就如何使用大數據捕捉下一個大趨勢，帕蒂爾接受《華爾街日報》的采訪，以下是采訪概要：

問：數據可以幫助甄別脫穎而出的公司嗎?

答：我們發現了很多有趣信號，人們可以用它們來理解更大的趨勢變化。

其中一個例子就是分布式代碼托管網站GitHub。這項服務允許人們進行協作編程。從這里我們可以看到GitHub社區關注和使用技術的情況。就拿新編程語言Scala舉例。如果你觀察GitHub上Scala集會和使用Scala語言的參與者總數，就發現它顯然有了很大的發展潛力。一旦我們看出它的普及情況，就會直截了當的告知客戶公司存在的問題：它們無法將這種技術規模化。最后我們幫助建立了TypeSafe公司，讓使用Scala開發軟件變得更簡單。

問：使用數據挖掘，投資者面臨的挑戰是什么?

答：其中一個挑戰就是風投真正關注的是團隊。你不是投資那個領域(或技術)，你是投資那個領域里面的人。

這種與人相關的東西無法在數據中捕捉到。你必須找到正確的環境。那里有很多經驗豐富的人。

問：對于投資者來說，哪些數據是非常有用的?

答：最有力的工具之一就是LinkedIn。你去參加一個會議之前，就可以對一個人的信息有所了解。別人還可以了解你的信息，這將幫助你與其他人在信息上達到更加平等的水平。

問：邁克爾?劉易斯的那本《點球成金》，講述奧克蘭運動家棒球隊使用數據來招募球員的書，對于風投資本家有沒有借鑒意義?

答：我很認同《點球成金》中做的事。他們在整個過程中沒有完全依賴于數據，我想我們在做的事也是這樣。困難不在于某段時間內數據相關的所有問題。如果你想尋找下一個扎克伯格，這才是真正的難點。

問：為什么這是難點?

答：沒有前導信號。發現下一個主要創始人，我們通常沒有數據信號。哪怕是要發現未來15-20年內的優秀四分衛，也是很難的事情。

問：數據如何讓投資快人一步，贏得時間?

答：最好的風投公司不會去搶先獲得某個人。你要做的是認識到市場風向什么時候開始轉變，或者是什么機遇人們還沒有認識到它的價值。風投不像是對 沖基金交易，后者只要說：“讓我們開發個超級智能的算法。”對沖交易很講究時效，但風投不是這樣運作的。風投更加講究協作，整個過程也更長。

問：分析公司過程中，哪些非現實數據來源是最為有用的?

答：衡量人們技巧和激情的穩定信號。它能找到讓整個團隊運行起來的人。另外找一個符合公司文化的專業人士，這是非常難的。