
而Palantir可以看做是这一技术的先行者。知识图谱的探究，让我们开始见到从大量数据及其关联之中获得新知识的曙光。以前我们带着问题去找答案，如今在认知科学的带领下，人类可以真正地让数据去探索未知。
我发现，当数据越不完整，又或者连问题都尚待定义时，人类在这时就可以凭经验作出判断，而这是机器最不擅长的。长期以来习惯了在数据缺乏下拍脑袋的人们，当然很难明白“数据即先机”的道理。运用数据把决策前置，既是一种技术较量，也是一场组织变革。
这一问题首先体现在运营数据上。
现今企业对数据的价值认知也很初级，大都还是非常不习惯主动收集数据。大部分管理人员在做决策前，还是认为数据作用不大，很多决策者还是习惯拍脑袋做决定。企业很容易从数据来源就开始出现纰漏，即数据从下而上的收集已不够齐全。
大数据落地的三部曲是：意愿、能力、工具。
即使我们今天已经很愿意使用数据，但仍须配备相对的人力，然后看工具能否用得顺手。
鲜有公司像Palantir一样，人才鼎盛、数据丰富，而且会遇上各种障碍。事实上，国内很多数据公司也才刚起步，还有非常大的改进空间。
但这既是个问题，也是机遇。
《决战大数据》《数据的本质》作者：车品觉
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