出品 | 虎嗅科技组

作者 | 张雪

封面 | IC photo

近日，自动化数仓集成服务商 Fivetran 宣布完成了 1 亿美元的 C 轮融资，此次融资后，Fivetran 便成为了云计算领域的最新独角兽，估值为 12 亿美元。

Fivetran 表示将利用这笔资金加速全球扩张，推动在企业市场中的采用，并继续开发其数据连接器。

不可否认，受全球新冠疫情的影响，云计算行业的需求得到了猛增，而 Fivetran 不可避免地会被看做是云计算行业的受益者，不过我们研究后发现，这家公司之所以能成为独角兽，更多的还是在于其业务的核心商业价值。

因为这一轮融资使 Fivetran 的总募集资金领先于主要竞争对手英国的 Matillion 和 StitchData。

虽然 Fivetran 的准确定位是自动化数仓集成服务商，但说到底，它就是一个 SaaS 厂商，能够自动完成将客户数据移至到云上，进而达到降本增效的作用。

选择一条对的路

公开资料显示，Fivetran 最初是 YC 在 2012 年的孵化项目，彼时曾获得四百万美元的种子轮融资。

其实，在最一开始，Fivetran 的 志 并不在于成为自动化数仓集成服务商，而是被认为是一家做数据分析和提供数据可视化的厂商，其最早的产品为云端数据表分析工具，可简单理解为一个极简化版的在线 Excel。

然而，在当时推进现有服务和产品的过程中，其首席执行官乔治 · 弗雷泽（George Fraser）发现， 经过多次迭代，我们意识到数据集成是尚未解决的问题。

正是如此，Fivetran 开始把业务向自动化数据集成上倾斜，主要是通过从各种来源提取数据并将其集中化，使企业能够立即自动访问其所有数据。

与大多数企业一样，Fivetran 在调整业务方向的过程中，也经历了阵痛，直到成立两年后的 2015 年才有了这项业务的第一个客户。

万事开头难，有了第一个客户之后，Fivetran 的商业大门化也就此打开。随之而来的，还有资本市场的认可。

2018 年 12 月，Fivetran 获得了一千五百万美元的 A 轮融资。9 个月之后，也就是在 2019 年 9 月，又获得了四千四百万美元的 B 轮融资，估值为 2.54 亿美元。

值得一提的，当时的 Fivetran 拥有 750 多个用户，并在过去 12 个月的收入增长了三倍。让人意外的是，这样的增长势头并没有停下来。

在其刚刚发布的年度报告（2019.2-2020.2）中，我们可以看到，他的用户数已经增加到了 1100 家，新客户增长了 75％以上。同期内，客户对 Fivetran 的使用也扩大了 150％，管理的数据行从 5000 亿增长到近 1.3 万亿。此外，同期收入也增长了 129％。

目前，该公司拥有 350 名员工，它最近还在澳大利亚和德国开设了办事处。

何以成为独角兽

即便是 Fivetran 选中的赛道并不拥挤，但也不是这个赛道领域的每家公司都像 Fivetran 这样幸运的。另外，我们需要承认新冠疫情的出现驱动了企业对云计算的青睐，但这种所谓的 云迁移 ，带动收入有大有小。

所以，要了解 Fivetran 成为独角兽的背后逻辑还需要从核心业务说起。

首先，对于赛道本身的重要性，我们或许可以从参与 Fivetrand B 轮的投资人的描述中看出一二。

Fivetran 是一种 SaaS 服务，它连接到组织中的关键数据源，提取并处理所有数据，然后将其转储到仓库（例如 Snowflake，BigQuery 或 RedShift）中，以进行 SQL 访问和必要的进一步转换。如果数据是新油，那么 Fivetran 是从源头到炼油厂的管道。 一位参与 B 轮融资的投资人在博客中写道。

其次，从 Fivetran 本身来讲，上文我们已经反复提及，它是一家美国数据集成服务商。

具体地，Fivetran 可以将所有应用程序，数据库，事件和文件复制到一个高性能的数据仓库中，其自动化软件有效地充当了数字管道，可以将数据从内部存储库集中到基于云的存储中。 同时，他们的标准化云管道是完全管理和零维护。

归根结底，Fivetran 解决了当今公司面临的一个关键问题：集中数据进行分析，而不会在构建和维护单个连接器上浪费工程资源。

在调查机构最近进行的一项调查中，数据分析人员报告说，在他们的工作实际中仅有一半时间是用来分析数据的，其中 68％的人有推动效率的想法，但很少有时间来实施它们。超过 60％的受访者表示，他们每月浪费几次时间等待工程资源，并且经常花每个工作日的三分之一来尝试访问数据。

而 Fivetran 通过连接器实现自动化，并使每个数据管道以确保可靠，准确地访问数据，从本质上为分析师和数据工程师提供了更多时间进行增值工作。

同时，为了加快分析速度，该公司的解决方案允许进行仓库改造并提供针对特定来源的分析模型。

第三，Fraser 认为自己可以提供唯一具有正确架构的数据管道，适用于大型企业迁移到云。

其也公开表示： 我们的产品从头开始设计，可自动对复杂的数据源进行标准化，无需人工干预即可从故障中恢复，并利用分析数据库（如 Snowflake，Redshift，BigQuery 和 Databricks）的革命性功能。

对于客户的清晰定位，也让 Fivetran 尝到了来自大型公司收入增加的甜头。

尽管最近出现了经济不确定性，但由于客户看到了通过采用我们的产品来代替高度定制的，需要持续维护的内部 ETL 管道来降低其总拥有成本的机会，Fivetran 仍在继续快速增长。Fivetran 如此表态。

不难发现，赛道的正确选择，具有较高壁垒的产品以及稳定成熟的大客户收入，组成了驱动 Fivetran 成长为独家兽的三大重要因素。

结语

关于未来，General Catalyst 的常务董事 Trevor Oelschig 曾表示： 我们正处于数据仓库向云的巨大转变之中。

作为新派的 ETL 玩家，Fivetran 的突破在于不仅做到了自己的服务系统基于云构建，连用户侧分析也是云上的数仓。

不过，Fivetran 也正在面临云计算行业的通病—盈利问题。

在截至 5 月的财政年度中，其年度经常性收入增长了 129％，达到 3000 万美元，但该公司仍然无利可图，在这个不确定的时期内，这些数据或许说明了这个行业的真实状况。

值得关注的是，在以后相当长的一段时间内，数据提取对于许多企业来说仍然是一个大问题。

而随着 SaaS 提供商添加新功能并构建越来越全面的数据模型，现代基于云的应用程序处于不断变化的状态。

现在至少可以肯定是一个事实是，每家公司都需要了解数据才能竞争，可靠的实时数据也正在变得越来越重要。

我是本文作者张雪，关注 5G、云计算、人工智能，微信：zhangxue-0929，欢迎行业人士聊天爆料（加微信备注身份）