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데이터 기업 Fivetran과 dbt Labs, 전면 주식 교환 합병 추진

 (reuters.com)
1P by GN⁺ 21시간전 | ★ favorite | 댓글 3개
  • a16z가 투자한 데이터 인프라 기업 Fivetran과 dbt Labs가 전액 주식 교환 방식으로 합병을 발표, 연 매출 약 6억 달러 규모의 통합 기업이 탄생할 예정
  • 거래는 매출과 성장률에 기반한 교환 비율로 이뤄지며, 합병 후 기업가치는 양사의 마지막 사적 평가액보다 높게 산정될 것으로 예상
  • Fivetran CEO 조지 프레이저가 통합 기업의 CEO를 맡고, dbt Labs CEO 트리스탄 핸디는 공동 창업자이자 사장으로 참여 예정
  • Fivetran은 데이터 이동 자동화, dbt Labs는 데이터 변환 및 준비(open-source dbt) 분야에서 강점을 가진 상호보완적 관계로, 고객의 80~90%가 양사 제품을 함께 사용 중임
  • 이번 합병은 AI 시대 데이터 인프라 재편 속에서 개방성과 상호운용성을 강조한 주요 시장 통합 사례로, 향후 IPO 가능성도 보여줌

합병 개요

  • Fivetran과 dbt Labs는 전액 주식 교환 방식(all-stock deal)으로 합병함
    • 교환 비율은 양사 매출 및 성장률 지표를 기준으로 산정
    • 합병 후 기업의 가치는 시장에서 최종 결정될 예정
  • Fivetran은 2021년 56억 달러, dbt Labs는 2022년 42억 달러로 각각 평가받았으며, Andreessen Horowitz(a16z) 등이 주요 투자자로 참여

경영 구조 및 재무 상황

  • 합병 후 리더십 구조
    • 조지 프레이저(Fivetran): CEO
    • 트리스탄 핸디(dbt Labs): 공동 창업자 및 사장(President)
  • 합병은 “대등한 결합(merger of equals)” 형태로 진행
    • 양사 이사회가 모두 참여하는 공동 거버넌스 체계 구성
    • 현금 흐름이 거의 손익분기점 수준에 도달한 상태

기술 및 제품 시너지

  • Fivetran: 데이터 이동 자동화 플랫폼, 다양한 소스에서 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스로 자동 추출, 전송, 적재(ETL) 할 수 있도록 지원하는 파이프라인 솔루션을 제공
  • dbt Labs: 오픈소스 데이터 변환 도구 dbt 개발, 데이터 분석 전처리 및 모델링에 강점
  • 두 기업은 AI 응용을 위한 데이터 인프라 최적화라는 공통 목표를 가짐
    • “AI 맥락에서 비즈니스 데이터를 활용하기 위한 개방형 인프라와 상호운용성이 핵심”이라고 프레이저가 언급
  • Fivetran 고객의 약 80~90%가 dbt를 병행 사용 중
    • dbt Core 오픈소스 버전은 기존 라이선스 체계 유지 예정

시장 의미 및 전망

  • 이번 거래는 데이터 도구 시장의 대형 통합 사례로 평가됨
    • AI 시대 기업 데이터 인프라 재편 가속화 속 데이터 수집–변환–활용 전 과정 통합 플랫폼 구축을 목표로 함
  • 통합 규모와 제품 포트폴리오 확대를 통해 향후 상장(IPO) 기반 강화 전망
    • 다만 단기적으로 상장은 계획에 없음
  • 거래는 1년 내 마무리될 예정
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xguru 21시간전  [-]

5년쯤 전에 유튜브 녹화 하면서 fivetran+dbt 를 설명했었는데.. 이제 정말 합병하게 되네요
https://www.youtube.com/watch?v=IdVO1dC4bM8

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ethanhur 21시간전  [-]

