Ali Ghodsi, cofundador y director ejecutivo de Databricks, habla en la Cumbre Spark and AI de la compañía en San Francisco en abril de 2019.
Ladrillos de datos
El fabricante de software de análisis de datos Databricks dijo en un comunicado el martes que adquirirá Tabular, una startup que ayuda a optimizar los datos almacenados en la nube.
El gesto podría ayudar a Databricks a lanzar productos más rápidamente mientras se enfrenta a la competencia de Copo de nieve y otras entidades.
Databricks está pagando más de mil millones de dólares para comprar Tabular, dijo en una entrevista el director ejecutivo de Databricks, Ali Ghodsi. El Wall Street Journal informó el martes el tamaño del acuerdo. Snowflake también hizo una oferta por Tabular, al igual que Confluentedijo a CNBC una persona familiarizada con el asunto.
Miles de millones en capital de riesgo han ayudado a Databricks a financiar este y otros acuerdos recientes, incluidas las adquisiciones de la startup de replicación de bases de datos Arcion y la startup de eficiencia de inteligencia artificial MosaicML por 100 millones de dólares y 1.300 millones de dólares, respectivamente. En septiembre, Databricks dijo que había recaudado nuevos fondos con una valoración de 43 mil millones de dólares, lo que la hace valer más que la mayoría de las nuevas empresas y algunos vendedores de software empresarial que cotizan en bolsa.
Los costos de ejecutar consultas antes de explorar y crear gráficos con datos pueden acumularse. Los desarrolladores crearon un formato de código abierto llamado Apache Iceberg que almacena datos en tablas con las que luego pueden trabajar una variedad de herramientas. A los cofundadores de Tabular, Ryan Blue y Dan Weeks, se les ocurrió Iceberg mientras estaban en netflix. Tabular agrega características amigables para los negocios a Iceberg y mantiene las tablas en el Amazonas o Google nubes. Desde allí, las organizaciones pueden conectar tablas a Snowflake y otros sistemas, lo que permite realizar consultas menos costosas.
La semana pasada las acciones de software cayeron cuando los ejecutivos de Fuerza de ventas, MongoDB y Okta emitió nuevas advertencias a los inversores sobre las turbulencias económicas. Databricks se comporta de manera diferente. Está creciendo más rápido y utilizando su capital para participar. Databricks dijo a los medios de comunicación en marzo que generó 1.600 millones de dólares en ingresos en el año que terminó el 31 de enero, un aumento de más del 50%.
Los ejecutivos de Snowflake han dicho que algunos grandes clientes quieren mover datos de la capa de almacenamiento nativa de la compañía a tablas Iceberg que se encuentran en un lugar separado, como el almacenamiento de objetos en la nube de Amazon Web Services. Esto podría resultar en menores ingresos por almacenamiento para Snowflake. Pero a medida que las organizaciones se sientan cómodas ejecutando consultas en tablas Iceberg, eso podría estimular el crecimiento de los ingresos provenientes de cargas de trabajo informáticas que se ejecutan en una gran cantidad de datos almacenados en otros lugares.
“Net-net, creemos que va a ser positivo”, dijo Mike Scarpelli, jefe de finanzas de Snowflake, en un evento de Morgan Stanley en marzo. En su conferencia cumbre en San Francisco el lunes, Snowflake anunció que dentro de 90 días lanzaría un software de catálogo de código abierto para encontrar tablas Iceberg. Tabular estuvo entre los socios expositores de la conferencia.
Databricks ha promovido su propia iniciativa de código abierto llamada Delta Lake. Centrarse más en las tablas Iceberg podría permitir a Databricks captar negocios de los clientes de Snowflake que adoptan el formato. Por ahora, el objetivo es proporcionar “plena interoperabilidad” entre los proyectos Delta Lake e Iceberg, dijo Ghodsi.
Tabular se estableció en 2021 y ha recaudado más de 30 millones de dólares en financiación, incluso de Altimeter Capital, Andreessen Horowitz y Zetta Venture Partners. Tabular tiene cientos de clientes y trabajará con Databricks para descubrir qué hacer con el producto, dijo Ghodsi.
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