Databricks объявила в четверг о приобретении ранней стадии стартапа Row Zero, специализирующегося на таблицах в облаке. Сделка подтверждает курс компании на расширение своих бизнес-инструментов через поглощения в рамках 2026 года. Источник упоминает лишь факт сделки без раскрытия условий.

Сообщается, что финансовая команда Databricks «влюбилась» в Row Zero за то, что инструмент мог масштабироваться за пределы одного миллиона активных строк в таблицах, и объединение его с собственным агентом искусственного интеллекта Genie позволило пользователям задавать сложные вопросы к данным в системах Databricks с помощью естественного языка. Такой подход позволяет анализировать, например, валовую маржу или статус потенциальных клиентов прямо в рамках таблиц, не вынуждая пользователей уходить в иные BI-решения.

Глава Databricks, Али Годси, прокомментировал в соцсетях, что «таблицы — один из таких интерфейсов, который любит каждый бизнес-аналитик», и добавил, что логично соединить бизнес-аналитику, агентов и spreadsheets. По его словам, благодаря интеграции Row Zero данные остаются в безопасном облаке Databricks, а взаимодействие с ними происходит через формат и формулы таблиц, что снижает риск передачи данных во внешние и менее защищённые сервисы.

По условиям сделки детали не разглашались. Row Zero основали бывшие инженеры AWS и Tableau; в мае 2025 года компания привлекла инвестиции в размере 10 миллионов долларов, а оценка на тот момент составляла около 40 миллионов долларов по данным PitchBook.

Сам Databricks продолжает активную политику роста: в августе прошлой кампании привлекла дополнительное финансирование на сумму примерно 5 миллиардов долларов, при этом годовой темп выручки достиг около 7 миллиардов долларов. Сообщается, что в 2026 году компания уже проводит новые сделки и намерена продолжать подобные поглощения, заявил Годси TechCrunch. Ранее в году Databricks приобрела Quotient AI и ранний стартап SiftD.ai, а в июне — кибербезопасностной стартап Panther и сервис Electric, разработавший легковесную Postgres-базу для локальных агентов.