- Hai công ty hạ tầng dữ liệu Fivetran và dbt Labs, được a16z đầu tư, đã công bố sáp nhập theo hình thức hoán đổi toàn bộ bằng cổ phiếu, qua đó dự kiến hình thành một công ty hợp nhất có doanh thu thường niên khoảng 600 triệu USD
- Giao dịch sẽ được thực hiện theo tỷ lệ hoán đổi dựa trên doanh thu và tốc độ tăng trưởng, và giá trị doanh nghiệp sau sáp nhập được kỳ vọng sẽ được xác định cao hơn mức định giá tư nhân gần nhất của cả hai bên
- CEO Fivetran George Fraser sẽ đảm nhiệm vai trò CEO của công ty hợp nhất, còn CEO dbt Labs Tristan Handy dự kiến sẽ tham gia với vai trò đồng sáng lập kiêm chủ tịch
- Fivetran có thế mạnh về tự động hóa di chuyển dữ liệu, còn dbt Labs mạnh về chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu (open-source dbt); hai bên có quan hệ bổ trợ cho nhau khi 80–90% khách hàng đang dùng sản phẩm của cả hai công ty cùng lúc
- Thương vụ này là một ví dụ tiêu biểu về hợp nhất thị trường nhấn mạnh tính mở và khả năng tương tác trong bối cảnh tái cấu trúc hạ tầng dữ liệu thời đại AI, đồng thời cho thấy khả năng IPO trong tương lai
Tổng quan về thương vụ sáp nhập
- Fivetran và dbt Labs sẽ sáp nhập theo hình thức hoán đổi toàn bộ bằng cổ phiếu (all-stock deal)
- Tỷ lệ hoán đổi sẽ được xác định dựa trên doanh thu và các chỉ số tăng trưởng của hai bên
- Giá trị của công ty sau sáp nhập sẽ được thị trường quyết định cuối cùng
- Fivetran được định giá 5,6 tỷ USD vào năm 2021, còn dbt Labs được định giá 4,2 tỷ USD vào năm 2022; Andreessen Horowitz (a16z) là một trong các nhà đầu tư lớn
Cấu trúc điều hành và tình hình tài chính
- Cơ cấu lãnh đạo sau sáp nhập
- George Fraser (Fivetran): CEO
- Tristan Handy (dbt Labs): đồng sáng lập và chủ tịch (President)
- Thương vụ được tiến hành theo mô hình “sáp nhập ngang hàng (merger of equals)”
- Thiết lập cơ chế quản trị chung với sự tham gia của hội đồng quản trị của cả hai bên
- Dòng tiền hiện gần đạt mức hòa vốn
Hiệp lực công nghệ và sản phẩm
- Fivetran: nền tảng tự động hóa di chuyển dữ liệu, cung cấp giải pháp pipeline hỗ trợ tự động trích xuất, truyền tải và nạp dữ liệu (ETL) từ nhiều nguồn khác nhau vào kho dữ liệu trung tâm
- dbt Labs: phát triển công cụ chuyển đổi dữ liệu mã nguồn mở dbt, có thế mạnh trong tiền xử lý và mô hình hóa dữ liệu cho phân tích
- Hai công ty cùng theo đuổi mục tiêu chung là tối ưu hóa hạ tầng dữ liệu cho các ứng dụng AI
- Fraser cho biết hạ tầng mở và khả năng tương tác là yếu tố cốt lõi để tận dụng dữ liệu doanh nghiệp trong bối cảnh AI
- Khoảng 80–90% khách hàng của Fivetran cũng đồng thời sử dụng dbt
- Phiên bản mã nguồn mở dbt Core sẽ tiếp tục giữ nguyên cơ chế cấp phép hiện tại
Ý nghĩa thị trường và triển vọng
- Thương vụ này được xem là một trường hợp hợp nhất quy mô lớn trong thị trường công cụ dữ liệu
- Mục tiêu là xây dựng nền tảng tích hợp toàn bộ quy trình từ thu thập–chuyển đổi–khai thác dữ liệu trong bối cảnh tái cấu trúc hạ tầng dữ liệu doanh nghiệp thời đại AI đang tăng tốc
- Nhờ quy mô hợp nhất và danh mục sản phẩm mở rộng, công ty được kỳ vọng sẽ củng cố nền tảng cho việc IPO trong tương lai
- Tuy vậy, chưa có kế hoạch niêm yết trong ngắn hạn
- Giao dịch dự kiến sẽ hoàn tất trong vòng một năm
3 bình luận
Bên này cũng đang dần sáp nhập lại với nhau để tăng quy mô nhỉ haha
Ý kiến Hacker News
Tôi cảm thấy sự hợp nhất trong mảng này là điều đã được dự báo từ lâu, và thương vụ sáp nhập lần này cho thấy thực trạng hiện nay là nhiều công cụ dữ liệu không tích hợp tốt với nhau, khiến người dùng buộc phải chắp vá nhiều công cụ lại
Fivetran đã phụ trách data ingestion cho nhiều công ty, và còn đang chuẩn bị cả sản phẩm managed data lake để cạnh tranh với Snowflake hay Databricks
Đây là nỗ lực nhằm nắm cả luồng dữ liệu đầu vào (Fivetran) lẫn tầng chuyển đổi (dbt/sqlmesh)
Nếu các tổ chức như vậy tiếp tục đầu tư và bảo trì các công cụ hiện tại, đặc biệt là mô hình self-managed của dbt core, thì sẽ có lợi cho cộng đồng dữ liệu
Chỉ mong họ đừng làm người dùng khó chịu chỉ để mở rộng doanh thu
