SAP可能收购Egnyte?

Egnyte是一家成立于2008年的公司,提供混合云存储解决方案。近年来,Egnyte不仅实现了盈利,还推出了EgnyteProtect等新产品,并与SAP建立了合作关系,将其文档管理功能整合进SAP Cloud Software套件中。

最初, Sramana Mitra LinkedIn 上发布: SAP 可能收购 Egnyte

 

根据今年发布的 MarketsandMarkets 研究报告可知,在未来几年里,企业协作市场预计每年增长 12% ,到 2030 年将从今年的 345.7 亿美元增长到 598.6 亿美元。

 

Egnyte 的财务报告

 

Egnyte 总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉县 的一个城市——山景城,公司由企业家 Vineet Jain Rajesh Ram Kris Lahiri 2008 年创立。当他们偶然间构建了云产品,同时用多租户和托管服务器替换物理文件服务器时, Egnyte 的想法激发了创始人。如今 Egnyte 为组织提供了安全服务器产品的混合版本。混合模型允许组织选择他们希望在本地保留的文档以及他们想要存储在云上的文档。

Egnyte 仍然是私人持有的,并没有披露详细的财务报告。分析师估计,该公司 2017 年的收入预计 6000 万美元。到 2019 年, Egnyte 预计实现 1 亿美元的收入。与其他初创企业不同, Egnyte 已经盈利了一段时间,它记录了 2016 年下半年的现金流盈亏平衡,即 2016 年第四季度的小额净利润。

 

到目前为止, Egnyte 已获得风险投资,并已从投资者筹集了 6250 万美元的资金,包括 Kleiner Perkins Caufield Byers Google Ventures Polaris Partners Northgate Capital CenturyLink Seagate Technology FLOODGATE 其最后一轮融资于 2013 12 月举行,当时以未披露的估值筹集了 2950 万美元。去年,市场就期待着 Egnyte 上市,但该公司却未有任何上市的计划,并于去年,宣布“不再需要筹集资金”。

 

Egnyte 的拓展产品

 

在过去的几年里, Egnyte 实现产品多样化,且超越了数据储存。去年,它增加了一个名为 Egnyte Protect 的文档保护产品。为了符合合规要求,它最近宣布了一项新的 GDPR 政策,并将其添加到 Egnyte Protect 中。新功能使企业能够实时识别 GDPR 敏感内容。 Egnyte Protect 使用机器学习功能来识别可能存在 GDPR 敏感信息的最可能区域。使用该信息, Egnyte 的客户将能够使用单一界面在 Egnyte Connect SharePoint Windows 文件服务器和 OneDrive 存储库中实施 GDPR 策略。他们的管理员将能够从 Egnyte Protect 界面中移动或删除文件,或撤消对它们的访问,以保持合规性。

 

去年, Egnyte 还与 SAP 达成合作,以扩大其产品的覆盖范围。作为协议的一部分, SAP 将把 Egnyte 支持的文档管理功能添加到 SAP Cloud Software 套件中,同样, Egnyte 也将获得 SAP 支持的大量客户。在达成协议之前, SAP 提供了一个文档管理工具,客户可以在自己的服务器上安装该工具,但它没有提供可在 SAP 云上运行的文档管理工具。目前, Egnyte 的文件存储系统将托管在客户的服务器,云端或两者中,客户将能够直接通过 SAP Cloud 门户或常规的 Egnyte 应用程序和 Web 界面访问文档。对 Egnyte 来说,这是一个很大的合作关系,定会为公司打开很多大门。

 

Egnyte 董事会的问题

 

与竞争对手 Box Dropbox 相比, Egnyte 选择了一种盈利的商业模式。但去年公司却宣布不再融资,也着实让人摸不着原因。公司创建十年之久,收入仍然不到一亿,其投资者一直很有耐心。 SAP 难道是公司最终倾向的途径吗?  


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一、基础信息 数据集名称:可回收材料目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,701张图片 - 验证集:733张图片 - 测试集:367张图片 - 总计:8,801张图片 分类类别: - carton(纸板):常见可回收包装材料 - metal(金属):如铝罐和铁制品等可回收金属 - papel(纸):纸张类可回收材料 - plastico(塑料):塑料瓶和容器等可回收塑料 - vidrio(玻璃):玻璃瓶和罐等可回收玻璃 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动识别和分类可回收材料的AI模型,用于智能垃圾桶或回收站,提升垃圾处理效率。 环保与可持续发展应用: 集成至环保设备或移动应用,提供实时材料识别功能,促进垃圾分类和资源回收,支持绿色倡议。 学术与工业研究: 支持计算机视觉在环境科学和废物管理领域的研究,推动AI技术在环保中的创新应用。 教育与培训: 可用于学校或社区项目,作为垃圾分类教育的视觉辅助工具,提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 标注采用YOLO格式,确保边界框定位准确,类别覆盖五种常见可回收材料,具有高度实用性。 数据规模合理: 拥有超过8,000张图片,训练集、验证集和测试集分布均衡,支持有效的模型训练和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),可直接用于目标检测模型开发,加速应用部署。 环保价值突出: 专注于可回收材料识别,有助于减少垃圾污染、促进循环经济,具有显著的社会和环境效益。
建筑风化目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:建筑风化目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:435张图片 验证集:124张图片 测试集:62张图片 总计:621张图片 • 训练集:435张图片 • 验证集:124张图片 • 测试集:62张图片 • 总计:621张图片 • 分类类别: efflorescence:建筑表面的风化现象,常见于混凝土或砖石结构,表现为白色盐沉积。 • efflorescence:建筑表面的风化现象,常见于混凝土或砖石结构,表现为白色盐沉积。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片数据,来源多样,适用于模型训练。 二、适用场景 • 建筑行业缺陷检测:用于开发自动检测建筑表面风化现象的AI系统,辅助维护和修复工作,提升施工质量评估效率。 • 环境与农业监测:可能应用于类似表面缺陷的识别,如作物病害或土壤问题,支持可持续农业实践。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在材料科学和建筑工程中的研究,推动AI在实际工业问题中的应用。 • 教育与培训:可作为建筑或工程教育中,学习缺陷识别和检测的教材资源,帮助培训专业人员。 三、数据集优势 • 精准标注与实用性:每张图片均采用YOLO格式标注,确保边界框定位准确,直接适用于目标检测模型训练,提升模型可靠性。 • 类别专注:专注于建筑风化现象,数据针对性强,有助于模型学习特定特征,提高检测精度。 • 任务适配性强:兼容主流深度学习框架,如YOLO、Faster R-CNN等,便于快速集成和开发,支持多种应用场景。 • 实际应用价值:数据集面向实际工业问题,帮助提升建筑维护的自动化水平和效率,降低人工检测成本。
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