兩家大數據先驅Cloudera和Hortonworks今天宣佈了它們所謂的相對平等的合併，聲稱將把兩家公司合併成一家年收入達7.2億美元的新實體。
這筆全股票交易標誌著長期慢慢整合的大數據市場加快了步伐；大數據是個統稱，涵蓋的諸多技術讓公司能夠收集、分析和使用眾多公司、顧客、聯網設備生成的海量數據及其他各種信息。尤其是，這兩家公司都經銷最初由雅虎公司開發的Hadoop開源大數據軟件以及相關軟件。
Cloudera首席執行官湯姆•賴利（Tom Reilly）在今天的電話會議上表示：“合併後公司將擁有更大的規模來更快地進行創新。眼下是兩家公司走到一起的最佳時機。”
他還表示，新公司將更加關注軟件容器，這是一種在多種計算環境上運行軟件，又無需重寫軟件的方法。實際上，新公司將旨在在客戶的數據中心內部提供雲計算，這個名為混合雲的趨勢已在整個行業大行其道。此外，賴利專注於“物聯網”這個潛在市場，物聯網這個概念是指收集並利用計算機網絡邊緣的無數聯網設備生成的數據。
他在聲明中補充道：“我們雙方的業務具有很強的互補性和戰略性。通過將Hortonworks在端到端數據管理方面的專長與Cloudera在數據倉庫和機器學習方面的專長結合起來，我們有望提供業界第一個從邊緣到AI的企業數據雲。這個願景將使我們的公司能夠實現共同的目標，即幫助客戶成功地實現數字化轉型。”
強強聯合（圖片來源：Cloudera / Hortonworks）
至於Hortonworks首席執行官羅布•比爾登（Rob Bearden），他表示到時會有“大量的交叉銷售機會”，這意味著每家公司的產品都能夠賣給對方的客戶群。他說：“幾乎在一夜之間，我們的所有客戶都能夠體驗邊緣到AI。”
市場研究公司Wikibon的分析師斯圖•米尼曼（Stu Miniman）表示，這筆交易在坊間已傳了一段時日，代表了兩個宿敵之間的聯姻。他說：“勢不兩立的Hatfields家族和McCoys家族攜手起來。”
他特別指出，市場存在的問題是，大多數公司試圖銷售開源軟件的商業版本或服務，卻仍在虧本。米尼曼說：“許多公司退出了賣Hadoop發行版這塊業務，原因是成本很高，卻無利可圖。很難做到既支持所有這些開源項目又賺錢，所以此舉在情理之中。”
的確，大數據查詢服務公司Starburst首席執行官、Hadoop資深人士賈斯廷•伯格曼（Justin Borgman）說：“Cloudera多年來希望這麼做。兩家供應商在Hadoop市場的競爭早已在拼刺刀；通過成立一家壟斷企業，它們最終有條件提高價格，並止住收益表接連虧損的頹勢。”
兩家公司的高管表示，他們將提供為期三年的時間窗口，在此期間客戶可以繼續使用Cloudera的產品或Hortonworks的產品，但在幾個季度內會向希望遷移的客戶提供“統一版本”。
投資者以及參加電話會議的分析師都看好這筆交易，從週二兩家公司的股價來看，合併後公司的估值將達到52億美元。消息甫出，Cloudera的股價在盤後交易時段上漲了14%，Hortonworks的股價更是猛漲了17%。
這兩家公司（以及現在的合併後公司）不光與AWS等大型雲計算公司競爭，還與MapR Technologies Inc.等私營公司競爭。Hortonworks於2014年上市，Cloudera去年首次公開募股。 8月，Hortonworks報告最近一個季度的收入增長40%，達到8630萬美元，而Cloudera在9月初報告的第二財季收入增長23%，達到1.103億美元。
在這筆交易中，Cloudera成為更主導的一方，因為其股東將擁有合併後公司60%的股權，而Hortonworks的股東將持有40%的股權。此外，賴利將擔任首席執行官，而比爾登將加入新實體的董事會。Wikibon的首席研究官彼得•伯里斯（Peter Burris）特別指出：“Cloudera擁有更優質的可替代資產組合，因此它佔了大頭。”
此外，Hortonworks首席運營官斯科特•戴維森（Scott Davidson）將出任合併後公司的首席運營官，Hortonworks首席產品官阿倫••C•默西（Arun C. Murthy）將保持同樣的頭銜，Cloudera首席財務官吉姆•弗蘭科拉（Jim Frankola）也是如此。
合併後公司面臨的市場（圖片來源：Cloudera / Hortonworks）
弗蘭科拉在電話會議上表示，兩家公司合併有望節省1.25億美元的成本，不過省下來的一部分錢將在明年完成整合後重新投入到業務中。他表示，到2020年，他預計每年收入有望超過10億美元，年增長20%，現金流將超過1.5億美元，而營業現金流利潤率超過15%。
合併後公司將擁有2500多個客戶，其中120個客戶的年度經常性收入超過100萬美元，將擁有逾5億美元的現金，且無債務。
伯里斯特別指出，新公司需要克服幾個挑戰：提高整合效率，改組Hadoop和Hadoop產品組合（以便用於現代AI和機器學習應用），以及縮短客戶創造價值的時間，以便更多的雲方案迅速改進時，可以牢牢吸引客戶。
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