Thật thú vị và có ý nghĩa khi được làm việc tại một trong số rất ít công ty còn tồn tại độc lập trên thị trường này
Nếu các công ty này còn muốn nhắm tới cả mảng data lake, vốn phức tạp hơn nhiều về mặt kỹ thuật và vận hành, thì sẽ còn rất nhiều rào cản
Tôi lại nghĩ thương vụ này nhằm dọn bớt các tính năng trùng lặp để cải thiện trải nghiệm khách hàng
Trong thị trường "modern data stack", nếu loại trừ data warehouse/lake thì quy mô thị trường thực ra không lớn lắm
Fivetran là công ty lớn nhất, nhưng doanh thu vẫn chưa vượt 500 triệu USD, nên họ đang cố mua thêm các mảng khác và tự cung cấp managed Iceberg data lake
Snowflake đã bắt đầu cung cấp các connector tương tự Fivetran từ 2 năm trước và tôi nghĩ họ sẽ còn đẩy mạnh hơn nữa, Databricks có lẽ cũng vậy
Microsoft gần đây cũng tung ra Fabric, nhưng theo trải nghiệm của tôi và nhiều bài đánh giá thì phản hồi rất tệ
Tôi nghĩ cuối cùng mỗi công ty rồi sẽ có stack dữ liệu tích hợp của riêng mình
Nếu không muốn chờ đợi, có thể tham khảo giải pháp "modern-data-stack-in-a-box" mà chúng tôi tạo ra (https://www.definite.app/)
Phần lớn đều thất bại, và tôi nghi đây có thể là một trong những tín hiệu đầu tiên cho thấy bong bóng AI đang bắt đầu xì hơi. Việc hai công ty trong cùng danh mục đầu tư sáp nhập với nhau cũng khiến tôi thấy không yên tâm
Nếu Fivetran tiếp tục tăng trưởng với tốc độ này thì năm 2025 có thể đạt khoảng 400 triệu USD, còn dbt khoảng 200 triệu USD. Với dbt thì đây là kết quả khá tốt
Data observability hay catalog (Monte Carlo, Atlan, v.v.) cũng có thể là ứng viên
Trào lưu Modern Data Stack có vẻ giờ gần như đã chết hoặc bị M&A gần hết
Tôi cũng tò mò Fivetran còn cần gì thêm để chuẩn bị cho IPO
Airbyte đã gọi được 150 triệu USD vào năm 2023, nên cũng thú vị khi nghĩ xem thương vụ này sẽ ảnh hưởng thế nào tới Airbyte
Khả năng cao là họ sẽ mua một cơ sở dữ liệu/data warehouse hoặc giải pháp analytics
Hoặc ngược lại, cũng có thể một công ty lớn hơn sẽ mua chính Fivetran để mở rộng năng lực connector và data modeling
Tuy vậy, tôi từng triển khai DB DDL/DML qua Liquibase từ dbt, và cảm thấy để có một data stack kiểu CICD hoàn chỉnh thì vẫn còn thiếu các tính năng như pre-conditions, post-conditions, hay chỉ triển khai phần code đã thay đổi
Không biết có phải tôi đã bỏ sót những khả năng này trong dbt không
dbt Cloud không hấp dẫn, còn Fivetran thì tuy tiện nhưng giá quá đắt
Giờ đây việc phát triển dbt core cũng chỉ còn như một khoản chi marketing của Fivetran
Tôi mong mọi người rời bỏ cái gọi là "modern data stack"
Theo tôi, dbt chỉ là một miếng vá tạm thời cho tình trạng lệch mô hình dữ liệu và dữ liệu bị phân tán, vốn phát sinh do việc áp dụng ồ ạt sản phẩm SaaS và kiến trúc phần mềm phân tán mà không suy nghĩ kỹ
Điều khiến tôi tò mò hơn là gần đây Fivetran đã mua Tobiko, công ty đứng sau SQLMesh, một đối thủ của dbt
Đội ngũ Tobiko nói rằng đa số khách hàng của Fivetran dùng dbt ở tầng transformation, nên họ sẽ tập trung vào khả năng tương thích với dbt
Tôi nghi đây là động thái nhằm loại bỏ đối thủ ngay trước khi ký thương vụ này
Tôi không nghĩ họ sẽ cố giữ song song hai sản phẩm quá giống nhau
Chúng tôi đang dùng cả SQLMesh mã nguồn mở lẫn dịch vụ cloud (Tobiko Cloud), nên khá tiếc khi việc ưu tiên tương thích dbt sau thương vụ mua lại có thể làm chậm các tính năng trong roadmap của chúng tôi
Dù vậy, thật may là họ vẫn đang hỗ trợ rất tốt
Sau thông báo này, tôi lo rằng cuối cùng chúng tôi cũng sẽ bị buộc phải migrate sang dbt
Chúng tôi sẽ tiếp tục hỗ trợ mạnh mẽ dbt mã nguồn mở và không có ý định xây dựng một hệ sinh thái đóng
Cả Fivetran lẫn dbt đều coi interoperability là giá trị quan trọng; với người dùng, thay đổi lớn là giờ có thể giao cho một vendor duy nhất nhưng vẫn tôn trọng các công cụ họ yêu thích
Có thể xem thêm chi tiết tại đây: https://www.fivetran.com/blog/the-era-of-open-data-infrastructure
Khoảng 5 năm trước khi ghi hình trên YouTube, tôi đã từng giải thích về fivetran+dbt.. giờ thì họ thực sự sáp nhập rồi. https://www.youtube.com/watch?v=IdVO1dC4bM8