A Fivetran — empresa que ajuda grandes organizações a mover dados de diversas fontes para bancos de dados na nuvem — anunciou na quinta-feira a aquisição da Census, uma plataforma de reverse extract-transform-load (ETL) que permite às empresas enviar dados dos bancos de dados de volta para as ferramentas operacionais. A Census foi fundada em 2018 e captou mais de US$ 80 milhões em investimento de risco de alguns dos maiores nomes do setor — Sequoia, Andreessen Horowitz e Tiger Global, entre eles — tornando-se uma das startups de reverse ETL mais bem capitalizadas da categoria.
Os termos do negócio não foram divulgados, mas a Census tinha uma avaliação de US$ 630 milhões em 2022. Todo o time da Census será integrado à Fivetran, e a marca Census será eventualmente incorporada à plataforma da Fivetran.
Por que comprar em vez de construir?
George Fraser, cofundador e CEO da Fivetran, contou ao TechCrunch que o acordo é relevante por vários motivos. Os clientes vinham pedindo recursos de reverse ETL à Fivetran há anos. A empresa considerou desenvolver sua própria solução — e até criou um protótipo — mas Fraser disse que a Fivetran percebeu que fazer uma parceria com uma empresa que já havia resolvido o problema era um melhor uso dos recursos.
Do ponto de vista técnico, se você olhar o código por trás desses serviços, eles são, na verdade, muito diferentes. Para fazer isso, é preciso resolver um conjunto completamente diferente de problemas.
Quando a aquisição se tornou o caminho mais sensato, a Census foi o alvo natural: as duas empresas compartilhavam muitos clientes, e as filosofias das plataformas estavam alinhadas. “As pessoas que gostam da Fivetran também vão gostar da Census, em vez da Informatica ou de construir seus próprios conectores”, disse Fraser. “As escolhas filosóficas dos dois produtos são amplamente parecidas, então eles tendem a atrair os mesmos clientes — o que importa muito quando se pensa em sinergias.”
Uma década em construção
As equipes fundadoras têm uma longa história em comum — e essa história acabou se tornando uma vantagem. Fraser conheceu o time da Census, incluindo o CEO Boris Jabes e o cofundador Anton Vaynshtok, durante o lote de inverno de 2013 do Y Combinator. Fraser e seu cofundador Taylor Brown estavam passando pelo YC naquela mesma turma, enquanto Jabes e Vaynshtok construíam a Meldium, um sistema de gerenciamento de senhas e contas adquirido pela LogMeIn em 2014. Eles mantiveram contato e, até mesmo, discutiram o conceito que viria a se tornar a Census anos antes do lançamento da empresa.
Antes de os fundadores da Census começarem a empresa, conversamos com eles sobre a ideia. Na época, eu brinquei com Taylor que ela poderia um dia ser adquirida, porque havia tanta sinergia entre as duas coisas. De certa forma, parece que estava destinado.
A ascensão da categoria de reverse ETL também conta uma história maior sobre a maturação da indústria de dados. Cinco anos atrás, o paradigma dominante era unidirecional: extrair dados de todos os lugares, carregá-los no Snowflake ou no BigQuery e deixar os analistas consultá-los. As ferramentas que venceram essa era — Fivetran, Airbyte, Matillion — foram todas construídas sobre a mesma premissa: os dados fluem para o data warehouse e permanecem lá. Mas a ascensão dos agentes de IA e da personalização em tempo real quebrou essa premissa. Um agente que recomenda produtos, um modelo de churn que dispara um e-mail de retenção, um copiloto de suporte que lê o uso mais recente do cliente — todos precisam de insights calculados no warehouse entregues de volta aos sistemas operacionais em questão de minutos, e não após o próximo job em lote. O reverse ETL deixou de ser um item opcional no momento em que o data warehouse parou de ser o fim do pipeline e passou a ser o meio dele.
O timing do negócio também reflete uma onda mais ampla de consolidação na infraestrutura de dados. À medida que as cargas de trabalho de IA elevam o valor estratégico de dados limpos e bem roteados, as empresas que controlam os canais disputam para se tornar fornecedores completos — a dbt Labs adicionando transformação, a Snowflake adicionando runtime de aplicações e, agora, a Fivetran adicionando a última milha. Para a Census, a lógica da saída é igualmente clara: o reverse ETL como categoria isolada sempre correu o risco de ser absorvida pelas plataformas de forward ETL a montante, e uma saída avaliada em US$ 630 milhões para o líder da categoria — com a equipe fundadora intacta — é melhor do que uma lenta compressão pelos dois lados. Para os clientes, a promessa de curto prazo é menos fornecedores e integração nativa entre o data warehouse e as ferramentas operacionais; a questão de longo prazo é se a plataforma combinada conseguirá adicionar a camada de atendimento à IA que a próxima onda de compradores corporativos esperará como padrão.
O que o reverse ETL significa para o stack de dados
O acordo preenche a última lacuna no caminho de ida e volta do stack de dados moderno. O forward ETL — produto principal da Fivetran — move dados de fontes operacionais (aplicativos SaaS, bancos de dados, fluxos de eventos) para um data warehouse central, onde os analistas podem consultá-los. O reverse ETL fecha o ciclo sincronizando os dados do warehouse de volta para as ferramentas que os times de operações usam diariamente: sistemas de CRM, plataformas de automação de marketing, mesas de suporte. Sem ele, o warehouse é um arquivo somente leitura; com ele, o warehouse se torna o cérebro operacional do negócio, enviando segmentos de clientes calculados, scores de churn e sinais de uso de produto de volta para as ferramentas onde as ações de fato acontecem.
Para a Fivetran, o timing reflete uma mudança de mercado. A categoria de pipelines de dados se consolidou rapidamente à medida que as empresas reduziram o número de fornecedores, e os compradores que demandavam reverse ETL eram, cada vez mais, os mesmos times que implantavam cargas de trabalho de IA que exigem dados operacionais limpos alimentando modelos e agentes de volta. Controlar ambas as direções do pipeline — e ter a maior sobreposição de clientes da categoria — posiciona a Fivetran como a plataforma padrão de movimento de dados de ciclo completo exatamente no momento em que os agentes de IA precisam de acesso confiável e de baixa latência aos dados operacionais. A amizade do YC que tornou o negócio tranquilo é uma bela história; a lógica do stack de dados que o tornou inevitável é a verdadeira manchete — e um lembrete de que, em infraestrutura, as melhores aquisições são aquelas que ambos os lados viam chegar há uma década.
