Databricks在数据科学领域加倍投资获得美元巨额融资

大数据公司Databricks Inc.将通过后期阶段的2.5亿美元巨额融资来补充资金。

E系列回合由安德森·霍洛维茨(Andreessen Horowitz)领导。Coatue Management，Microsoft Corp.和New Enterprise Associates也参与了这一轮融资，迄今为止，Databricks的总融资额达到了4.985亿美元。

Databricks出售基于开源Apache Spark大数据框架的统一分析平台，企业可使用该平台来分析数据，在孤立的存储系统中建立数据管道并准备标记的数据集以进行模型构建。想法是组织随后可以使用统一分析平台使用其现有数据来训练机器学习和其他人工智能模型。

该平台还提供了协作功能，旨在促进数据科学家和需要共同努力以建立更好的AI模型的工程师之间更紧密的沟通。

在Apache Spark的创始人的带领下，Databricks在过去几年中帮助推动了该开源平台的大规模采用。在其新闻稿中，这家私营公司表示，它在年度经常性收入达到了1亿美元，而其订阅收入同比增长了三倍。

Databricks的联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi(如图)表示，这些数字使Databricks成为周围发展最快的企业软件公司之一。

Ghodsi在一份声明中说：“推动这种惊人增长的原因是市场对Unified Analytics的巨大需求。” “组织需要通过其AI计划取得成功，这需要一个统一的分析平台来弥合大数据和机器学习之间的鸿沟。”

在过去的一年中，旨在扩大其Unified Analytics Platform实用性的一些有用更新帮助了Databricks的增长。例如，早在三月，该公司就推出了一种名为Microsoft Azure Databricks的基于云的产品，该产品可以轻松部署在Microsoft的Azure云上，并与Azure SQL数据仓库等服务集成。

去年添加的其他新功能包括Databricks Runtime For ML，它提供了预配置的建模和分布式培训环境。它们与TensorFlow，Scikit-Learn，Keras和XGBoost等流行的AI框架和库紧密集成，可用于加速环境供应和配置管理。

该公司还推出了Databricks MLflow，它提供了一个开放源代码工具包，可简化跨多云的ML建模，培训和操作。该产品与Apache Spark，SciKit-Learn，TensorFlow和其他开源框架紧密集成。

这种进展是积极的，但是去年夏天，与SiliconANGLE隶属于同一公司的Wikibon分析师James Kobielus指出，Databricks在试图维持其市场增长方面面临着重大挑战，而Apache Spark的采用可能会处于平稳状态。以与Hadoop类似的方式。Kobielus指出，Apache Spark已开始显示其时代，并且在许多AI商店中越来越像旧技术。此外，他说，它最近的新产品并没有为Databricks带来明显的差异，在一个已经被AI DevOps，由Amazon Web Services Inc.和Google LLC等公司提供的建模和培训工具饱和的市场中，Databricks没有明显的区别。

Kobielus表示，Spark仍然是内存中并行机器学习的业界最主要的运行时引擎和库，并且在许多AI平台中都是有用的工具，可以为许多建模活动提供有效的数据准备和培训。因此，这位分析师表示，他相信Databricks将能够利用当今的资金进一步创新并克服他强调的挑战。

Kobielus说：“ Databricks之所以能够吸引如此多的资金，是因为庞大的数据科学工作台市场(又名“ AI DevOps”)正在蓬勃发展。” 他指出，Databricks现在提供了一个“功能全面的数据科学工作台”，与其他同类产品相比，它不仅相当成熟，而且还为从事复杂AI项目的数据科学家提供了一条平滑的升级途径。

Constellation Research Inc.的分析师Doug Henschen表示了这些看法，他告诉SiliconANGLE，他相信Spark将会在其数据处理和数据转换功能以及它执行的高级分析工作中看到更多的采用。

Henschen说：“ Databricks面临来自第三方Spark服务以及新兴分析平台和工作室(例如Amazon SageMaker和Google AI Hub)的竞争。” “更高的价值在于模型开发工作，这是Databricks的许多替代方案不断涌现的地方。”

Kobielus还指出了Databrick竞争对手的产品实力，但表示该公司仍然是数据科学市场的领航者。

Kobielus说：“这是一个由充满活力的有远见的人运营的非常坚实的品牌，这些人做得出色并且拥有忠实的客户。” “基于他们各自的机器学习，深度学习和人工智能开发平台的优势，我认为他们在这个变化的市场上比Cloudera / Hortonworks合并的可能性更大。”

Databricks当然有一个计划可以做到这一点。该公司在致SiliconANGLE的一份声明中表示，其目标是利用其新资金将其在亚洲，欧洲和中东以及美洲的增长翻番。这包括扩大其在这些地区的销售团队，加大对工程的投资以及在全球多个国家开设新办事处。