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Databricks recauda US$1.000 millones con la élite de la nube sumándose a su negocio

Amazon, Google, Microsoft y Salesforce están invirtiendo en esta plataforma de Big Data.

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El CEO de Databricks, Ali Ghodsi, cree que está construyendo la plataforma de software de datos del futuro. Su startup ahora vale US$28.000 millones. Foto: Databricks.

La empresa de datos Databricks tiene US$1.000 millones en financiación antes de una posible salida a bolsa en un futuro no muy lejano. Aún más valioso: cuenta con la aceptación de la élite empresarial de la nube, con Amazon, Google, Microsoft y Salesforce, todas aportando dólares para respaldar su crecimiento.

Franklin Templeton lideró la ronda de financiación de la Serie G, que ubica a Databricks en una valoración de US$28.000 millones. Otros inversores con credenciales del mercado público que se unieron al aumento fueron la Junta de Inversiones del Plan de Pensiones de Canadá, Fidelity y Whale Rock Capital. Pero desde un punto de vista estratégico, es raro ver que una startup en la nube tenga a los cuatro titanes de la nube en su campo. Amazon Web Services, CapitalG, la rama de capital de riesgo de Alphabet, matriz de Google, y Salesforce Ventures respaldan a Databricks en esta ronda por primera vez, mientras que Microsoft se une a un grupo de inversores existentes que incluye a BlackRock, Coatue, T. Rowe Price y Tiger Global.

Databricks planea usar los fondos para acelerar su presencia internacional, dijo el CEO Ali Ghodsi en una entrevista. Dichas inversiones son costosas, dice Ghodsi, y requieren que las empresas se adapten a las regulaciones locales de datos y los requisitos de almacenamiento, al mismo tiempo que localizan el producto y crean personal en el terreno. “Esto nos permite pisar el acelerador y ser agresivos en estos grandes mercados. Es casi como empezar de nuevo la empresa ”, dice.

La financiación se produce cuando Databricks, que proporciona análisis de datos y herramientas de inteligencia artificial a las empresas, ha superado los US$425 millones en ingresos recurrentes anuales, o ARR, con un crecimiento de más del 75% año tras año, dice la compañía. Creada por un grupo de académicos e investigadores de la Universidad de California en Berkeley sobre una herramienta de análisis de código abierto desarrollada allí, Apache Spark, la mayoría de los más de 5000 clientes de Databricks son pequeños, pero la mayoría de sus ingresos proviene de empresas como Comcast. Credit Suisse, Starbucks y T-Mobile.

Usan Databricks para lo que Ghodsi llama una “casa de lago de datos”, un giro en el almacén de datos o lago de datos tradicional. Las empresas pueden almacenar datos estructurados y no estructurados dentro de Databricks y luego pueden aplicar fácilmente herramientas de inteligencia empresarial o aprendizaje automático.

En los últimos meses, Databricks dividió sus ingresos para diferentes casos de uso en su plataforma, como ciencia de datos y análisis de negocios, como verticales independientes. “Si eres un pony de un solo truco, inventaste esta cosa genial que se ajusta al mercado de productos, entonces simplemente construyes esta máquina de mercado a su alrededor. Creo que es un riesgo “, dice Ghodsi. Eso también explica por qué Databricks, incluso con una valoración de 28.000 millones de dólares, prefirió permanecer privada por ahora.

Ghodsi señala cuando la empresa lanzó una herramienta de gestión de datos llamada Delta, el producto se lanzó a los clientes sin costo adicional, lo que perjudicó las cifras de Databricks a corto plazo en busca de ventajas a largo plazo. “Estamos disfrutando ser privados por ahora y tratar de conseguir la mayor parte de las estrategias antes de que se hagan públicas”, dice Ghodsi.

En cuanto a la valoración de Databricks, marca a la empresa como una de las empresas privadas más valoradas en tecnología, casi tan grande como el lugar donde opera el servicio de monitoreo en la nube Datadog, y en aproximadamente un tercio de la capitalización de mercado de Snowflake, que tiene una capitalización de mercado. de aproximadament US$80.000 millones después de realizar la oferta pública inicial de software más grande de la historia en septiembre y está impulsando su propia “nube de datos”.

Ghodsi dice que la ronda de Databricks recibió más del doble de suscripciones y se les dijo a los inversores que tenían que recortar sus asignaciones y que la empresa podría haber recaudado fácilmente 35.000 millones de dólares. “Dejé alguna valoración sobre la mesa en cada ronda”, dice. “Porque este es un juego a largo plazo. Y a medida que finalmente se convierta en una empresa pública, desea que esos accionistas a largo plazo se queden “.

Pero las claras ambiciones de Databricks son eventualmente superar a Snowflake, que se inició en el almacenamiento de datos, una capa adyacente de una pila de TI moderna. Eso podría resultar incómodo para los inversores mutuos de las empresas: Franklin Templeton y Salesforce Ventures, al menos, han respaldado a ambos. En Franklin Templeton, el director gerente Jonathan Curtis dice que considera que cada uno tiene sus propias áreas de fortaleza en lo que no es un mercado en el que el ganador se lo lleva todo. “En realidad, no hay otros proveedores de un extremo a otro en un mercado tan grande que lo estén haciendo tan bien como Databricks. Entonces, cuando surgió la oportunidad de invertir en ellos, la aprovechamos ”, dice Curtis. Ahí es donde los proveedores estratégicos de la nube podrían resultar importantes para coronar a un campeón a largo plazo: mientras Snowflake y otros trabajan en estrecha colaboración con los proveedores más importantes de la nube, pocos pueden decir que están respaldados por los cuatro a la vez, lo que le da a Databricks una línea telefónica receptiva en cada uno.

Siempre que Ghodsi decida apretar el gatillo en una OPI, tal vez a finales de este año, la empresa deberá hacer más para conectar su visión técnica del futuro con las realidades comerciales actuales. Ghodsi admite que en muchas empresas, la inteligencia artificial no ha resultado útil; incluso las herramientas de análisis de datos pueden no estar a la altura de las esperanzas. “La verdad es que la IA es en realidad un espectro. Puede llegar muy lejos con información básica sobre datos, no es necesario que sean aprendizaje automático automatizado “, dice. “Entonces tienes el extremo realmente avanzado del espectro, que es el aprendizaje automático en producción”.

Pero cuando se le preguntó si su visión a largo plazo de las empresas impulsadas por la inteligencia artificial sigue siendo demasiado lejana en el futuro para resonar hoy, Ghodsi retrocede, señalando que una de las principales empresas de tarjetas de crédito ya tiene más de 80 casos de uso distintos para las herramientas de Databricks en funcionamiento. “El futuro pasa más rápido de lo que la gente piensa. Miran hacia atrás y dicen, Dios mío, no puedo creer el mundo en el que vivimos ahora en comparación con hace 10 años ”, dice Ghodsi. “Y las grandes empresas son las que apuestan por esas tendencias seculares”.

Por: Alex Konrad | Forbes Staff

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