AI-Fusion treibt Konsolidierung der Datenindustrie voran

Die KI zwingt die Datenindustrie zur Konsolidierung – aber das ist nicht die ganze Geschichte Die Datenindustrie steht kurz vor einer drastischen Transformation. Der Markt konsolidiert sich, und wenn man den Dealfluss der letzten beiden Monate als Indikator nimmt – mit Databricks, das Neon für 1 Milliarde Dollar erworben hat, und Salesforce, das das Cloud-Management-Unternehmen Informatica für 8 Milliarden Dollar gekauft hat – läuft der Prozess bereits. Die erworbenen Unternehmen unterscheiden sich in Größe, Alter und Fokus innerhalb des Datenstacks, aber sie haben eines gemeinsam: Sie sollen das fehlende Puzzleteil sein, das Unternehmen dazu bringt, KI zu adoptieren. Auf der Oberfläche erscheint diese Strategie sinnvoll. Der Erfolg von KI-Unternehmen und -Anwendungen hängt von der Verfügbarkeit qualitativer Daten ab. Ohne diese gibt es keinen Wertzuwachs – eine Überzeugung, die auch von Unternehmens-VCs geteilt wird. In einer im Dezember 2024 durchgeführten Umfrage von TechCrunch sagten Unternehmens-VCs, dass die Datenqualität ein entscheidender Faktor ist, um KI-Startups hervorragen und erfolgreich werden zu lassen. Obwohl einige dieser Unternehmen keine Startups sind, bleibt die Haltung bestehen. Gaurav Dhillon, ehemaliger Co-Gründer und CEO von Informatica sowie aktueller Vorsitzender und CEO von SnapLogic, einem Datenintegrationsunternehmen, wies in einem jüngsten Interview mit TechCrunch auf diesen Wandel hin. „Es findet eine vollständige Neuausrichtung in der Art und Weise statt, wie Daten in Unternehmen verwaltet und fließen“, sagte Dhillon. „Wenn Unternehmen den KI-Imperativ ergreifen wollen, müssen sie ihre Datenplattformen grundlegend umstrukturieren. Und genau das sehen wir in den aktuellen Datenakquisitionen, die die Basis für eine solide KI-Strategie bilden.“ Datenlandschaft ist zersplittert Die Datenindustrie ist in den letzten zehn Jahren zu einem weitverzweigten und fragmentierten Netzwerk geworden – was sie für eine Konsolidierung prädestiniert. Ein Katalysator war erforderlich, und von 2020 bis 2024 wurden allein mehr als 300 Milliarden Dollar in Datenstartups investiert, die an mehr als 24.000 Deals beteiligt waren, laut Daten von PitchBook. Die Datenindustrie war nicht immun gegen die Trends, die man auch in anderen Branchen wie SaaS beobachten kann, wo der Venture-Boom der letzten zehn Jahre zahlreiche Startups finanzierte, die sich nur auf einen spezifischen Bereich oder in einigen Fällen um eine einzelne Funktion kümmerten. Der heutige Standard, verschiedene Datenmanagement-Lösungen zusammenzubündeln, jede mit ihrem eigenen Schwerpunkt, funktioniert nicht, wenn man KI einsetzen möchte, um in den Daten Antworten zu finden oder Anwendungen zu erstellen. Es ist daher logisch, dass große Unternehmen nach Startups suchen, die in ihre bestehenden Datenstacks integriert und bestehende Lücken geschlossen werden können. Ein perfektes Beispiel für diesen Trend ist die kürzliche Erwerbung von Census durch Fivetran im Mai. Fivetran hilft Unternehmen dabei, ihre Daten aus verschiedenen Quellen in Cloud-Datenbanken zu verschieben. In den ersten 13 Jahren seines Geschäftsbetriebs erlaubte Fivetran es den Kunden nicht, diese Daten wieder aus den Datenbanken zu entnehmen, was genau das ist, was Census bietet. Damit mussten Fivetran-Kunden zuvor mit einem zweiten Unternehmen zusammenarbeiten, um eine End-to-End-Lösung zu schaffen. George Fraser, Co-Gründer und CEO von Fivetran, erklärte in einem Gespräch mit TechCrunch, dass das Verschieben von Daten in und aus diesen Warenhäusern zwar wie zwei Seiten derselben Medaille erscheinen mag, aber technisch gesehen ganz andere Herausforderungen aufwirft. „Wenn man den Code dieser Dienste betrachtet, sind sie tatsächlich ziemlich unterschiedlich“, sagte Fraser. „Man muss ein ganz anderes Problemfeld lösen, um das zu bewerkstelligen.