KI zwingt die Datenbranche zur Konsolidierung – aber das ist nicht die ganze Geschichte

Die Datenbranche steht vor einem drastischen Wandel.

Der Markt konsolidiert sich. Und wenn der Dealflow der letzten zwei Monate ein Indikator ist – Databricks kaufte Neon für eine Milliarde Dollar und Salesforce schnappte sich das Cloud-Management-Unternehmen Informatica für acht Milliarden Dollar –, dann ist die Dynamik für mehr da.

Die übernommenen Unternehmen unterscheiden sich zwar in Größe, Alter und Schwerpunkten innerhalb des Datenbestands, doch eines haben sie alle gemeinsam: Sie werden in der Hoffnung gekauft, dass die erworbene Technologie das fehlende Puzzleteil ist, das Unternehmen für die Einführung von KI benötigt.

Oberflächlich betrachtet ist diese Strategie sinnvoll.

Der Erfolg von KI-Unternehmen und KI-Anwendungen hängt vom Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten ab. Ohne diese Daten gibt es schlicht keinen Mehrwert – eine Überzeugung, die auch Enterprise-VCs teilen. In einer TechCrunch-Umfrage vom Dezember 2024 gaben Enterprise-VCs an, dass Datenqualität ein Schlüsselfaktor für den Erfolg und die Sichtbarkeit von KI-Startups sei. Und obwohl einige der an diesen Deals beteiligten Unternehmen keine Startups sind, bleibt diese Ansicht bestehen.

Gaurav Dhillon, ehemaliger Mitbegründer und CEO von Informatica und aktueller Vorsitzender und CEO des Datenintegrationsunternehmens SnapLogic, wiederholte dies kürzlich in einem Interview mit TechCrunch.

„Die Art und Weise, wie Daten im Unternehmen verwaltet und fließen, wird grundlegend neu definiert“, sagte Dhillon. „Wenn Unternehmen die KI-Imperative nutzen wollen, müssen sie ihre Datenplattformen grundlegend erneuern. Und genau hier sehen wir meiner Meinung nach all diese Datenakquisitionen, denn sie bilden die Grundlage für eine solide KI-Strategie.“

Aber ist diese Strategie, Unternehmen aufzukaufen, die vor der Post-ChatGPT-Welt gegründet wurden, der richtige Weg, um die Nutzung von KI in Unternehmen im heutigen, sich schnell erneuernden Markt zu steigern? Das ist unklar. Auch Dhillon hat Zweifel.

„KI ist noch nicht geboren; sie ist erst drei Jahre alt“, sagte Dhillon mit Blick auf den aktuellen KI-Markt nach ChatGPT. „Um KI-Innovationen bereitzustellen und das Unternehmen, insbesondere das agentenbasierte Unternehmen, neu zu gestalten, bedarf es eines umfassenden Umbaus.“

Die Datenbranche hat sich im letzten Jahrzehnt zu einem weitläufigen und fragmentierten Netz entwickelt – und ist daher reif für eine Konsolidierung. Alles, was sie brauchte, war ein Katalysator. Allein zwischen 2020 und 2024 wurden laut PitchBook-Daten über 300 Milliarden US-Dollar in über 24.000 Transaktionen in Daten-Startups investiert.

Auch die Datenbranche blieb von den Trends anderer Branchen, wie beispielsweise SaaS, nicht verschont. Dort führte der Risikokapitalboom des letzten Jahrzehnts dazu, dass zahlreiche Startups von Risikokapitalgebern finanziert wurden, die sich nur auf einen bestimmten Bereich konzentrierten oder in manchen Fällen auf einer einzigen Funktion basierten.

Der aktuelle Industriestandard, eine Reihe unterschiedlicher Datenverwaltungslösungen mit jeweils eigenem Schwerpunkt zu bündeln, funktioniert nicht, wenn Sie möchten, dass KI Ihre Daten durchsucht, um Antworten zu finden oder Anwendungen zu erstellen.

Es ist verständlich, dass größere Unternehmen nach Startups suchen, die bestehende Lücken in ihrem Datenbestand schließen können. Ein perfektes Beispiel für diesen Trend ist die kürzlich erfolgte Übernahme von Census durch Fivetran im Mai – die, ja, im Namen der KI erfolgte .

Fivetran unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten aus verschiedenen Quellen in Cloud-Datenbanken zu übertragen. In den ersten 13 Jahren seines Bestehens war es seinen Kunden nicht möglich, diese Daten aus den genannten Datenbanken zurückzuübertragen. Genau das bietet Census. Daher mussten Fivetran-Kunden vor der Übernahme mit einem zweiten Unternehmen zusammenarbeiten, um eine End-to-End-Lösung zu entwickeln.

