就如何使用大数据捕捉下一个大趋势，帕蒂尔接受《华尔街日报》的采访，以下是采访概要：
问：数据可以帮助甄别脱颖而出的公司吗?
答：我们发现了很多有趣信号，人们可以用它们来理解更大的趋势变化。
其中一个例子就是分布式代码托管网站GitHub。这项服务允许人们进行协作编程。从这里我们可以看到GitHub社区关注和使用技术的情况。就拿新编程语言Scala举例。如果你观察GitHub上Scala集会和使用Scala语言的参与者总数，就发现它显然有了很大的发展潜力。一旦我们看出它的普及情况，就会直截了当的告知客户公司存在的问题：它们无法将这种技术规模化。最后我们帮助建立了TypeSafe公司，让使用Scala开发软件变得更简单。
问：使用数据挖掘，投资者面临的挑战是什么?
答：其中一个挑战就是风投真正关注的是团队。你不是投资那个领域(或技术)，你是投资那个领域里面的人。
这种与人相关的东西无法在数据中捕捉到。你必须找到正确的环境。那里有很多经验丰富的人。
问：对于投资者来说，哪些数据是非常有用的?
答：最有力的工具之一就是LinkedIn。你去参加一个会议之前，就可以对一个人的信息有所了解。别人还可以了解你的信息，这将帮助你与其他人在信息上达到更加平等的水平。
问：迈克尔?刘易斯的那本《点球成金》，讲述奥克兰运动家棒球队使用数据来招募球员的书，对于风投资本家有没有借鉴意义?
答：我很认同《点球成金》中做的事。他们在整个过程中没有完全依赖于数据，我想我们在做的事也是这样。困难不在于某段时间内数据相关的所有问题。如果你想寻找下一个扎克伯格，这才是真正的难点。
问：为什么这是难点?
答：没有前导信号。发现下一个主要创始人，我们通常没有数据信号。哪怕是要发现未来15-20年内的优秀四分卫，也是很难的事情。
问：数据如何让投资快人一步，赢得时间?
答：最好的风投公司不会去抢先获得某个人。你要做的是认识到市场风向什么时候开始转变，或者是什么机遇人们还没有认识到它的价值。风投不像是对 冲基金交易，后者只要说：“让我们开发个超级智能的算法。”对冲交易很讲究时效，但风投不是这样运作的。风投更加讲究协作，整个过程也更长。
问：分析公司过程中，哪些非现实数据来源是最为有用的?
答：衡量人们技巧和激情的稳定信号。它能找到让整个团队运行起来的人。另外找一个符合公司文化的专业人士，这是非常难的。
