บริษัทข้อมูล Fivetran และ dbt Labs เดินหน้าควบรวมกิจการแบบแลกหุ้นทั้งหมด

 (reuters.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2025-10-14 | 3 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • Fivetran และ dbt Labs บริษัทโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ a16z ลงทุน ประกาศ ควบรวมกิจการแบบแลกหุ้นทั้งหมด โดยคาดว่าจะเกิดบริษัทใหม่ที่มี รายได้ประจำปีรวมราว 600 ล้านดอลลาร์
  • ธุรกรรมจะใช้ อัตราแลกเปลี่ยนที่อิงตามรายได้และอัตราการเติบโต และคาดว่ามูลค่ากิจการหลังควบรวมจะสูงกว่ามูลค่าประเมินเอกชนครั้งล่าสุดของทั้งสองบริษัท
  • George Fraser ซีอีโอของ Fivetran จะดำรงตำแหน่งซีอีโอของบริษัทใหม่ ขณะที่ Tristan Handy ซีอีโอของ dbt Labs จะเข้าร่วมในฐานะผู้ร่วมก่อตั้งและประธาน
  • Fivetran เด่นด้าน ระบบอัตโนมัติสำหรับการเคลื่อนย้ายข้อมูล ส่วน dbt Labs เด่นด้าน การแปลงและเตรียมข้อมูล (open-source dbt) ทำให้ทั้งสองมีความสัมพันธ์แบบเกื้อหนุนกัน โดย ลูกค้าราว 80–90% ใช้ผลิตภัณฑ์ของทั้งสองบริษัทควบคู่กัน
  • การควบรวมครั้งนี้เป็นกรณีสำคัญของการรวมตัวในตลาดที่เน้นความเปิดกว้างและการทำงานร่วมกันได้ ท่ามกลาง การปรับโครงสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลในยุค AI และยังสะท้อนถึงโอกาสในการทำ IPO ในอนาคต

ภาพรวมการควบรวม

  • Fivetran และ dbt Labs จะควบรวมกิจการกันในรูปแบบ all-stock deal
    • อัตราแลกเปลี่ยนจะคำนวณจาก ตัวชี้วัดด้านรายได้และการเติบโตของทั้งสองบริษัท
    • มูลค่าของบริษัทหลังควบรวม จะถูกกำหนดโดยตลาดในภายหลัง
  • Fivetran เคยได้รับการประเมินมูลค่าไว้ที่ 5.6 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2021 และ dbt Labs ที่ 4.2 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2022 โดยมี Andreessen Horowitz (a16z) เป็นต้น เป็นผู้ลงทุนหลัก

โครงสร้างการบริหารและสถานะการเงิน

  • โครงสร้างผู้นำหลังควบรวม
    • George Fraser (Fivetran): CEO
    • Tristan Handy (dbt Labs): ผู้ร่วมก่อตั้งและประธาน (President)
  • การควบรวมจะดำเนินในรูปแบบ “merger of equals”
    • จัดตั้ง โครงสร้างกำกับดูแลร่วม ที่มีคณะกรรมการจากทั้งสองฝ่ายเข้าร่วม
    • กระแสเงินสดเกือบถึงจุดคุ้มทุน แล้ว

ซินเนอร์ยีด้านเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์

  • Fivetran: แพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติสำหรับการเคลื่อนย้ายข้อมูล ให้บริการ โซลูชันไปป์ไลน์ สำหรับ ดึง ส่งต่อ และโหลดข้อมูล (ETL) จากหลายแหล่งเข้าสู่คลังข้อมูลส่วนกลางโดยอัตโนมัติ
  • dbt Labs: พัฒนา dbt เครื่องมือแปลงข้อมูลแบบโอเพนซอร์ส มีจุดแข็งด้านการเตรียมข้อมูลสำหรับงานวิเคราะห์และการทำโมเดล
  • ทั้งสองบริษัทมีเป้าหมายร่วมกันคือ การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลสำหรับการประยุกต์ใช้ AI
    • Fraser ระบุว่า โครงสร้างพื้นฐานแบบเปิดและการทำงานร่วมกันได้ คือหัวใจสำคัญในการนำข้อมูลธุรกิจไปใช้ในบริบทของ AI
  • ลูกค้า Fivetran ราว 80–90% ใช้ dbt ควบคู่กัน
    • dbt Core เวอร์ชันโอเพนซอร์สจะยังคงใช้ระบบไลเซนส์เดิมต่อไป

