데이터 파이프라인 관리 회사인 Datavolo는 클라우드 거대 기업 Snowflake의 데이터 관리 여정에서 한 단계 더 발전했습니다. Snowflake의 2025년 3분기 수익과 함께 발표된 이러한 움직임은 Snowflake 고객을 위한 데이터 통합 및 관리를 향상시켜 궁극적으로 워크플로를 간소화하고 전반적인 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
DataVolo는 Datavolo 이전에 Hortonworks와 Cloudera에서 주요 직책을 맡았던 Joe Witt와 Luke Roquet에 의해 2023년에 설립되었습니다. NSA가 데이터 처리를 위해 개척한 오픈 소스 프로젝트인 Apache NiFi를 기반으로 하는 이 회사의 플랫폼은 여러 엔터프라이즈 시스템 간의 데이터 흐름을 자동화하고 지원합니다. 인수 전 Datavolo는 Citi Ventures 및 General Catalyst를 포함한 투자자로부터 2,100만 달러의 벤처 자본을 조달했습니다.
Snowflake의 Datavolo 인수가 데이터 파이프라인의 미래를 바꿀까요?
Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy는 이번 인수를 통해 고객은 일회용 포인트 데이터 커넥터에서 클라우드 및 온프레미스에서 Snowflake의 데이터 클라우드로 데이터를 원활하게 이동할 수 있는 보다 불가지론적인 파이프라인으로 쉽게 이동할 수 있다고 말했습니다. Ramaswamy는 “Datavolo를 Snowflake 폴더로 가져옴으로써 Snowflake가 캡처하는 데이터 수명주기의 범위를 확장하고 있습니다.”라고 말했습니다. 이번 통합은 고객이 단순성, 비용 절감 및 데이터 확장성을 경험할 수 있도록 하기 위한 것입니다.
Witt는 ‘이런 일이 일어나서 기쁘다’고 말하면서 Snowflake의 리소스가 Datavolo가 더 빠르고 더 나은 솔루션을 구축하는 데 도움이 될 수 있다고 덧붙였습니다. 그는 Snowflake와의 제휴가 고객 경험을 단순화하는 것을 목표로 한다는 점을 인정하면서 “대규모 데이터 엔지니어링은 엄청나게 비용이 많이 들고 복잡할 수 있습니다”라고 지적했습니다.

이번 인수는 부분적으로 AI의 부상을 기반으로 효과적인 데이터 관리 솔루션에 대한 수요 급증의 필요성을 강조합니다. Fortune Business Insights는 성명서에서 전 세계 기업 데이터 관리 시장이 2032년까지 약 2,248억 7천만 달러에 달할 것이라고 언급했습니다. 이는 Great Expectations의 설문 조사에서 밝혀진 바와 같이 Datavolo 제품의 도움으로 해결할 수 있는 문제가 여전히 중요한 이유입니다. : 91%의 조직이 성능을 저하시키는 데이터 품질 문제에 직면했습니다.
그러나 예상보다 나은 수익 발표와 이번 전략적 인수 직후 Snowflake의 주식 점유율은 무려 19%나 증가했습니다. 또한 Snowflake는 AI 스타트업 Anthropic과 다년간의 파트너십을 발표했으며 해당 모델을 Cortex AI 및 Cortex Analyst와 같은 Snowflake 제품에 통합할 계획입니다.
이번 인수로 Snowflake의 시장 입지와 공공 부문 서비스가 강화되어 연방 조직이 Datavolo를 배포할 수 있게 되었습니다. 완료되면 Snowflake는 Apache NiFi 프로젝트를 계속 지원하고 오픈 소스 커뮤니티에 대한 지원을 약속합니다.
Snowflake는 2025년 회계연도 2분기에 제품 매출이 8억 2,900만 달러로 전년 대비 30% 증가했음에도 불구하고 그 성과를 거두었습니다. 그러나 영업 이익률은 -38.89%로 여전히 수익성이 없습니다. 그러나 분석가들은 Datavolo 기술을 Snowflake 플랫폼에 성공적으로 통합함으로써 올해 턴어라운드가 가속화될 것으로 예측했습니다. Snowflake는 지난 한 해 동안 31.21%의 강력한 매출 성장을 이루었으며 재무적 강점(부채보다 현금이 더 많음)을 활용하여 성장 이니셔티브를 계속 추구할 수 있는 위치에 있습니다.
이미지 크레딧: 데이터볼로
Datavolo가 Snowflake를 데이터 클라우드의 왕으로 만드는 방법에 관한 게시물이 TechBriefly에 처음으로 게재되었습니다.







