Konsolidacja rynku danych napędzana przez AI: Strategia czy ślepa uliczka?

Rynek danych jest świadkiem gwałtownych ruchów, które zwiastują fundamentalne zmiany. Ostatnie miesiące obfitowały w znaczące transakcje, takie jak przejęcie Moonsense przez Databricks za miliard dolarów czy zakup Informatica, firmy zarządzającej danymi w chmurze, przez Salesforce za osiem miliardów. Te strategiczne posunięcia jasno sygnalizują narastającą dynamikę, której motorem napędowym jest sztuczna inteligencja.

Nabywane firmy, różniące się wielkością, stażem i specjalizacją w ramach stosu danych, mają jedną wspólną cechę: ich technologie są postrzegane jako brakujące ogniwo, kluczowe dla szerokiej adopcji AI w przedsiębiorstwach. Na pierwszy rzut oka, taki zamysł wydaje się logiczny.

Jakość danych kluczem do AI

Sukces aplikacji i firm opartych na sztucznej inteligencji bezpośrednio zależy od dostępu do wysokiej jakości danych. Bez nich wartość rozwiązań AI jest minimalna – to przekonanie podzielają wiodący inwestorzy venture capital. W grudniu 2024 roku, ankieta przeprowadzona przez TechCrunch wśród inwestorów VC w sektorze przedsiębiorstw, wskazała jakość danych jako kluczowy czynnik wyróżniający i warunkujący sukces startupów AI. Nawet jeśli przejmowane firmy to nie zawsze startupy, ta zasada pozostaje aktualna.

Gaurav Dhillon, współzałożyciel i były CEO Informatica, a obecnie prezes i CEO firmy SnapLogic, w niedawnym wywiadzie dla TechCrunch potwierdził tę obserwację. „Zachodzi całkowity reset w sposobie zarządzania i przepływu danych w przedsiębiorstwach” – powiedział Dhillon. „Jeśli firmy chcą wykorzystać imperatyw AI, muszą znacząco przebudować swoje platformy danych. I to właśnie jest powód obecnych przejęć w branży danych, ponieważ stanowią one podstawę solidnej strategii AI”.

Rodzi się jednak pytanie, czy strategia przejmowania firm zbudowanych w świecie przed ChatGPT jest właściwą drogą do zwiększenia adopcji AI w szybko ewoluującej rzeczywistości. Odpowiedź nie jest oczywista. Sam Dhillon wyraża sceptycyzm. „Nikt nie urodził się w erze AI; to zaledwie trzy lata historii” – zauważył, odnosząc się do obecnego rynku AI po erze ChatGPT. „Dla większych firm, dostarczanie innowacji AI, które mają zredefiniować przedsiębiorstwa, zwłaszcza tak zwane 'agentyczne’ przedsiębiorstwa, będzie wymagało ogromnej przebudowy”.

Fragmentacja rynku katalizatorem zmian

W ciągu ostatniej dekady branża danych rozrosła się, tworząc rozległą i rozdrobnioną sieć, co naturalnie sprzyja konsolidacji. Potrzebny był jedynie katalizator. W latach 2020-2024 w startupy z branży danych zainwestowano ponad 300 miliardów dolarów w ponad 24 000 transakcjach, według danych PitchBook.

Branża danych nie uniknęła trendów obserwowanych w innych sektorach, takich jak SaaS, gdzie napływ kapitału venture w ostatniej dekadzie doprowadził do finansowania licznych startupów, które koncentrowały się na bardzo wąskich specjalizacjach, a czasem na pojedynczych funkcjonalnościach.

Obecny standard branżowy, polegający na łączeniu wielu różnych rozwiązań do zarządzania danymi, z których każde ma swoją specyficzną funkcjonalność, okazuje się niewystarczający, gdy celem jest umożliwienie AI swobodnego przeszukiwania danych w celu znalezienia odpowiedzi lub tworzenia aplikacji.

W tym kontekście sensowne jest dążenie większych firm do przejmowania startupów, które mogą uzupełnić istniejące luki w ich stosach danych. Doskonałym przykładem tego trendu jest niedawne przejęcie Census przez Fivetran w maju – transakcja, która oczywiście odbyła się pod szyldem AI.

Fivetran pomaga firmom przenosić dane z różnych źródeł do baz danych w chmurze. Przez pierwsze 13 lat swojej działalności nie umożliwiał klientom wyprowadzania tych danych z baz, co było właśnie usługą oferowaną przez Census. Oznacza to, że przed tym przejęciem klienci Fivetran musieli współpracować z drugą firmą, aby stworzyć kompleksowe rozwiązanie od początku do końca.

