Como o CEO e cofundador da Databricks, Ali Ghodsi apostou muito na nuvem para construir uma empresa de $ 28 bilhões - Surama Jurdi - Educação empresarial e Eventos
Como o CEO e cofundador…
O Databricks é um dos próximos IPOs mais esperados. Fundada em 2013, a Databricks é uma empresa de plataforma de análise de dados de código aberto habilitada para IA que, como o cofundador Ali Ghodsi a descreve, "pega grandes quantidades de dados corporativos e faz aprendizado de máquina e ciência de dados em cima deles para prever coisas." Os Databricks devem ser úteis, já que mais de 5.000 empresas usam a arquitetura lakehouse de código aberto da empresa para processar, projetar e analisar seus dados não estruturados e semiestruturados. O sucesso da Databricks é evidente por seu financiamento mais recente de US $ 1 bilhão , que avaliou a empresa em mais de US $ 28 bilhões. Recentemente, conversei com Ali para discutir como ele transformou um projeto de código aberto que ajudou a iniciar como pesquisador na UC Berkeley – onde ele ainda atua como professor adjunto no departamento de ciência da computação – em uma empresa multibilionária e que lições aos empresários pode aprender com sua jornada. Aqui estão alguns trechos de nossa conversa .
Conte-nos um pouco sobre como o Databricks está ajudando as empresas a analisar seus dados.
Há realmente um número infinito de maneiras de usar o Databricks, e ficamos maravilhados com todas as coisas legais que nossos clientes estão fazendo. Por exemplo, a Regeneron usa nossos algoritmos de ML para detectar o gene no DNA que é responsável pela doença hepática crônica e, então, eles foram capazes de desenvolver um medicamento que tinha como alvo aquele gene específico. Ou uma empresa como a Comcast usa Databricks para fazer seus controles remotos ativados por voz funcionarem. Quando você fala com o controle remoto, os dados de voz vão para a nuvem para o Databricks processar usando aprendizado de máquina, e ele descobre o que você disse e direciona a TV para o canal certo. E durante a pandemia, os hospitais usaram Databricks para obter uma imagem em tempo real de como seus ERs estavam cheios, para que pudessem redirecionar os pacientes em ambulâncias para diferentes hospitais que tinham espaço.
Você ajudou a construir o código-fonte aberto fundamental para Databricks como um pesquisador visitante na UC Berkeley. Conte-nos sobre a jornada do hacker ao fundador.
Há um incrível professor de ciência da computação em Berkeley, Dave Patterson, que acabou de abrir laboratórios e escritórios para os alunos e disse: vamos fazer um brainstorm e colaborar. Tínhamos cientistas da computação, engenheiros, matemáticos e especialistas em ML, todos trabalhando juntos para ver o que poderíamos criar e disso surgiu o Apache Spark. A versão mais antiga foi construída para tornar mais rápido o carregamento de grandes conjuntos de dados na memória. O Spark é a base de muito do que construímos na Databricks. Quando eu co-fundei a Databricks em 2013, eu estava profundamente envolvido na criação e engenharia de produtos porque eu vinha trabalhando nas tecnologias principais desde 2009 em Berkeley.
Você planejou o hipercrescimento que o Databricks experimentou?
Desde o início, construímos um plano de crescimento rápido com metas claras de quão grande queríamos que a empresa fosse. Mas nossa visão inicial era um dia vender a empresa por US $ 100 ou US $ 200 milhões de forma tão clara que subestimamos o potencial. Mas o que fizemos certo é que apostamos em uma tendência que muitas pessoas disseram que nunca iria decolar, ou pelo menos não iria por mais algumas décadas. Essa crença era de que a nuvem armazenaria todos os dados e não precisava de uma solução local. Todos nos disseram que éramos loucos e precisávamos de uma solução local, já que as empresas haviam investido bilhões em data centers. Um cliente em potencial até nos ofereceu US $ 20 milhões para construir uma versão local de nosso software. Isso foi difícil de recusar, mas permanecemos firmes somente na nuvem, e muitos daqueles que duvidavam primeiro agora usam nosso produto SaaS. Ser ousado é a única maneira de criar realmente, empresas realmente bem-sucedidas, porque se você está tentando fazer uma coisa um pouco diferente, as grandes empresas vão devorá-lo. Eles copiarão sua estratégia e a farão melhor porque têm mais dinheiro e mais engenheiros. Portanto, você tem que pensar sobre o que acontecerá no futuro e, em seguida, construir uma empresa para esse futuro.
