Datenanalyseplattform Databricks wird immer wertvoller

Datenanalyseplattform Databricks wird immer wertvoller

20. September 2021 0 Von Horst Buchwald

Datenanalyseplattform Databricks wird immer wertvoller

San Francisco, 18.9.2021

Die KI-Datenanalyseplattform Databricks ist nach ihrer massiven Finanzierungsrunde in Höhe von 1,6 Mrd. USD nun das viertgrößte wagnisfinanzierte und in Privatbesitz befindliche Unternehmen in den USA. Amazon, Microsoft und Alphabet haben ihre Investitionen in das Cloud-Software-Unternehmen, das für sein Daten-“Lakehouse”-Modell bekannt ist, erhöht.

Databricks verkauft Software, mit der Unternehmen ihre Daten bei verschiedenen Cloud-Anbietern analysieren können. Der Wert des Unternehmens liegt jetzt bei 38 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 35 % seit Februar. Der jährlich wiederkehrende Umsatz von 600 Millionen Dollar ist im letzten Jahr um 75 % gestiegen. Das Unternehmen ist auf dem besten Weg, im Jahr 2022 mindestens 1 Mrd. $ Umsatz zu erzielen.

Databricks hat zuletzt im Februar unter der Führung von Franklin Templeton 1 Mrd. $ aufgenommen. Die Gründer des Unternehmens haben die Open-Source-Projekte Apache Spark, Delta Lake und MLflow entwickelt. Der wichtigste Cloud-Service von Databricks, Lakehouse, nutzt alle drei, um verschiedene Datenquellen zusammenzuführen und Workloads von einer Plattform aus auszuführen.

Unternehmen wie Databricks nehmen große Datenmengen in Angriff, die Unternehmen dabei helfen können, ihre Machine-Learning-Projekte leichter vorzubereiten. Skalierbare Cloud-Dienste ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen zu sammeln, ohne vorab in IT-Infrastruktur und Teams investieren zu müssen.

Zu den Konkurrenten von Databricks gehören Snowflake (97 Mrd. USD), das im vergangenen September den größten Software-Börsengang aller Zeiten durchführte, und C3.ai, das bei seinem Börsengang im Dezember 651 Mio. USD einnahm.

Nach Ansicht der Investoren liegt der Erfolg von Databricks in seiner “Landnahme” auf dem Markt für Big-Data-Speicher und Open-Source-Software.

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