ความหมายต่อ市场และแนวโน้ม

  • ดีลนี้ถูกมองว่าเป็น กรณีการรวมตัวครั้งใหญ่ในตลาดเครื่องมือข้อมูล
    • มีเป้าหมายสร้าง แพลตฟอร์มแบบบูรณาการที่ครอบคลุมทั้งการรวบรวม–แปลง–ใช้งานข้อมูล ท่ามกลางการเร่งปรับโครงสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลขององค์กรในยุค AI
  • ด้วยขนาดที่ใหญ่ขึ้นและพอร์ตผลิตภัณฑ์ที่กว้างขึ้น จึงมีแนวโน้ม เสริมฐานสำหรับการเข้าตลาดหลักทรัพย์ (IPO) ในอนาคต
    • อย่างไรก็ตาม ในระยะสั้น ยังไม่มีแผนเข้าตลาดหุ้น
  • คาดว่าธุรกรรมจะ เสร็จสิ้นภายใน 1 ปี

บทความที่เกี่ยวข้อง

3 ความคิดเห็น

 
ethanhur 2025-10-14

ฝั่งนี้ก็ค่อย ๆ จับกลุ่มรวมตัวกันเพื่อขยายขนาดแล้วสินะ 555
 
GN⁺ 2025-10-14
ความคิดเห็นบน Hacker News
  • ขอเปิดเผยก่อนว่าฉันเป็นผู้ร่วมก่อตั้งของ Bruin ซึ่งเป็นทางเลือกแทน dbt (https://github.com/bruin-data/bruin)
    การรวมกิจการในพื้นที่นี้เป็นสิ่งที่คาดกันมานานแล้ว และฉันคิดว่าการควบรวมครั้งนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงสภาพปัจจุบันที่เครื่องมือข้อมูลหลากหลายตัวยังทำงานร่วมกันได้ไม่ดี จนผู้ใช้ต้องฝืนเอาหลายเครื่องมือมาต่อกันเอง
    ตอนนี้ Fivetran ดูแลด้าน data ingestion ให้กับหลายบริษัทอยู่แล้ว และยังกำลังเตรียมผลิตภัณฑ์ managed data lake เพื่อไปแข่งกับ Snowflake หรือ Databricks
    นี่คือความพยายามที่จะครอบครองทั้งเส้นทางการไหลเข้าของข้อมูล (Fivetran) และชั้นการแปลงข้อมูล (dbt/sqlmesh)
    ถ้าองค์กรแบบนี้ยังคงลงทุนและดูแลเครื่องมือที่มีอยู่ต่อไปอยู่เสมอ โดยเฉพาะแนวทาง self-managed ของ dbt core ก็คิดว่าน่าจะเป็นประโยชน์ต่อชุมชนข้อมูล
    ก็หวังเพียงว่าจะไม่ทำให้ผู้ใช้ลำบากเพียงเพื่อขยายรายได้เท่านั้น
    การได้ทำงานอยู่ในหนึ่งในไม่กี่บริษัทที่ยังเป็นอิสระในตลาดนี้ตอนนี้ ทำให้รู้สึกทั้งน่าสนใจและมีความหมาย
    • Fivetran และ dbt ไม่ค่อยเป็นที่นิยมในหมู่ผู้ใช้ในด้าน ETL/ELT อยู่แล้ว เพราะทั้งแพงเกินไปและกลับขาดฟังก์ชันหลักที่สำคัญ
      ถ้าบริษัทแบบนี้จะรุกไปถึงพื้นที่ data lake ซึ่งซับซ้อนกว่ามากทั้งในเชิงวิศวกรรมและการปฏิบัติการ ก็ยังมีอุปสรรคอีกมาก
      ฉันกลับคิดว่าการควบรวมครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อจัดระเบียบฟังก์ชันที่ซ้ำซ้อนและปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้ามากกว่า
