作者 | 張雪

封面 | IC photo

近日，自動化數倉集成服務商 Fivetran 宣布完成了 1 億美元的 C 輪融資，此次融資后，Fivetran 便成為了云計算領域的最新獨角獸，估值為 12 億美元。

Fivetran 表示將利用這筆資金加速全球擴張，推動在企業市場中的采用，并繼續開發其數據連接器。

不可否認，受全球新冠疫情的影響，云計算行業的需求得到了猛增，而 Fivetran 不可避免地會被看做是云計算行業的受益者，不過我們研究后發現，這家公司之所以能成為獨角獸，更多的還是在于其業務的核心商業價值。

因為這一輪融資使 Fivetran 的總募集資金領先于主要競爭對手英國的 Matillion 和 StitchData。

雖然 Fivetran 的準確定位是自動化數倉集成服務商，但說到底，它就是一個 SaaS 廠商，能夠自動完成將客戶數據移至到云上，進而達到降本增效的作用。

選擇一條對的路

公開資料顯示，Fivetran 最初是 YC 在 2012 年的孵化項目，彼時曾獲得四百萬美元的種子輪融資。

其實，在最一開始，Fivetran 的 " 志 " 并不在于成為自動化數倉集成服務商，而是被認為是一家做數據分析和提供數據可視化的廠商，其最早的產品為云端數據表分析工具，可簡單理解為一個極簡化版的在線 Excel。

然而，在當時推進現有服務和產品的過程中，其首席執行官喬治 · 弗雷澤（George Fraser）發現，" 經過多次迭代，我們意識到數據集成是尚未解決的問題。"

正是如此，Fivetran 開始把業務向自動化數據集成上傾斜，主要是通過從各種來源提取數據并將其集中化，使企業能夠立即自動訪問其所有數據。

與大多數企業一樣，Fivetran 在調整業務方向的過程中，也經歷了陣痛，直到成立兩年后的 2015 年才有了這項業務的第一個客戶。

萬事開頭難，有了第一個客戶之后，Fivetran 的商業大門化也就此打開。隨之而來的，還有資本市場的認可。

2018 年 12 月，Fivetran 獲得了一千五百萬美元的 A 輪融資。9 個月之后，也就是在 2019 年 9 月，又獲得了四千四百萬美元的 B 輪融資，估值為 2.54 億美元。

值得一提的，當時的 Fivetran 擁有 750 多個用戶，并在過去 12 個月的收入增長了三倍。讓人意外的是，這樣的增長勢頭并沒有停下來。

在其剛剛發布的年度報告（2019.2-2020.2）中，我們可以看到，他的用戶數已經增加到了 1100 家，新客戶增長了 75％以上。同期內，客戶對 Fivetran 的使用也擴大了 150％，管理的數據行從 5000 億增長到近 1.3 萬億。此外，同期收入也增長了 129％。

目前，該公司擁有 350 名員工，它最近還在澳大利亞和德國開設了辦事處。

何以成為獨角獸

即便是 Fivetran 選中的賽道并不擁擠，但也不是這個賽道領域的每家公司都像 Fivetran 這樣幸運的。另外，我們需要承認新冠疫情的出現驅動了企業對云計算的青睞，但這種所謂的 " 云遷移 "，帶動收入有大有小。

所以，要了解 Fivetran 成為獨角獸的背后邏輯還需要從核心業務說起。

首先，對于賽道本身的重要性，我們或許可以從參與 Fivetrand B 輪的投資人的描述中看出一二。

" Fivetran 是一種 SaaS 服務，它連接到組織中的關鍵數據源，提取并處理所有數據，然后將其轉儲到倉庫（例如 Snowflake，BigQuery 或 RedShift）中，以進行 SQL 訪問和必要的進一步轉換。如果數據是新油，那么 Fivetran 是從源頭到煉油廠的管道。" 一位參與 B 輪融資的投資人在博客中寫道。

其次，從 Fivetran 本身來講，上文我們已經反復提及，它是一家美國數據集成服務商。

具體地，Fivetran 可以將所有應用程序，數據庫，事件和文件復制到一個高性能的數據倉庫中，其自動化軟件有效地充當了數字管道，可以將數據從內部存儲庫集中到基于云的存儲中。 同時，他們的標準化云管道是完全管理和零維護。

歸根結底，Fivetran 解決了當今公司面臨的一個關鍵問題：集中數據進行分析，而不會在構建和維護單個連接器上浪費工程資源。

在調查機構最近進行的一項調查中，數據分析人員報告說，在他們的工作實際中僅有一半時間是用來分析數據的，其中 68％的人有推動效率的想法，但很少有時間來實施它們。超過 60％的受訪者表示，他們每月浪費幾次時間等待工程資源，并且經常花每個工作日的三分之一來嘗試訪問數據。

而 Fivetran 通過連接器實現自動化，并使每個數據管道以確保可靠，準確地訪問數據，從本質上為分析師和數據工程師提供了更多時間進行增值工作。

同時，為了加快分析速度，該公司的解決方案允許進行倉庫改造并提供針對特定來源的分析模型。

第三，Fraser 認為自己可以提供唯一具有正確架構的數據管道，適用于大型企業遷移到云。

其也公開表示：" 我們的產品從頭開始設計，可自動對復雜的數據源進行標準化，無需人工干預即可從故障中恢復，并利用分析數據庫（如 Snowflake，Redshift，BigQuery 和 Databricks）的革命性功能。"

對于客戶的清晰定位，也讓 Fivetran 嘗到了來自大型公司收入增加的甜頭。

" 盡管最近出現了經濟不確定性，但由于客戶看到了通過采用我們的產品來代替高度定制的，需要持續維護的內部 ETL 管道來降低其總擁有成本的機會，Fivetran 仍在繼續快速增長。"Fivetran 如此表態。

不難發現，賽道的正確選擇，具有較高壁壘的產品以及穩定成熟的大客戶收入，組成了驅動 Fivetran 成長為獨家獸的三大重要因素。

結語

關于未來，General Catalyst 的常務董事 Trevor Oelschig 曾表示：" 我們正處于數據倉庫向云的巨大轉變之中。"

作為新派的 ETL 玩家，Fivetran 的突破在于不僅做到了自己的服務系統基于云構建，連用戶側分析也是云上的數倉。

不過，Fivetran 也正在面臨云計算行業的通病—盈利問題。

在截至 5 月的財政年度中，其年度經常性收入增長了 129％，達到 3000 萬美元，但該公司仍然無利可圖，在這個不確定的時期內，這些數據或許說明了這個行業的真實狀況。

值得關注的是，在以后相當長的一段時間內，數據提取對于許多企業來說仍然是一個大問題。

而隨著 SaaS 提供商添加新功能并構建越來越全面的數據模型，現代基于云的應用程序處于不斷變化的狀態。

現在至少可以肯定是一個事實是，每家公司都需要了解數據才能競爭，可靠的實時數據也正在變得越來越重要。