डेटा कंपनियां Fivetran और dbt Labs पूर्ण all-stock exchange merger की ओर

• a16z द्वारा निवेशित डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर कंपनियां Fivetran और dbt Labs ने पूर्ण all-stock exchange merger की घोषणा की है, जिससे करीब 600 मिलियन डॉलर वार्षिक राजस्व वाली एकीकृत कंपनी बनने वाली है
• यह डील राजस्व और growth rate पर आधारित exchange ratio के आधार पर होगी, और merger के बाद कंपनी का valuation दोनों कंपनियों के आखिरी private valuation से अधिक रहने की उम्मीद है
• Fivetran के CEO George Fraser संयुक्त कंपनी के CEO होंगे, जबकि dbt Labs के CEO Tristan Handy co-founder और President के रूप में शामिल होंगे
• Fivetran की ताकत data movement automation में है, जबकि dbt Labs data transformation और preparation (open-source dbt) में मजबूत है; दोनों एक-दूसरे के पूरक हैं, और ग्राहकों में 80–90% दोनों कंपनियों के प्रोडक्ट साथ में इस्तेमाल करते हैं
• यह merger AI युग में data infrastructure के पुनर्गठन के बीच openness और interoperability पर जोर देने वाला एक प्रमुख market consolidation case है, और आगे IPO की संभावना भी दिखाता है

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merger का अवलोकन

• Fivetran और dbt Labs पूर्ण all-stock deal के जरिए merge कर रहे हैं
  • exchange ratio दोनों कंपनियों के revenue और growth metrics के आधार पर तय होगा
  • merger के बाद कंपनी का value market में अंतिम रूप से निर्धारित किया जाएगा
• Fivetran का 2021 में valuation 5.6 बिलियन डॉलर और dbt Labs का 2022 में 4.2 बिलियन डॉलर था; Andreessen Horowitz (a16z) सहित कई प्रमुख निवेशक इसमें शामिल रहे हैं

प्रबंधन संरचना और वित्तीय स्थिति

• merger के बाद leadership structure
  • George Fraser (Fivetran): CEO
  • Tristan Handy (dbt Labs): co-founder और President
• merger “merger of equals” के रूप में आगे बढ़ेगा
  • दोनों कंपनियों के boards की भागीदारी के साथ संयुक्त governance structure बनाया जाएगा
  • cash flow लगभग break-even स्तर तक पहुंच चुका है

तकनीक और प्रोडक्ट synergy

• Fivetran: data movement automation platform, जो कई sources से data को केंद्रीय data warehouse तक स्वचालित extract, transfer, load (ETL) करने में सक्षम pipeline solution देता है
• dbt Labs: open-source data transformation tool dbt का डेवलपर, data analytics preprocessing और modeling में मजबूत
• दोनों कंपनियों का साझा लक्ष्य AI applications के लिए data infrastructure optimization है
  • Fraser के अनुसार, “AI संदर्भ में business data का उपयोग करने के लिए open infrastructure और interoperability बेहद महत्वपूर्ण हैं”
• Fivetran के करीब 80–90% ग्राहक dbt का भी साथ में उपयोग करते हैं
  • dbt Core open-source version मौजूदा license structure को बनाए रखेगा

बाजार महत्व और आगे की दिशा

• इस डील को data tools market में बड़े consolidation case के रूप में देखा जा रहा है
  • AI युग में enterprise data infrastructure के तेजी से पुनर्गठन के बीच data collection–transformation–utilization के पूरे flow को कवर करने वाला integrated platform बनाने का लक्ष्य है
• integrated scale और विस्तृत product portfolio के जरिए भविष्य में IPO की नींव मजबूत होने की उम्मीद है
  • हालांकि short term में listing की कोई योजना नहीं है
• डील के एक साल के भीतर पूरा होने की उम्मीद है

[ethanhur]

