Empresas de dados Fivetran e dbt Labs avançam com fusão total por troca de ações

• As empresas de infraestrutura de dados Fivetran e dbt Labs, ambas com investimento da a16z, anunciaram uma fusão por troca integral de ações, criando uma empresa combinada com receita anual de cerca de US$ 600 milhões
• A operação será feita com uma relação de troca baseada em receita e taxa de crescimento, e espera-se que o valor da empresa após a fusão seja definido acima das últimas avaliações privadas de ambas
• O CEO da Fivetran, George Fraser, assumirá como CEO da empresa combinada, enquanto o CEO da dbt Labs, Tristan Handy, participará como cofundador e presidente
• A Fivetran tem força em automação da movimentação de dados, e a dbt Labs em transformação e preparação de dados (open-source dbt); as duas têm uma relação complementar, com 80% a 90% dos clientes usando os produtos de ambas em conjunto
• A fusão é um caso importante de consolidação de mercado que destaca abertura e interoperabilidade em meio à reorganização da infraestrutura de dados na era da IA, além de indicar potencial para um futuro IPO

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Visão geral da fusão

• Fivetran e dbt Labs vão se fundir em uma operação totalmente baseada em ações (all-stock deal)
  • A relação de troca será calculada com base em indicadores de receita e crescimento das duas empresas
  • O valor da empresa após a fusão será determinado pelo mercado
• A Fivetran foi avaliada em US$ 5,6 bilhões em 2021, e a dbt Labs em US$ 4,2 bilhões em 2022; Andreessen Horowitz (a16z) está entre os principais investidores

Estrutura de gestão e situação financeira

• Estrutura de liderança após a fusão
  • George Fraser (Fivetran): CEO
  • Tristan Handy (dbt Labs): cofundador e presidente (President)
• A fusão será conduzida como uma “união entre iguais (merger of equals)”
  • Será formada uma estrutura conjunta de governança com participação dos conselhos das duas empresas
  • O fluxo de caixa já está praticamente no ponto de equilíbrio

Sinergia tecnológica e de produtos

• Fivetran: plataforma de automação da movimentação de dados, oferecendo uma solução de pipelines que permite extrair, transferir e carregar (ETL) dados automaticamente de várias fontes para um data warehouse central
• dbt Labs: desenvolve o dbt, ferramenta open source de transformação de dados, com força em pré-processamento e modelagem para análise de dados
• As duas empresas compartilham o objetivo de otimizar a infraestrutura de dados para aplicações de IA
  • Fraser afirmou que, “no contexto da IA, infraestrutura aberta e interoperabilidade são essenciais para usar dados de negócios”
• Cerca de 80% a 90% dos clientes da Fivetran usam dbt em paralelo
  • A versão open source do dbt Core manterá o modelo de licenciamento atual

Significado de mercado e perspectivas

• A operação é vista como um grande caso de consolidação no mercado de ferramentas de dados
  • Em meio à aceleração da reorganização da infraestrutura de dados corporativos na era da IA, o objetivo é construir uma plataforma integrada cobrindo todo o processo de coleta, transformação e uso de dados
• Com a ampliação da escala e do portfólio de produtos, a expectativa é de fortalecimento da base para um futuro IPO
  • No curto prazo, porém, não há planos de abertura de capital
• A operação deve ser concluída em até um ano

[ethanhur]

Parece que por aqui também eles estão começando a se unir e ganhar escala kkk

[GN⁺]

