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一家诞生于伯克利实验室的数据公司，用十年时间将年营收从不足百万美元做到近70亿美元，并正朝着万亿美元估值目标挺进。这不是运气，而是三个前瞻性押注与一套严苛增长方法论共同作用的结果。
从不足100万美元到超过70亿美元年度经常性收入，Databricks用十年完成了一次罕见的企业软件扩张。在公司首席营收官Ron Gabrisko看来，真正支撑这段增长的并非某一款模型，而是数据上下文、企业治理、用量定价以及一套随收入阶段不断重建的销售体系。
Databricks是一个基于云计算的统一数据、分析和人工智能（AI）平台。它由Apache Spark的创始团队于2013年创立，其核心目的是帮助企业打破数据孤岛，将海量数据的存储、处理、商业智能（BI）分析以及机器学习/AI工作流整合在同一个平台上。
科技创业访谈节目The Peel主持人Turner Novak近期与Databricks首席营收官Ron Gabrisko进行了一次长篇交流。Ron Gabrisko在公司收入不足100万美元时加入，随后主导全球销售和市场拓展体系建设，陪伴Databricks将年度经常性收入推高至70亿美元以上。这段经历使他既熟悉公司早期寻找产品市场匹配的过程，也直接参与了全球化、定价和组织扩张。
Ron Gabrisko对Databricks的定位并不复杂：企业把分散在不同系统中的数据汇集起来，再用这些数据完成分析、预测和人工智能应用。流媒体平台的内容推荐、银行的欺诈识别和贷款审批、制药企业的新药研发，背后都涉及同一项基础工作，即把更多数据转化为更准确的判断。Databricks试图把数据工程、分析、机器学习和人工智能放进一个统一平台，并同时处理权限、治理和运行效率。
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