    • ตอนนี้ Snowflake เปิดตัว OpenFlow ใหม่—ซึ่งสร้างบน Apache Nifi—แล้ว เลยสงสัยว่าหรือจริง ๆ Snowflake จะกลายเป็น Fivetran ได้เร็วกว่าที่ Fivetran จะกลายเป็น Snowflake/Databricks และอยากรู้ว่าคิดเห็นอย่างไร
    • เมื่อไม่นานมานี้ Fivetran ก็เพิ่งเข้าซื้อ Census (Reverse-ETL) ด้วย
  • ถ้า Fivetran กำลังเตรียม IPO ฉันคิดว่านี่เป็นทางเลือกที่ดี
    ถ้าไม่นับ data warehouse/lake แล้ว ตลาด "modern data stack" ก็ไม่ได้มีขนาดใหญ่มากนัก
    Fivetran เป็นรายใหญ่ที่สุด แต่รายได้ยังไม่ถึง 500 ล้านดอลลาร์ จึงพยายามเข้าซื้อพื้นที่อื่น ๆ และกำลังจะให้บริการ managed Iceberg data lake ของตัวเองด้วย
    Snowflake เริ่มให้บริการ connector ที่คล้าย Fivetran มาตั้งแต่ 2 ปีก่อนแล้ว และคาดว่าจะเสริมความแข็งแกร่งต่อไป เช่นเดียวกับฝั่ง Databricks
    Microsoft ก็เพิ่งออก Fabric มาไม่นาน แต่จากประสบการณ์ของฉันรวมถึงรีวิวต่าง ๆ ถือว่าออกมาแย่มาก
    ฉันคิดว่าแต่ละบริษัทสุดท้ายก็จะมี integrated data stack ของตัวเอง
    ถ้ารอไม่ไหว ก็ลองดูโซลูชัน "modern-data-stack-in-a-box" ที่เราสร้างไว้ได้ (https://www.definite.app/)
  • การควบรวมครั้งนี้ให้ความรู้สึกเหมือน A16z กำลังเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ของตัวเอง
    • อยากรู้ว่าเพราะอะไรถึงมองแบบนั้น สำหรับฉันมันฟังดูเหมือนการควบรวมตามปกติ
    • ในมุมของ A16z ตอนนี้พวกเขาสามารถผลักดัน tech IPO แบบไม่เปิดเผยต่อสาธารณะด้วยรายได้ที่สูงและมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ได้ และมันให้ความรู้สึกว่านั่นคือเป้าหมายสูงสุด
    • ฉันก็คิดแบบนี้เป็นอย่างแรกเหมือนกัน ตอนฟองสบู่ดอทคอม นักลงทุนก็พยายามเลี่ยงความล้มเหลวด้วยการจับบริษัทในพอร์ตมาควบรวมกันมั่ว ๆ จนมีคำเปรียบว่า ‘เอาหินสองก้อนมามัดกันแล้วมันจะลอยน้ำได้ไหม’
      ส่วนใหญ่ก็ล้มเหลว และฉันก็สงสัยว่านี่อาจเป็นหนึ่งในสัญญาณแรก ๆ ว่าฟองสบู่ AI กำลังจะแตกหรือเปล่า การที่สองบริษัทในพอร์ตเดียวกันมาควบรวมกันเองก็ดูไม่น่าไว้ใจ
    • บริษัท venture capital มักจะช่วยหาผู้ซื้อให้บริษัทในพอร์ตของตัวเองอยู่บ่อย ๆ
    • ควรระวังกับการตั้งข้อสงสัยแบบนี้ และฉันคิดว่าในทางตรรกะมันไม่ค่อยสมเหตุสมผล เพราะผู้ก่อตั้ง Fivetran ยังควบคุมบริษัทอยู่ และ dbt ก็เป็นหนึ่งในบริษัทที่ร้อนแรงที่สุดในวงการข้อมูล
  • มีข่าวว่าทั้งสองบริษัทจะรวมกันเป็นบริษัทโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบบูรณาการที่มีรายได้ราว 600 ล้านดอลลาร์ต่อปี และก็มีอัปเดตว่า Fivetran ทำรายได้ 200 ล้านดอลลาร์ในปี 2023 และ 300 ล้านดอลลาร์ในปี 2024