Nie jest to bynajmniej krytyka Fivetran. W chwili transakcji George Fraser, współzałożyciel i CEO Fivetran, powiedział TechCrunch, że choć przenoszenie danych do i z magazynów wydaje się dwiema stronami tej samej monety, nie jest to takie proste. Firma nawet próbowała i porzuciła wewnętrzne rozwiązanie tego problemu.

„Technicznie rzecz biorąc, jeśli spojrzeć na kod tych usług, są one dość różne” – stwierdził wtedy Fraser. „Trzeba rozwiązać zupełnie inny zestaw problemów, aby to zrobić”.

Ta sytuacja doskonale ilustruje, jak rynek danych transformował się w ciągu ostatniej dekady. Dla Sanjeeva Mohana, byłego analityka Gartnera, obecnie prowadzącego własną firmę doradczą SanjMo, tego typu scenariusze są głównym motorem obecnej fali konsolidacji.

„Ta konsolidacja jest napędzana niezadowoleniem klientów z mnogości niezgodnych ze sobą produktów” – powiedział Mohan. „Żyjemy w bardzo interesującym świecie, gdzie istnieje wiele różnych rozwiązań do przechowywania danych, można korzystać z open source, można przejść na Kafka. Ale obszarem, w którym zawiedliśmy, są metadane. Dziesiątki tych produktów zbierają pewne metadane, ale ich działanie wiąże się z nakładaniem się funkcjonalności.”

Korzyści dla startupów

Ważną rolę odgrywa tu również szerszy kontekst rynkowy, jak zauważa Mohan. Startupy z branży danych borykają się z trudnościami w pozyskiwaniu kapitału, a przejęcie jest często lepszą opcją niż konieczność likwidacji lub zaciągania długów. Dla nabywców, dodawanie nowych funkcji daje lepszą pozycję negocjacyjną w kwestii cen i przewagę nad konkurencją.

„Jeśli Salesforce czy Google nie przejmą tych firm, to prawdopodobnie zrobią to ich konkurenci” – powiedział TechCrunch Derek Hernandez, starszy analityk ds. nowych technologii w PitchBook. „Najlepsze rozwiązania są obecnie nabywane. Nawet jeśli masz nagradzane rozwiązanie, nie jestem pewien, czy perspektywa pozostania prywatnym ostatecznie wygrywa z przejściem do większego nabywcy”.

Ten trend przynosi poważne korzyści przejmowanym startupom. Rynek venture capital pragnie ‘exitów’, a obecny okres ciszy w kwestii IPO nie oferuje wielu możliwości. Przejęcie nie tylko stanowi sensowną strategię wyjścia dla inwestorów, ale w wielu przypadkach daje zespołom założycielskim przestrzeń do dalszego rozwoju.

Mohan zgodził się z tym, dodając, że wiele startupów danych odczuwa skutki obecnej sytuacji rynkowej w zakresie wyjść i powolnego odradzania się finansowania venture. „W chwili obecnej przejęcie stało się dla nich znacznie korzystniejszą strategią wyjścia” – podsumował Hernandez. „Myślę, że obie strony są bardzo zmotywowane do osiągnięcia celu. A Informatica jest tego dobrym przykładem, gdzie nawet z pewnym obniżeniem wartości w stosunku do tego, o czym Salesforce rozmawiał w zeszłym roku, nadal było to najlepsze rozwiązanie, według ich zarządu”.

Co dalej?

Nadal jednak pozostaje wątpliwość, czy ta strategia przejęć osiągnie cele stawiane przez nabywców.

Jak zauważył Dhillon, przejmowane firmy z branży baz danych niekoniecznie były budowane z myślą o łatwej współpracy z szybko zmieniającym się rynkiem AI. Co więcej, jeśli firma z najlepszymi danymi ma wygrać w świecie AI, czy sensownym będzie, aby firmy zajmujące się danymi i AI były oddzielnymi bytami?

„Myślę, że duża wartość polega na połączeniu głównych graczy AI z firmami zarządzającymi danymi” – powiedział Hernandez. „Nie wiem, czy samodzielna firma zarządzająca danymi jest szczególnie motywowana do pozostania jako taka i pełnienia roli pośrednika między przedsiębiorstwami a rozwiązaniami AI”.