Databricks купила Row Zero для работы с данными через таблицы и AI

Databricks приобрела ранний стартап Row Zero, разработавший облачный табличный сервис, способный масштабироваться более чем до 1 млн строк в реальном времени. Компания планирует объединить продукт с собственным AI-агентом Genie, который отвечает на сложные вопросы о данных в системах Databricks по запросам на естественном языке. Условия сделки не раскрываются.

Таблицы как интерфейс к корпоративным данным

По словам гендиректора Databricks Али Годси, финансовая команда компании начала использовать Row Zero и оценила его возможности. Затем инструмент стали связывать с Genie: агент помогает анализировать, например, маржинальность или состояние сделок в воронке продаж.

Идея интеграции состоит в том, чтобы аналитики и другие сотрудники работали с данными в привычном табличном интерфейсе и с привычными формулами. При этом корпоративные данные остаются в облачной среде Databricks, а не переносятся в отдельные таблицы, которыми могут обмениваться вне защищённого контура.

Row Zero основали бывшие инженеры AWS и Tableau. В мае 2025 года стартап привлёк 10 млн долларов при оценке около 40 млн долларов, следует из данных PitchBook.

Серия покупок Databricks

Поглощение Row Zero продолжает активную M&A-стратегию Databricks. В августе компания закрыла раунд финансирования на 5 млрд долларов, о котором оценке Databricks в 190 млрд долларов сообщает в контексте оценки Databricks в 190 млрд долларов, а годовой темп выручки достиг 7 млрд долларов.

В марте Databricks приобрела Quotient AI, занимающуюся оценкой и обучением с подкреплением для AI-агентов, а также стартап интерактивных ноутбуков SiftD.ai. В июне компания купила Panther, разработчика решений для центра операций безопасности. Месяцем ранее в состав Databricks вошла Electric — создатель компактной базы данных PGlite на базе Postgres для локального запуска агентских приложений.

Годси заявил TechCrunch, что Databricks намерена совершать больше подобных приобретений. Для бизнеса практический смысл сделки заключается в возможности сочетать AI-агентов, табличную работу и защищённое хранение данных в одном контуре, не меняя привычный для аналитиков способ взаимодействия с показателями.