    ถ้า Fivetran ยังโตในอัตราเดิม ปี 2025 ก็น่าจะอยู่ราว 400 ล้านดอลลาร์ ส่วน dbt คาดว่าอยู่ที่ 200 ล้านดอลลาร์ ซึ่งถือว่าผลงานค่อนข้างดีสำหรับ dbt
  • Fivetran เข้าซื้อทั้ง Census (reverse-etl) และ Tobiko (ตัวแทน dbt) แล้ว น่าสนใจว่าใครจะเป็นคนทำ platform integration ที่แท้จริงได้สำเร็จในอนาคต และไปแข่งกับผู้เล่น MDM (master data management) แบบดั้งเดิมอย่าง Informatica
    ด้าน data observability หรือ catalog (เช่น Monte Carlo, Atlan) ก็อาจเป็นผู้เล่นที่เข้ามาได้เหมือนกัน
    กระแส Modern Data Stack ดูเหมือนแทบจะตายไปแล้ว หรือไม่ก็ถูกควบรวม/เข้าซื้อกันไปหมด
    ฉันก็สงสัยว่า Fivetran ยังต้องมีอะไรเพิ่มอีกบ้างเพื่อเตรียมตัวสำหรับ IPO
    Airbyte ระดมทุนได้ 150 ล้านดอลลาร์ในปี 2023 และก็น่าสนใจว่าการควบรวมครั้งนี้จะส่งผลต่อ Airbyte อย่างไร
    • Observability อาจเป็นเป้าหมายการเข้าซื้อรายถัดไป แต่ภายในองค์กรพวกเขาน่าจะกำลังคิดหาวิธีเก็บคุณค่าจากทั้ง data stack มากกว่า
      มีโอกาสสูงที่จะเข้าซื้อฐานข้อมูล/data warehouse หรือโซลูชัน analytics
      หรือในทางกลับกัน ก็เป็นไปได้ว่าบริษัทที่ใหญ่กว่าจะเข้าซื้อ Fivetran เองเพื่อขยายความสามารถด้าน connector และ data modeling
  • การจับคู่กันของ Fivetran และ dbt ฟังดูสมเหตุสมผลมาก เพราะทั้งสองเสริมกันดีในด้าน data ingestion (Fivetran) และ transformation (DBT)
    แต่ฉันเคยใช้ Liquibase ผ่าน dbt เพื่อ deploy DB DDL/DML และรู้สึกว่ามันยังขาดฟังก์ชันอย่าง pre-conditions, post-conditions, การ deploy เฉพาะโค้ดที่เปลี่ยนไป ฯลฯ สำหรับ data stack แบบ CICD ที่สมบูรณ์
    เลยสงสัยว่าฉันพลาดฟังก์ชันเหล่านี้ใน dbt ไปหรือเปล่า
    • ใน dbt ก็มีวิธี deploy เฉพาะส่วนที่เปลี่ยน เช่นแนวทางปฏิบัติที่ดีแบบ slim CI อยู่เหมือนกัน แต่ต้องอาศัยการตั้งค่าและความเข้าใจภายในพอสมควร การตรวจสอบล่วงหน้าสำหรับ schema change ก็สำคัญ แต่จริง ๆ แล้วประเด็นที่ยากกว่าคือการจับให้ได้ว่าการเปลี่ยน logic ของโค้ดจะทำให้ข้อมูลจริงเปลี่ยนอย่างไร
  • สงสัยว่า dbt Labs ได้รับเงินลงทุนไปกี่ล้านดอลลาร์แล้ว
    dbt Cloud ไม่ได้น่าดึงดูดนัก และ Fivetran ถึงจะสะดวกก็จริงแต่แพงเกินไป
    ตอนนี้การพัฒนา dbt core ก็กลายเป็นเพียงต้นทุนด้านการตลาดของ Fivetran ไปแล้ว
    ฉันอยากให้ทุกคนเลิกยึดติดกับ "modern data stack" กันเสียที