Comentários no Hacker News

• Primeiro, deixo claro que sou cofundador da Bruin, uma alternativa ao dbt (https://github.com/bruin-data/bruin) Já fazia tempo que eu via consolidação nesse espaço como algo inevitável, e acho que essa fusão comprova a situação atual em que várias ferramentas de dados não se integram bem entre si, obrigando as empresas a conectarem várias soluções na marra A Fivetran já cuida da ingestão de dados de muitas empresas e também está preparando um produto de data lake gerenciado para competir com Snowflake e Databricks É uma tentativa de controlar tanto a entrada de dados (Fivetran) quanto a camada de transformação (dbt/sqlmesh) Se organizações assim continuarem investindo e mantendo as ferramentas atuais, especialmente a abordagem self-managed do dbt core, isso pode ajudar a comunidade de dados Só espero que não compliquem a vida dos usuários apenas para aumentar receita É interessante e significativo trabalhar em uma das poucas empresas que ainda existem de forma independente nesse mercado
  • Fivetran e dbt nunca foram muito queridos pelos usuários no segmento de ETL/ELT por serem caros demais e ainda carecerem de funções essenciais Se empresas assim quiserem avançar também para a área de data lakes, que é bem mais complexa em termos de engenharia e operação, ainda há muitas barreiras Acho mais provável que essa fusão tenha como objetivo organizar funcionalidades sobrepostas e melhorar a experiência do cliente
  • Com o lançamento do novo OpenFlow da Snowflake — baseado em Apache Nifi —, acho que a Snowflake pode virar uma Fivetran mais rápido do que a Fivetran pode virar uma Snowflake/Databricks; queria saber o que vocês acham disso
  • Recentemente a Fivetran também adquiriu a Census (Reverse-ETL)
• Se a Fivetran está se preparando para um IPO, acho que é uma boa escolha No mercado de "modern data stack", tirando data warehouses/lakes, o tamanho do mercado não é tão grande assim A Fivetran é a maior, mas como sua receita ainda está abaixo de US$ 500 milhões, ela está tentando adquirir outras áreas e também oferecer seu próprio data lake gerenciado com Iceberg A Snowflake começou a oferecer conectores semelhantes aos da Fivetran há dois anos e imagino que vá reforçar isso ainda mais; acho que do lado da Databricks vale o mesmo A Microsoft também lançou recentemente o Fabric, mas as avaliações foram muito ruins, inclusive pela minha experiência Acho que cada empresa acabará tendo sua própria stack de dados integrada Se você não quiser esperar, pode dar uma olhada na solução "modern-data-stack-in-a-box" que criamos (https://www.definite.app/)
• Essa fusão parece uma jogada da A16z para defender os próprios interesses
  • Queria entender por que você vê assim; para mim parece uma fusão normal
  • Do ponto de vista da A16z, agora eles conseguem levar adiante um IPO tech de forma privada com alta receita e valuation de vários bilhões, e isso parece ser o objetivo final
  • Também foi a primeira coisa que pensei. Na época da bolha das pontocom, investidores também juntavam empresas do portfólio para evitar fracassos, a ponto de surgir a metáfora de “amarrar duas pedras e jogar na água para ver se flutuam” Na maioria das vezes deu errado, e fico me perguntando se isso não seria um primeiro sinal do estouro da bolha de IA; o fato de serem duas empresas do mesmo portfólio se fundindo também me incomoda
  • Fundos de venture capital frequentemente ajudam empresas do portfólio a encontrar compradores
  • É preciso cautela com esse tipo de suspeita, e não acho que faça muito sentido do ponto de vista lógico, já que os fundadores da Fivetran ainda mantêm o controle da empresa e a dbt também era uma das empresas mais quentes do setor de dados
• Saiu a informação de que as duas empresas, juntas, formariam uma empresa de infraestrutura de dados integrada com cerca de US$ 600 milhões em receita anual, e houve uma atualização de que a Fivetran registrou US$ 200 milhões em 2023 e US$ 300 milhões em 2024 Se a Fivetran continuar crescendo nesse ritmo, deve chegar a algo como US$ 400 milhões em 2025, e a dbt é estimada em US$ 200 milhões; para a dbt, é um resultado bem sólido