이쪽도 점점 뭉쳐서 크기를 키우기 시작하는군요 ㅋㅋㅋ

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GN⁺ 21시간전  [-]
Hacker News 의견
  • 나는 dbt의 대안인 Bruin의 공동 창업자임을 먼저 밝힘 (https://github.com/bruin-data/bruin)
    이 영역의 통합은 오랫동안 예견됐던 일임을 느낌, 이번 합병은 다양한 데이터 툴들이 서로 잘 연동되지 않아 여러 도구들을 억지로 연결할 수밖에 없었던 현 상황을 입증한다고 생각함
    Fivetran은 이미 많은 기업들의 데이터 인제스천을 담당하고 있으며, Snowflake 나 Databricks와 경쟁하기 위해 관리형 데이터 레이크 상품까지 준비하고 있음
    데이터 유입 경로(Fivetran)와 변환 계층(dbt/sqlmesh) 모두를 확보하려는 시도임
    이런 조직들이 현재 도구(특히 dbt core의 셀프매니지드 방식)에 계속 투자하고 유지보수해준다면 데이터 커뮤니티에 도움이 될 것으로 생각함
    그저 매출 확대만 목적으로 이용자들을 불편하게 하지는 않았으면 하는 바람임
    지금 이 시장에서 독립적으로 존재하는 몇 안 되는 업체로 일하고 있다는 점이 흥미롭고 뜻깊게 느껴짐
    • Fivetran과 dbt는 ETL/ELT 부문에서도 과도하게 비싸고, 정작 핵심 기능이 부족하다는 이유로 사용자들에게 인기가 없었음
      이런 회사들이 데이터 레이크 영역(엔지니어링과 운영 측면에서 훨씬 복잡함)까지 노리려면 많은 허들이 있음
      오히려 이번 합병은 중복된 기능을 정리해서 고객 경험을 개선하려는 목적이라고 생각함
    • Snowflake의 새로운 OpenFlow—Apache Nifi 기반—출시로 Fivetran이 Snowflake/Databricks가 되기 전에 Snowflake가 Fivetran이 될 수 있는 속도가 더 빠를 것 같은데 이에 대한 생각이 궁금함
    • 최근에 Fivetran이 Census(Reverse-ETL)도 인수함
  • Fivetran이 IPO를 준비한다면 좋은 선택이라고 생각함
    "모던 데이터 스택" 시장에서 데이터 웨어하우스/레이크를 제외하면 시장 규모가 그리 크지 않음
    Fivetran이 가장 크지만 매출이 아직 5억 달러 이하이기 때문에, 다른 영역을 인수하고 자체적으로 관리형 Iceberg 데이터레이크도 제공하려고 하고 있음
    Snowflake는 2년 전부터 Fivetran과 유사한 커넥터를 제공하기 시작했고, 앞으로 더욱 강화할 것으로 예상하고 Databricks 쪽도 마찬가지라고 생각함
    Microsoft도 최근에 Fabric을 내놓았으나, 내 경험을 포함해 리뷰는 매우 안좋았음
    각 회사가 결국 자신만의 통합 데이터 스택을 갖추게 될 것으로 생각함
    기다리기 지루하면 우리가 만든 "modern-data-stack-in-a-box" 솔루션(https://www.definite.app/)을 참고해도 좋음
  • 이번 합병이 A16z의 자기 이익 챙기기처럼 느껴짐
    • 어떻게 그렇게 보는지 궁금함, 나한텐 평범한 합병처럼 들림
    • A16z 입장에서는 이제 높은 매출과 수십억 달러 가치로 테크 IPO를 비공개로 추진할 수 있게 됐고, 이게 궁극적 목표처럼 느껴짐
    • 나도 이런 생각 먼저 들었음 닷컴 버블 때도 투자자들이 실패 회피하려고 포트폴리오 기업들을 막 합병시키면서 ‘두 개의 바위를 묶어서 물에 띄우면 떠오를까’라는 비유가 나올 정도였음
      대부분 실패했고, 이번엔 AI 버블이 터지는 신호를 처음 보는 건 아닐지 의심됨 포트폴리오 내 두 회사끼리 합병한 것도 찜찜함
    • 벤처캐피털은 종종 포트폴리오 내에서 기업에게 인수처를 찾아줌
    • 이런 의혹 제기는 조심해야 하며, Fivetran 창업자들이 여전히 회사의 통제권을 갖고 있고 dbt도 데이터 업계에서 가장 핫한 기업 중 하나였기 때문에 논리적으로 타당하지 않다고 생각함
  • 두 회사가 합병해 연간 6억 달러 정도의 매출로 통합 데이터 인프라 기업이 된다는 소식이 있었는데, 2023년 Fivetran이 2억 달러, 2024년 3억 달러 매출을 기록했다는 업데이트가 있었음
    만약 Fivetran이 같은 속도로 성장한다면 2025년에 약 4억 달러, dbt는 2억 달러 매출 예상임 dbt 입장에선 꽤 괜찮은 실적임
