Думаю, все уже слышали о самом свежем слиянии в мире data-индустрии. Было довольно трудно собрать воедино всю картину — зачем это делается и что на самом деле стоит за этим шагом.
Попробую объяснить, почему это происходит.
Коротко (TL;DR):
Fivetran зажимают с двух сторон, а dbt достиг потолка роста. Они объединяются, чтобы попытаться забрать часть денег у вендоров хранилищ данных и приблизиться с нынешних ~$10 млрд до уровня Databricks/Snowflake (~$100 млрд).
Несколько исходных предположений
1. Fivetran зажимают сверху со стороны хранилищ (Databricks, Snowflake), которые всё чаще включают функциональность EL (extract-load) прямо в свои корпоративные контракты.
Зачем вашей IT-команде просить юристов рассматривать ещё один вендорский договор (и тратить на это сотни тысяч долларов), если можно просто взять один контракт, где уже всё есть?
Тем более что выгода не в ETL, а в вычислениях, именно там зарабатываются основные деньги.
2. Fivetran зажимают снизу — со стороны более дешёвых и массовых решений вроде Airbyte, DLTHub и других.
3. У dbt рост практически остановился — проект достиг своего пика.
Вот цитата из поста dbt What is Open Data Infrastructure
В результате клиенты начали раздражаться из-за проблем с интеграцией инструментов и невозможностью решать крупные, сквозные задачи. Они стали требовать от вендоров “делать больше” — чтобы меньше интеграционной работы оставалось на внутренних командах.
Вендоры увидели в этом возможность: расширить свои продукты и занять новые ниши. Это не хорошо и не плохо само по себе. Сквозные решения действительно дают более чистую интеграцию, лучший пользовательский опыт и снижают стоимость владения. Но они также ограничивают выбор, создают эффект lock-in и могут повышать цены. Всё зависит от деталей.
За время облачной эры индустрию данных фактически захватили пять гигантов, у каждого из которых выручка давно перевалила за миллиард долларов в год: Databricks, Snowflake, Google Cloud, AWS и Microsoft Azure.
Каждый из них начинал с базового набора — аналитический движок, хранилище и каталог метаданных. Но за последние пять лет, по мере того как развивалась концепция Modern Data Stack, клиенты начали просить их “делать больше”. И они ответили. Теперь каждый из этих пяти игроков предлагает решения по всему стеку: ingestion, трансформации, BI, оркестрация и многое другое.
По сути, они стали всё-в-одном платформами данных: принеси данные — и делай с ними всё внутри их экосистемы.
Возвращаясь к Fivetran
Чтобы понять вторую часть уравнения, достаточно просто зайти на страницу с ценами любого конкурента — Fivetran дорог, и это факт.
Третье утверждение (что dbt достиг пика) формально не доказано, это скорее моё наблюдение.
Что они пытаются сделать
Если принять эти три пункта, становится понятно, куда движется Fivetran + dbt.
Новый игрок (назовём его условно DBTran) пытается перевернуть игровое поле в отношении хранилищ данных.
Обычно именно хранилище — это центр вселенной, а все остальные инструменты (каталоги данных, слой трансформаций, семантический слой и т.д.) работают вокруг него и постепенно становятся частью предложения этих вендоров. Поэтому Snowflake и Databricks оцениваются в сотни миллиардов.
DBTran же хочет сделать наоборот — сделать хранилище товаром (commodity) и взять под контроль всё остальное.
Как это возможно
Главная технологическая ставка здесь — Apache Iceberg.
Когда используется Iceberg, вычисления и хранение разделены.
Традиционные вендоры хранилищ — BigQuery, ClickHouse, Snowflake — становятся просто вычислительными движками, которые можно менять местами.
А всё остальное берёт на себя DBTran:
- Хранилище: S3, GCS и т.д.
- Вычисления: Snowflake, BigQuery и др.
- Каталог: DBTran
- ETL: DBTran
- Трансформация: DBTran
- Семантический слой: DBTran
И при желании — добавить ещё больше.
Таким образом DBTran сможет построить новый тип платформы данных, в которой хранилище перестаёт быть главным центром, а контроль за всей цепочкой от загрузки до аналитики оказывается в их руках.
@data_whisperer