“ Diese Situation verdeutlicht, wie sich der Datenmarkt in den letzten zehn Jahren verändert hat. Für Sanjeev Mohan, einen ehemaligen Analysten von Gartner, der jetzt seine eigene Beratungsunternehmen für Daten-Trends, SanjMo, leitet, sind solche Szenarien ein großer Treiber der aktuellen Welle der Konsolidierung. „Diese Konsolidierung wird von Kunden getrieben, die die Vielzahl unkompatibler Produkte leid sind“, sagte Mohan. „Wir leben in einer interessanten Welt, in der es viele verschiedene Datenspeicherlösungen gibt, Open Source ist möglich, und man zu Kafka gehen kann, aber der Bereich, in dem wir gescheitert sind, ist Metadaten. Dutzende dieser Produkte erfassen einige Metadaten, aber um ihre Aufgaben zu erfüllen, gibt es eine Überlappung.“ Vorteile für Startups Auch der breitere Markt spielt hier eine Rolle, sagte Mohan. Datenstartups haben Schwierigkeiten, Kapital aufzutreiben, und die aktuelle Stille vor neuen Börsengängen lässt ihnen wenig Möglichkeiten. Der Erwerb durch ein größeres Unternehmen bietet nicht nur eine Ausstiegsmöglichkeit, sondern gibt vielen Gründerteams auch die Chance, weiterzubauen. Mohan stimmte zu und fügte hinzu, dass viele Datenstartups derzeit unter den Auswirkungen des Marktes leiden, insbesondere was Ausstiege und die langsame Erholung der Venture-Finanzierung betrifft. „Zurzeit ist die Akquisition eine viel günstigere Ausstiegsmöglichkeit für sie“, sagte Hernandez. „Selbst wenn Salesforce oder Google diese Unternehmen nicht erwerben, tun es wahrscheinlich ihre Konkurrenten. Die besten Lösungen werden derzeit erworben. Auch wenn man eine preisgekrönte Lösung hat, ist die Aussicht darauf, privat zu bleiben, wahrscheinlich nicht so attraktiv wie zu einem größeren Erwerber zu gehen.“ Was als Nächstes kommt Dennoch bleibt der Zweifel, ob diese Akquisitionsstrategie die Ziele der Käufer erreichen wird. Wie Dhillon hervorhob, wurden die erworbenen Datenbankunternehmen nicht unbedingt so gebaut, dass sie leicht mit dem sich schnell wandelnden KI-Markt arbeiten können. Wenn das Unternehmen mit den besten Daten die KI-Welt dominiert, macht es dann überhaupt Sinn, dass Daten- und KI-Unternehmen getrennte Entitäten bleiben? „Ich denke, viel Wert liegt darin, die großen KI-Spieler mit den Datenmanagement-Unternehmen zu fusionieren“, sagte Hernandez. „Es ist fraglich, ob ein eigenständiges Datenmanagement-Unternehmen besonders motiviert ist, als Dritter zwischen Unternehmen und KI-Lösungen zu stehen.“ Industrieinsider sehen die Konsolidierung als notwendigen Schritt, um die Qualifikation und Kompatibilität der Daten zu verbessern, was für eine effektive KI-Adoption entscheidend ist. Unternehmen wie Databricks und Salesforce setzen damit auf eine zukunftsweisende Strategie, die ihre Position in der wettbewerbsintensiven Technologiebranche stärkt. Dennoch bleibt die Frage, ob die Integration alter Technologien in den modernen KI-Markt wirklich die beste Lösung ist, oder ob neuere, speziell auf KI ausgelegte Lösungen die Zukunft bestimmen werden.