यहाँ भी धीरे-धीरे साथ जुड़कर अपना आकार बढ़ाना शुरू कर रहे हैं हाहा

[GN⁺]

Hacker News राय

• पहले यह स्पष्ट कर दूँ कि मैं dbt के विकल्प Bruin का सह-संस्थापक हूँ (https://github.com/bruin-data/bruin)
  मुझे लगता है कि इस क्षेत्र में consolidation की उम्मीद लंबे समय से थी, और यह merger इस बात का प्रमाण है कि अलग-अलग data tools आज भी एक-दूसरे के साथ अच्छी तरह integrate नहीं होते, इसलिए कई tools को जबरन जोड़ना पड़ता है
  Fivetran पहले से ही कई कंपनियों के data ingestion को संभाल रहा है, और Snowflake या Databricks से प्रतिस्पर्धा करने के लिए managed data lake product भी तैयार कर रहा है
  यह data inflow path (Fivetran) और transformation layer (dbt/sqlmesh) दोनों को अपने पास रखने की कोशिश है
  अगर ऐसी संस्थाएँ मौजूदा tools, खासकर dbt core के self-managed model, में निवेश और maintenance जारी रखें, तो data community के लिए यह मददगार होगा
  बस उम्मीद है कि वे केवल revenue बढ़ाने के लिए users का अनुभव खराब नहीं करेंगे
  इस समय इस बाज़ार में स्वतंत्र रूप से मौजूद कुछ गिनी-चुनी कंपनियों में से एक में काम करना दिलचस्प और अर्थपूर्ण लगता है
  • Fivetran और dbt, ETL/ELT सेक्टर में जरूरत से ज़्यादा महंगे और मुख्य features में कमज़ोर होने की वजह से users में खास लोकप्रिय नहीं थे
    अगर ऐसी कंपनियाँ data lake क्षेत्र तक जाना चाहती हैं, जो engineering और operations दोनों दृष्टि से कहीं अधिक जटिल है, तो उनके सामने बहुत सी बाधाएँ होंगी
    मुझे लगता है कि यह merger ज़्यादा संभवतः overlapping features को समेटकर customer experience सुधारने के लिए है
  • Snowflake के नए OpenFlow—Apache Nifi आधारित—लॉन्च के बाद, Fivetran के Snowflake/Databricks बनने से पहले Snowflake का Fivetran बन जाना शायद ज़्यादा तेज़ हो सकता है; इस पर आपकी राय जानना चाहूँगा
  • हाल ही में Fivetran ने Census (Reverse-ETL) का भी अधिग्रहण किया है
• अगर Fivetran IPO की तैयारी कर रहा है, तो मुझे यह अच्छा कदम लगता है
  "Modern Data Stack" बाज़ार में data warehouse/lake को छोड़ दें, तो market size इतना बड़ा नहीं है
  Fivetran सबसे बड़ा है, लेकिन उसका revenue अभी भी $500M से कम है, इसलिए वह दूसरे क्षेत्रों का अधिग्रहण कर रहा है और अपना managed Iceberg data lake भी देना चाहता है
  Snowflake ने दो साल पहले से Fivetran जैसे connectors देने शुरू कर दिए थे, और आगे इन्हें और मजबूत करेगा; Databricks के बारे में भी मैं यही मानता हूँ
  Microsoft ने भी हाल में Fabric लॉन्च किया, लेकिन मेरे अनुभव सहित reviews बहुत खराब रहे
  मुझे लगता है कि आखिर में हर कंपनी अपनी integrated data stack बनाएगी
  अगर इंतज़ार उबाऊ लगे, तो हमारे बनाए "modern-data-stack-in-a-box" solution (https://www.definite.app/) को भी देख सकते हैं
• यह merger A16z की self-dealing जैसा लगता है
  • आप ऐसा क्यों सोचते हैं, यह जानना चाहूँगा; मुझे तो यह एक सामान्य merger जैसा लगता है