  • Fivetran이 Census(reverse-etl)와 Tobiko(dbt 대체제)까지 인수함 누가 앞으로 진짜 플랫폼 통합을 이뤄내고, Informatica 같은 기존 MDM(마스터 데이터 관리) 업체들과 경쟁하게 될 지 궁금함
    데이터 Observability나 카탈로그(Monte Carlo, Atlan 등)도 후보임
    Modern Data Stack이라는 흐름은 이제 거의 죽었거나 인수·합병된 상태로 보임
    Fivetran의 IPO 준비에 뭐가 더 필요한지도 궁금함
    Airbyte는 2023년에 1억 5천만 달러를 투자 받았는데, 이번 합병이 Airbyte에 어떤 영향을 줄지 흥미로움
    • Observability가 다음 인수 후보일 수 있으나, 내부에서는 아마 데이터 스택 전 영역에서 가치를 포획할 방법을 고민하고 있을 것 같음
      데이터베이스/웨어하우스나 분석 솔루션(analytics)을 인수할 가능성이 높음
      아니면 반대로, 더 큰 기업이 Fivetran 자체를 인수해 커넥터와 데이터 모델링 기능을 늘리고자 할 수도 있다고 봄
  • Fivetran과 dbt의 조합이 데이터 인제스천(Fivetran)과 변환(DBT) 분야에서 아주 상호보완적이라 논리적임
    다만 dbt에서 Liquibase로 DB DDL/DML 배포를 진행했었는데, 완전한 CICD형 데이터 스택을 위해선 pre-conditions, post-conditions, 변경된 코드만 배포 등 기능이 부족하다고 느낌
    혹시 dbt에 이런 기능을 놓치고 있는지 궁금함
    • dbt에서 슬림 CI 베스트 프랙티스 등 변경된 부분만 배포하는 방법이 있긴 함, 다만 설정과 내부적인 이해가 필요함 스키마 변경 사전 검증도 중요한데, 사실 코드 로직 변경으로 발생하는 실제 데이터 변경을 파악하는 게 더 까다로운 이슈임
  • dbt Labs에 몇 백만 달러가 투자됐는지 의문임
    dbt Cloud는 매력적이지 않고, Fivetran은 편하긴 하다지만 가격이 너무 비쌈
    이제 dbt core 개발도 Fivetran의 마케팅 비용에 불과해짐
    모두가 "모던 데이터 스택"에서 벗어났으면 좋겠음
    dbt는 SaaS 제품 도입과 분산 소프트웨어 아키텍처를 아무 고민 없이 급속하게 도입하다 생긴 데이터 모델 불일치, 데이터 분산 문제를 임시로 막는 플라스터에 불과하다고 생각함
  • 유저 관점에서 가까운 미래에 어떤 영향이 있을지 의견이 궁금함 우리는 dbt로 많은 것을 쌓았기 때문에, 다른 대안으로 돌아갈 수 있는 상황이 아님
    • Fivetran은 사실 변환 계층이 강점이 아니므로, 이번 합병은 기존 고객에게 ingestion/변환을 세트로 묶어 잠그려는(락인) 시도라고 봄
      더 궁금한 점은 최근 Fivetran이 dbt 경쟁사인 SQLMesh의 개발사 Tobiko를 인수한 것임
      Tobiko팀은 Fivetran 고객 대부분이 변환 계층에 dbt를 쓰기 때문에 dbt 호환성에 집중하겠다고 했음
      아마 이번 계약 직전 경쟁사를 없애기 위한 조치라고 의심됨
      굳이 비슷한 두 상품을 동시에 가져갈 것 같지 않음
      우리는 SQLMesh 오픈소스와 클라우드 서비스(Tobiko Cloud)를 같이 쓰고 있는데, 이번 인수로 dbt 호환성을 우선시해 우리의 로드맵 기능들이 밀리는 게 아쉬웠음
      그래도 아직 지원을 잘 해주고 있어 다행임
      이번 발표로, 결국 우리도 dbt로 마이그레이션을 강제로 하게 될까 걱정임
    • 참고로 Fivetran PM으로, 이번 합병을 매우 기대하고 있음
      오픈소스 dbt를 적극 지원하고, 닫힌 생태계를 만들 생각 없음
      Fivetran과 dbt 모두 상호운용성이 중요한 가치라 생각, 사용자 입장에선 좋아하는 툴을 신경 써주는 하나의 벤더에 맡길 수 있다는 점이 큰 변화임
      좀 더 자세한 내용은 여기서 볼 수 있음: https://www.fivetran.com/blog/the-era-of-open-data-infrastructure
  • Fivetran이 지난달에도 SQLMesh(즉, dbt 대안)의 개발사 Tobiko를 인수하는 등 공격적으로 나아가고 있는 것으로 보임
    • 이런 행보는 결국 경쟁사 퇴출에 돈을 쓰는 것 같음
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