Como você constrói uma empresa com código aberto gratuito, neste caso o Apache Spark, mas também consegue ganhar dinheiro? Como você andou nessa linha tênue?
O código aberto é uma faca de dois gumes. Construímos o Spark em Berkeley, mas então, quando iniciamos o Databricks, construímos um novo mecanismo proprietário chamado Ignite. Rapidamente percebemos que apenas o código aberto geraria um crescimento realmente grande. Somos uma empresa corporativa, mas crescemos mais como uma empresa B2C, como Facebook ou Twitter, porque tivemos um evangelismo viral incrível da comunidade de código aberto. O desafio, porém, era fazer com que alguém pagasse por nosso produto. Os desenvolvedores vinham até nós em conferências e queriam selfies e nos diziam o quanto mudamos suas vidas, mas então perguntávamos se eles gostariam de pagar por nossos serviços SaaS, e eles diziam: "Por que nós façam isso, vocês nos dão o software gratuitamente. " Então, tivemos que descobrir o que deixar na versão de código aberto, para garantir que fosse realmente valioso para os desenvolvedores,
Temos um modelo bastante único que chamamos de código aberto SaaS. É muito diferente do código aberto local, onde você pode baixar o software gratuito, e uma empresa de código aberto cria versões pagas com recursos extras para baixar também. Para nós, somos apenas SaaS, portanto, apenas atualizamos continuamente o produto em segundo plano. Cobramos dos clientes por esse desenvolvimento, bem como pela execução, operação e hospedagem do software. Também contribuímos constantemente com a versão de código aberto do Databricks, que é totalmente gratuita, mas nossa oferta de SaaS tem muito mais recursos de interesse para empresas, como confiabilidade, disponibilidade e escalabilidade. Sempre fomos SaaS e apenas SaaS, sem nenhuma muleta de receita local, por isso tivemos que nos tornar realmente bons em entregar tudo na nuvem desde o primeiro dia.
Qual é o seu segredo para a inovação contínua?
Uma coisa que nos ajudou a inovar é permanecer relativamente ágil; temos mais de 1.700 funcionários hoje. Mas também, desde o primeiro dia, sempre pensamos naquela citação de Steve Jobs sobre como você deve "canibalizar-se antes que outra pessoa o faça" e que você sempre escolhe a tecnologia futura em vez da receita atual. Todos os nossos desenvolvedores têm a mentalidade de que você deve "matar seus queridinhos"; não havia política nem apego a uma determinada maneira de fazer as coisas. Parte de nossa natureza inovadora é que as primeiras 20 ou 30 pessoas que criaram a empresa inicial eram pesquisadores de Berkeley que se viam como buscadores da verdade e acreditavam que os dados deveriam sempre decidir, não os humanos. Às vezes, eu tive que colocar um freio na inovação porque a equipe de tecnologia está sempre tipo, "ei, nós temos essa grande novidade,
Você disse que vai abrir o capital este ano. O que vem por aí para o Databricks?
Falamos sobre estar pronto para o IPO, mas é apenas um trampolim para nós. Estaremos por aí por muito, muito tempo. Nosso mercado é gigantesco e nós apenas arranhamos a superfície. Vemos o que nossos clientes estão fazendo com seus dados e é incrível, mas há muito mais oportunidades. As pessoas esquecem o que o "eu" significa em IPO; é para "inicial" e é assim que vemos – apenas o início de uma nova jornada.
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