  • A16z के नज़रिए से देखें तो अब वह high revenue और कई billion dollar valuation के साथ एक tech IPO को private तौर पर आगे बढ़ा सकता है, और यही इसका अंतिम लक्ष्य लगता है
  • मेरे मन में भी पहले यही बात आई थी। dot-com bubble के समय भी investors, नुकसान से बचने के लिए, portfolio कंपनियों को यूँ ही merge करा देते थे, यहाँ तक कि "क्या दो पत्थरों को बाँधकर पानी पर तैराया जा सकता है" जैसी कहावत चल पड़ी थी
    ज़्यादातर मामले विफल रहे, और मुझे शक है कि कहीं यह AI bubble फूटने के शुरुआती संकेतों में से एक तो नहीं है। portfolio के भीतर की दो कंपनियों का merge होना भी असहज करता है
  • venture capital firms अक्सर portfolio के भीतर ही कंपनियों के लिए buyers ढूँढती हैं
  • ऐसे आरोपों में सावधानी रखनी चाहिए। Fivetran के संस्थापकों के पास अब भी कंपनी का control है, और dbt भी data industry की सबसे hot कंपनियों में से एक रही है, इसलिए मुझे यह तर्कसंगत नहीं लगता
• खबर थी कि दोनों कंपनियाँ merge होकर लगभग $600M annual revenue वाली integrated data infrastructure company बनेंगी, और 2023 में Fivetran के $200M तथा 2024 में $300M revenue तक पहुँचने का अपडेट भी आया था
  अगर Fivetran इसी रफ़्तार से बढ़ता रहा, तो 2025 में वह लगभग $400M तक पहुँच सकता है, और dbt का अनुमानित revenue $200M होगा। dbt के लिए यह काफ़ी अच्छा प्रदर्शन है
• Fivetran ने Census (reverse-etl) और Tobiko (dbt का विकल्प) तक का अधिग्रहण कर लिया है। अब कौन वास्तव में platform consolidation हासिल करेगा और Informatica जैसे legacy MDM (master data management) vendors से प्रतिस्पर्धा करेगा, यह देखना दिलचस्प होगा
  Data observability या catalog vendors (Monte Carlo, Atlan आदि) भी दावेदार हो सकते हैं
  ऐसा लगता है कि Modern Data Stack की लहर अब लगभग मर चुकी है या acquisition/merger में समा गई है
  यह भी जानने की जिज्ञासा है कि IPO की तैयारी के लिए Fivetran को और क्या चाहिए
  Airbyte ने 2023 में $150M जुटाए थे; यह merger Airbyte को कैसे प्रभावित करेगा, यह देखना रोचक होगा
  • Observability अगला acquisition target हो सकता है, लेकिन अंदरूनी स्तर पर वे शायद पूरे data stack में value capture करने का तरीका सोच रहे होंगे
    database/warehouse या analytics solutions के अधिग्रहण की संभावना अधिक लगती है
    या उल्टा भी हो सकता है कि कोई बड़ी कंपनी Fivetran को ही खरीद ले, ताकि connectors और data modeling capabilities बढ़ाई जा सकें
• Fivetran और dbt का संयोजन data ingestion (Fivetran) और transformation (DBT) के लिहाज़ से काफ़ी complementing है, इसलिए तर्कसंगत लगता है
  लेकिन मैंने dbt से Liquibase के जरिए DB DDL/DML deployment किया है, और मुझे लगा कि पूरी CICD-style data stack के लिए pre-conditions, post-conditions, केवल बदले हुए code की deployment जैसी सुविधाएँ कम हैं
  क्या dbt में मैं ऐसी कोई सुविधा miss कर रहा हूँ?