    ฉันคิดว่า dbt เป็นเพียงพลาสเตอร์ชั่วคราวสำหรับปัญหาความไม่สอดคล้องของโมเดลข้อมูลและการกระจัดกระจายของข้อมูล ที่เกิดจากการนำผลิตภัณฑ์ SaaS และสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบกระจายมาใช้อย่างรวดเร็วโดยไม่ทันได้คิดให้รอบคอบ
  • อยากรู้ว่าจากมุมของผู้ใช้จะมีผลอย่างไรในอนาคตอันใกล้ เราสร้างหลายอย่างบน dbt ไปแล้ว จึงไม่ได้อยู่ในสถานะที่จะย้อนกลับไปใช้ทางเลือกอื่นได้
    • จริง ๆ แล้ว Fivetran ไม่ได้เด่นเรื่องชั้น transformation ดังนั้นฉันมองว่าการควบรวมครั้งนี้คือความพยายามจะจับลูกค้าเดิมให้อยู่กับชุด ingestion/transformation แบบผูกติด (lock-in)
      สิ่งที่ฉันสงสัยมากกว่าคือ Fivetran เพิ่งเข้าซื้อ Tobiko ซึ่งเป็นบริษัทผู้พัฒนา SQLMesh ที่เป็นคู่แข่งของ dbt
      ทีม Tobiko บอกว่าลูกค้าส่วนใหญ่ของ Fivetran ใช้ dbt ในชั้น transformation จึงจะโฟกัสเรื่องความเข้ากันได้กับ dbt
      ฉันเลยสงสัยว่านี่อาจเป็นการกำจัดคู่แข่งก่อนปิดดีลครั้งนี้
      ไม่น่าที่พวกเขาจะถือผลิตภัณฑ์คล้ายกันสองตัวไปพร้อมกัน
      เราใช้ทั้ง SQLMesh แบบโอเพนซอร์สและคลาวด์เซอร์วิส (Tobiko Cloud) และก็เสียดายที่หลังการเข้าซื้อ ความสำคัญของฟีเจอร์ในโรดแมปของเราถูกลดลงเพื่อให้ความสำคัญกับความเข้ากันได้กับ dbt
      อย่างไรก็ดี ยังดีที่พวกเขายังซัพพอร์ตได้ดีอยู่
      แต่หลังประกาศครั้งนี้ ฉันก็เริ่มกังวลว่าสุดท้ายเราจะถูกบังคับให้ย้ายไป dbt หรือไม่
    • เพื่อความโปร่งใส ฉันเป็น PM ของ Fivetran และตื่นเต้นมากกับการควบรวมครั้งนี้
      เราจะสนับสนุน dbt แบบโอเพนซอร์สอย่างจริงจัง และไม่มีแผนจะสร้างระบบนิเวศแบบปิด
      ทั้ง Fivetran และ dbt ให้ความสำคัญกับ interoperability มาก และสำหรับผู้ใช้ นี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สามารถฝากให้ผู้ขายรายเดียวดูแลเครื่องมือที่ตนชอบได้
      ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่นี่: https://www.fivetran.com/blog/the-era-of-open-data-infrastructure
  • ดูเหมือน Fivetran กำลังเดินเกมเชิงรุก เช่น การเข้าซื้อ Tobiko ผู้พัฒนา SQLMesh (ซึ่งก็คือทางเลือกแทน dbt) เมื่อเดือนที่แล้ว
    • ความเคลื่อนไหวแบบนี้สุดท้ายก็ดูเหมือนกำลังใช้เงินเพื่อเขี่ยคู่แข่งออกจากตลาด
 
xguru 2025-10-14

เมื่อราว 5 ปีก่อน ตอนอัดวิดีโอ YouTube ผมเคยอธิบายเรื่อง fivetran+dbt ไว้.. ตอนนี้ก็กำลังจะควบรวมกันจริง ๆ แล้วนะ
https://www.youtube.com/watch?v=IdVO1dC4bM8