• A Fivetran adquiriu a Census (reverse-etl) e também a Tobiko (substituta do dbt); fico curioso para ver quem realmente vai conseguir consolidar uma plataforma de verdade no futuro e competir com fornecedores legados de MDM (master data management), como a Informatica Observability de dados ou catálogos (Monte Carlo, Atlan etc.) também são candidatos A tendência de Modern Data Stack parece agora praticamente morta ou absorvida por fusões e aquisições Também fico me perguntando o que mais falta para a Fivetran se preparar para um IPO A Airbyte levantou US$ 150 milhões em 2023, e é interessante pensar em como essa fusão pode afetá-la
  • Observability pode ser o próximo alvo de aquisição, mas internamente eles provavelmente devem estar pensando em como capturar valor em toda a stack de dados Há uma boa chance de adquirirem um banco de dados/data warehouse ou uma solução de analytics Ou então pode acontecer o contrário: uma empresa maior pode acabar adquirindo a própria Fivetran para ampliar conectores e capacidades de modelagem de dados
• A combinação de Fivetran com dbt faz sentido, porque são bem complementares nas áreas de ingestão de dados (Fivetran) e transformação (DBT) Mas eu já usei o dbt com Liquibase para fazer deploy de DB DDL/DML, e senti falta de recursos como pre-conditions, post-conditions e deploy apenas de código alterado para ter uma stack de dados realmente no estilo CI/CD Queria saber se estou deixando passar alguma funcionalidade do dbt nesse sentido
  • Existem formas de fazer deploy apenas do que mudou no dbt, incluindo boas práticas de Slim CI, mas isso exige configuração e entendimento interno; a validação prévia de mudanças de schema também é importante, embora na prática seja ainda mais difícil entender as mudanças reais de dados causadas por alterações na lógica do código
• Fico me perguntando quantos milhões de dólares foram investidos na dbt Labs O dbt Cloud não é atraente, e a Fivetran, embora seja conveniente, é cara demais Agora o desenvolvimento do dbt core vira pouco mais que custo de marketing da Fivetran Tomara que todo mundo abandone essa ideia de "modern data stack" Acho que o dbt é apenas um curativo temporário para problemas de inconsistência de modelos e dispersão de dados causados pela adoção acelerada de produtos SaaS e arquiteturas de software distribuídas sem muita reflexão
• Do ponto de vista do usuário, queria saber qual deve ser o impacto no futuro próximo. Construímos muita coisa com dbt, então não estamos em posição de simplesmente voltar para outra alternativa
  • A Fivetran, na prática, não tem como ponto forte a camada de transformação, então vejo essa fusão como uma tentativa de prender os clientes atuais ao empacotar ingestão e transformação juntos O que me deixa mais curioso é a recente aquisição da Tobiko, empresa por trás do SQLMesh, que concorre com o dbt A equipe da Tobiko disse que a maioria dos clientes da Fivetran usa dbt na camada de transformação, então eles vão focar em compatibilidade com dbt Suspeito que isso tenha sido uma medida para eliminar um concorrente antes deste acordo Não parece fazer muito sentido manter dois produtos tão parecidos ao mesmo tempo Nós usamos tanto o open source do SQLMesh quanto o serviço em nuvem (Tobiko Cloud), e essa aquisição foi frustrante porque priorizar a compatibilidade com dbt acabou empurrando recursos do nosso roadmap Ainda assim, felizmente eles continuam dando bom suporte Com esse anúncio, fico preocupado se no fim também seremos forçados a migrar para dbt
  • Para referência, sou PM da Fivetran e estou muito empolgado com essa fusão Vamos continuar apoiando fortemente o dbt open source e não temos intenção de criar um ecossistema fechado Tanto a Fivetran quanto a dbt valorizam a interoperabilidade, e do ponto de vista do usuário a grande mudança é poder confiar em um único fornecedor que se preocupa com as ferramentas de que você gosta Mais detalhes podem ser vistos aqui: https://www.fivetran.com/blog/the-era-of-open-data-infrastructure
• A Fivetran também adquiriu no mês passado a Tobiko, empresa por trás do SQLMesh (ou seja, uma alternativa ao dbt), então parece estar avançando de forma agressiva
  • Esse movimento no fim parece dinheiro gasto para eliminar concorrentes

[xguru]

Há uns 5 anos, enquanto gravava um vídeo para o YouTube, eu tinha explicado fivetran+dbt... agora eles realmente vão se fundir mesmo. https://www.youtube.com/watch?v=IdVO1dC4bM8