  • dbt में slim CI best practices जैसी कुछ चीज़ें हैं, जिनसे केवल बदले हुए हिस्सों को deploy किया जा सकता है, लेकिन इसके लिए configuration और अंदरूनी समझ दोनों चाहिए। schema changes की pre-validation भी महत्वपूर्ण है, लेकिन असल में code logic में बदलाव से होने वाले वास्तविक data changes को समझना उससे भी अधिक कठिन मुद्दा है
• सोचता हूँ dbt Labs में आखिर कितने million dollars निवेश किए गए होंगे
  dbt Cloud आकर्षक नहीं है, और Fivetran सुविधाजनक तो है लेकिन कीमत बहुत ज़्यादा है
  अब dbt core का development भी Fivetran के marketing cost से ज़्यादा कुछ नहीं रह जाएगा
  काश सब लोग "Modern Data Stack" से आगे बढ़ें
  मुझे लगता है dbt, SaaS products को बिना सोचे-समझे तेजी से अपनाने और distributed software architecture के कारण पैदा हुई data model mismatch तथा data fragmentation की समस्याओं पर लगाया गया बस एक अस्थायी patch है
• user के नज़रिए से निकट भविष्य में इसका क्या असर होगा, इस पर राय जानना चाहूँगा। हमने dbt पर बहुत कुछ बनाया है, इसलिए किसी दूसरे विकल्प पर लौटना आसान नहीं है
  • Fivetran की असली ताकत transformation layer नहीं है, इसलिए यह merger मौजूदा ग्राहकों को ingestion/transformation bundle में बाँधने, यानी lock-in करने, की कोशिश लगता है
    इससे भी ज़्यादा दिलचस्प बात यह है कि हाल ही में Fivetran ने dbt competitor SQLMesh बनाने वाली कंपनी Tobiko का अधिग्रहण किया है
    Tobiko team ने कहा था कि Fivetran के ज़्यादातर customers transformation layer में dbt इस्तेमाल करते हैं, इसलिए वे dbt compatibility पर ध्यान देंगे
    शक होता है कि यह deal इस merger से ठीक पहले competition खत्म करने के लिए की गई हो
    ऐसा नहीं लगता कि वे लंबे समय तक दो इतने मिलते-जुलते products साथ रखेंगे
    हम SQLMesh open source और cloud service (Tobiko Cloud) दोनों इस्तेमाल करते हैं, और इस acquisition के बाद dbt compatibility को प्राथमिकता मिलने से हमारी roadmap features पीछे चली गईं, यह निराशाजनक था
    फिर भी अच्छा है कि अब तक support ठीक मिला है
    इस घोषणा के बाद चिंता है कि कहीं हमें भी आखिरकार dbt पर migrate होने के लिए मजबूर न कर दिया जाए
  • संदर्भ के लिए, मैं Fivetran में PM हूँ, और इस merger को लेकर बहुत उत्साहित हूँ
    हम open source dbt को सक्रिय रूप से support करेंगे, और closed ecosystem बनाने का कोई इरादा नहीं है
    Fivetran और dbt दोनों के लिए interoperability एक महत्वपूर्ण मूल्य है; user के नज़रिए से बड़ा बदलाव यह है कि अब वे अपने पसंदीदा tools की परवाह करने वाले एक ही vendor पर भरोसा कर सकेंगे
    अधिक जानकारी यहाँ देख सकते हैं: https://www.fivetran.com/blog/the-era-of-open-data-infrastructure
• Fivetran ने पिछले महीने भी SQLMesh (यानी dbt के विकल्प) बनाने वाली Tobiko का अधिग्रहण किया, जिससे लगता है कि कंपनी काफ़ी आक्रामक तरीके से आगे बढ़ रही है
  • आखिरकार यह सब प्रतिस्पर्धियों को हटाने पर पैसा खर्च करने जैसा लगता है

[xguru]

करीब 5 साल पहले YouTube रिकॉर्डिंग करते हुए मैंने fivetran+dbt के बारे में समझाया था.. अब सच में इनका merger होने जा रहा है https://www.youtube.com/watch?v=IdVO1dC4bM8