Um es klarzustellen: Dies soll kein schlechtes Omen für Fivetran sein. George Fraser, Mitgründer und CEO von Fivetran, erklärte TechCrunch zum Zeitpunkt des Deals, dass das Verschieben von Daten in und aus diesen Lagern zwar wie zwei Seiten derselben Medaille scheine, es aber nicht so einfach sei. Das Unternehmen habe sogar versucht, eine interne Lösung für dieses Problem zu finden, habe diese jedoch aufgegeben.

„Technisch gesehen, wenn man sich den Code dieser Dienste ansieht, sind sie tatsächlich ziemlich unterschiedlich“, sagte Fraser damals. „Dafür muss man ganz andere Probleme lösen.“

Diese Situation verdeutlicht, wie sich der Datenmarkt im letzten Jahrzehnt verändert hat. Für Sanjeev Mohan, einen ehemaligen Gartner-Analysten, der heute SanjMo, seine eigene Datentrend-Beratungsfirma, leitet, sind solche Szenarien ein wichtiger Treiber der aktuellen Konsolidierungswelle.

„Diese Konsolidierung wird dadurch vorangetrieben, dass die Kunden die Nase voll haben von einer Vielzahl inkompatibler Produkte“, sagte Mohan. „Wir leben in einer sehr interessanten Welt mit vielen verschiedenen Datenspeicherlösungen – von Open Source bis Kafka. Doch ein Bereich, in dem wir versagt haben, sind die Metadaten. Dutzende dieser Produkte erfassen zwar Metadaten, aber um ihre Aufgabe zu erfüllen, gibt es Überschneidungen.“

Auch der breitere Markt spiele hier eine Rolle, sagte Mohan. Daten-Startups hätten Schwierigkeiten, Kapital zu beschaffen, sagte Mohan, und ein Ausstieg sei besser als eine Abwicklung oder die Aufnahme von Schulden. Für die Käufer biete das Hinzufügen von Funktionen eine bessere Preisgestaltung und einen Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern.

„Wenn Salesforce oder Google diese Unternehmen nicht übernehmen, dann wahrscheinlich ihre Konkurrenten“, sagte Derek Hernandez, Senior Emerging-Tech-Analyst bei PitchBook, gegenüber TechCrunch. „Die besten Lösungen werden derzeit aufgekauft. Selbst wenn man eine preisgekrönte Lösung hat, weiß ich nicht, ob die Aussicht, privat zu bleiben, letztendlich besser ist als die Übernahme durch einen größeren [Aufkäufer].“

Dieser Trend bringt große Vorteile für die übernommenen Startups. Der Venture-Markt lechzt nach Exits, und die derzeitige Flaute bei Börsengängen lässt ihnen kaum Chancen. Eine Übernahme bietet nicht nur diesen Ausstieg, sondern gibt den Gründerteams in vielen Fällen auch Raum für weitere Entwicklungen.

Mohan stimmte zu und fügte hinzu, dass viele Daten-Startups die Probleme des aktuellen Marktes hinsichtlich der Ausstiege und der langsamen Erholung der Risikokapitalfinanzierung zu spüren bekommen.

„Zu diesem Zeitpunkt war eine Übernahme für sie eine deutlich günstigere Ausstiegsstrategie“, sagte Hernandez. „Ich denke, beide Seiten haben einen großen Anreiz, diese Strategie erfolgreich umzusetzen. Informatica ist dafür ein gutes Beispiel. Selbst mit einem kleinen Abschlag gegenüber den Gesprächen mit Salesforce im letzten Jahr ist Informatica laut Vorstand immer noch die beste Lösung.“

Es bleiben jedoch Zweifel, ob diese Akquisitionsstrategie die Ziele der Käufer erreichen wird.

Wie Dhillon betonte, waren die übernommenen Datenbankunternehmen nicht unbedingt darauf ausgelegt, mit dem sich schnell verändernden KI-Markt problemlos zusammenzuarbeiten. Und wenn das Unternehmen mit den besten Daten die KI-Welt gewinnt, wäre es dann sinnvoll, Daten- und KI-Unternehmen getrennt zu führen?

„Ich denke, ein großer Wert liegt in der Fusion der großen KI-Player mit den Datenmanagement-Unternehmen“, sagte Hernandez. „Ich glaube nicht, dass ein eigenständiges Datenmanagement-Unternehmen besondere Anreize hat, dies zu bleiben und sozusagen als dritte Partei zwischen Unternehmen und KI-Lösungen zu fungieren.“