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下一个Snowflake,Databricks几个月的时间估值增加了100亿美元

原创 数据分析 作者:任朝阳 时间:2021-09-02 14:46:16 0 删除 编辑

日前,大数据明星企业Databricks宣布获得了由摩根士丹利领投的16亿美元H轮融资,投后估值达380亿美元,Baillie Gifford、ClearBridge Investments和加州大学的投资办公室是新的投资方。今年2月初,Databricks获得了10亿美元G轮融资,投后估值280亿美元,几个月的时间估值增加了100亿美元,相当于最低门槛的10个独角兽。

在Databricks的投资者名单里,大型基金是常客,也不乏AWS、Alphabet的CapitalG风险部门和Salesforce Ventures,有分析称,顶级基金与云厂商意识到,投资Databricks能抓住另一个Snowflake。2020年9月大数据公司Snowflake高调上市,Snowflake截止9月1日收盘后的最新市值达891.25亿美元。

Databricks联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi在接受福布斯采访时表示,Databricks已经做好了IPO准备,新的融资不会影响其上市时间表,但他拒绝分享时间表的进一步细节。Ghodsi说,通过新的融资,Databricks将通过增加新的安全和治理功能来加强其Lakehouse软件。他说,Databricks计划在年底前拥有超过3000名员工,这意味着在未来四个月内将疯狂地招聘700名新员工,以加强销售、营销和研发工作。

2013年成立的Databricks总部设在旧金山,是Spark的商业化公司,Databricks倡导的Lakehouse结合了数据仓库(用于分析的昂贵的结构化数据)和数据湖(廉价的原始数据存储库)的元素,Databricks在这一领域占据了先机,这要归功于其创始人的背景,七位加州大学伯克利分校的研究人员创造了Spark,这是一种预测性数据处理工具,是Databricks人工智能软件的核心,利用云中的数据来预测和发现公司业务的洞察力。石油巨头壳牌公司使用该软件来预测其石油钻井平台何时可能破裂,而制药公司阿斯利康则将其作为一个推荐系统,帮助科学家为潜在药物的最佳靶点。

Lakehouse基于开放的数据格式,可以提供卓越的性能,在这个新架构下,机器学习和数据科学被作为头等公民支持。

Ghodsi指出亚马逊等云计算巨头以及Fivetran及Dremio等成长中的初创公司都在广泛使用“Lakehouse”这一术语,在过去的6到7个月里,市场已经爆发,有更多硅谷以外的公司,如AT&T和麦当劳采用了这种架构。Ghodsi说,该公司的年度经常性收入现在已超过6亿美元,比七个月前上一轮融资时的4.25亿美元有所增加,Databricks正以75%的年增长率增长,其欧洲业务今年增长了一倍多。

Databricks一直在加速国际业务发展,为了进一步扩大其国际影响力,Databricks还宣布聘请了Salesforce的高管Andy Kofoid担任全球现场运营总裁。在本月早些时候Databricks聘请Fermin Serna为首席安全官之后,Databricks又进行了一次高管团队的组建。

Databricks被视作下一个Snowflake,Snowflake的发展道路给大数据厂商很多启发,“(Snowflake)向下比较强调中立性,在生态上能够对接三大公有云(AWS、Azure、Google Cloud),做好了大数据上云的事情。其实也定义了‘有所为,有所不为’。向下最底层的云产品不做,专注做好大数据,并做好与云产品的对接,成为了B+C的经典。向上,对应到应用层,提高大数据产品的易用性,提供更贴心的服务而不是简单的产品。我们也看到很多采访和分析机构这样形容它:以后再也不用自己造房子,而是可以租用房子居住了。这样的理念说到底是把通用的服务包装好,方便用户直接拎包入住。从这一点上来说,对于我们很有启发意义。”星环科技产品经理宋宇在接受IT168采访时说道。

Databricks押注于人工智能和云,与Snowflake一样,Databricks可以在任何云平台上运行,使企业可以灵活地在不同的供应商之间跳跃, 它的发展之路也一样定义了“有所为,有所不为”。大型企业上云依然是大势所趋,对于Databricks依然利好。不过Databricks也面临着Snowflake的竞争压力,Snowflake正在扩大自己的人工智能工具,拓展新的市场。

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