2019年10月22日上午 Databricks 宣布,已经完成了由安德森-霍洛维茨基金(Andreessen Horowitz)牵头的4亿美元F轮融资,参与融资的有微软(Microsoft)、Alkeon Capital Management、贝莱德(BlackRock)、Coatue Management、Dragoneer Investment Group、Geodesic、Green Bay Ventures、New Enterprise Associates、T. Rowe Price和Tiger Global Management。经过这次融资,Databricks 的估值高达62亿美元,相比2月份的27.5亿美元(经过2.5亿美元的一轮融资)有所提高,估值反了一倍!2019年 Databricks 第三季度的收入营业额达到2亿美元,收入同比增长了2.5倍!

现在,Databricks 的客户品牌包括 Hotels.com,Viacom,HP,壳牌能源,Showtime,Riot Games,Sanford Health,Expedia,CondéNast,McGraw Hill,Zeiss,Cisco,NBCUniversal,Overstock,Nielsen,HP,Dollar Shave Club ,以及广告,技术,能源,政府,金融服务,医疗保健,游戏,生命科学,媒体和零售等领域的。 Ghodsi(Databricks 的 CEO)表示,目前总共有超过5,000个组织的数据团队正在使用其平台,这相当于2019年报告的2000家组织的两倍多。“我们是有记录以来增长最快的企业软件云公司。主要涉及大规模数据处理(Spark)、机器学习(MLFlow)和转移到云服务(比如和AWS、Azure云厂商合作)都在市场中上演,并导致巨大且快速增长的全球客户需求“ Ghodsi 说。同时 Databricks将拨出1亿欧元(1.1亿美元)的股份在未来三年内扩展其位于阿姆斯特丹的欧洲开发中心,该中心在过去两年中已经增长了三倍。其他近期计划包括加强该公司在欧洲,中东和非洲,亚太地区和拉丁美洲的业务以及 900名员工分布在阿姆斯特丹,新加坡和伦敦的主要办事处。

Databricks 历次融资情况:

  • 2013年9月完成1400万美元A轮融资,投资方为Andreessen Horowitz;

  • 2014年6月完成3340万美元B轮融资,由New Enterprise Associates(恩颐投资公司)领投,Andreessen Horowitz和Data Collective DCVC跟投;

  • 2016年12月16日完成6000万美元C轮融资,由 New Enterprise Associates(恩颐投资公司)领投,Andreessen Horowitz跟投,估值高达2亿4750万美元

  • 2017年8月23日完成1.4亿美元D轮融资,由 Andreessen Horowitz领投,跟投方包括New Enterprise Associates(恩颐投资公司),新投资人Battery Ventures、Future Fund Investment、A.Capital、Geodesic Capital和Green Bay Ventures。

  • 2019年2月5日完成 2.5亿美元 E轮融资,本次融资由美国私人风投公司Andreessen Horowitz领投,微软、NEA、Battery Ventures等跟投,估值已经超过27.5亿美元

  • 2019年10月22日完成4亿美元F轮融资,由安德森-霍洛维茨基金(Andreessen Horowitz)牵头的,参与融资的有微软(Microsoft)、Alkeon Capital Management、贝莱德(BlackRock)、Coatue Management、Dragoneer Investment Group、Geodesic、Green Bay Ventures、New Enterprise Associates、T. Rowe Price和Tiger Global Management,估值62亿美元。

Databricks 是属于 Apache Spark 背后的商业化公司,由美国伯克利大学 AMP 实验室的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务,可用于数据集成,数据管道等任务。

Databricks 公司的云解决方案由三部分组成:Databricks 平台、Spark 和 Databricks 工作区。该产品背后的理念是提供处理数据的单独空间,不受托管环境和 Hadoop 集群管理的影响,整个过程在云中完成。该产品有几个核心概念:由 Notebooks 提供一种与数据交互并构建图形的方法,当用户了解了显示数据的方式时,就可以开始构建主控面板以监视某些类型的数据。最后,用户可以通过该平台的任务启动器来规划 Apache Spark 的运行时间。


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