투자 라운드란?

마지막 업데이트: 2022년 5월 17일 | 0개 댓글
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미디어 산업 내, Data 분석과 AI에 대한 통합적인 접근법을 통해 데이터 기반의 혁신을 가속화 (출처: Databricks)

영상 이미지 컴퓨터 모바일

과거에 스타트업 업체와 작업을 가지일이 있습니다. 스타트업 업체들이 시작하면서 사소하지만 명확한 '정보, 지식'을 얻기가 곤란했다는 사실입니다. 그래서 나름 정보를 취합해 보았습니다.

'스타트업'이란 '명확한 비즈니스 모델을 가진 신생 벤처기업'을 말합니다.

스타트업이나 창업이나 비슷한 뜻입니다. 스타트업에서 겉멋을 좀 더 찾을 수 있습니다.

'스타트업 엑셀러레이터''소수의 창업기업을 선발하여 3개월 ~ 1년 동안 투자·교육·멘토링·네트워킹 등 전방위적인 지원을 해주는 기관' 입니다. 위에 말한 '소수의 창업기업'은 '명확한 비즈니스 모델을 가진 신생 벤처 기업, 즉 스타트업'을 말합니다.

스타트업 엑셀러레이터는 소수의 스타트업 기업을 지원하여, 투자 후 지분을 받아 수익을 창출합니다.

다시말하면, '이윤추구를 목적으로 하는 민간업체가 주도한다는 것'입니다. 경제 논리로 움직입니다. 주의해야할 점으로 스타트업 업체들은 엑셀러레이터에게 막연한 지원과 혜택을 기대하는 등의 헤이한 정신상태로 접근하면 안됩니다.

대표적인 해외 스타트업 엑셀러레이터 기관.

'Y Combinator', 'techstars', '500', 'dreamit', 'startupbootcamp', 'seedcamp', 'angelpad', 'alchemistaccelerator', 'nxtplabs', 'betaspring' 등.

대표적인 국내 스타트업 엑셀러레이터 기관.

'primer', 'sparklabs', 'fast-track', 'futureplay', 'd3jubilee'가 있습니다.

시장에서 떠도는 풍문으로는 스타트업의 핵심만 낼름 빼먹는 악날한 '스타트업 엑셀러레이터' 업체가 있다고 합니다. 여기서 언급한 기관들 중에도 이미 사라진 기관이 있을 수 있습니다.

스타트업과 관련하여 알아두어야 할 것들이 있습니다.

'벤처캐피탈' , 자금을 모집 및 운영하는 것.

'크라운드 펀딩' , 인터넷이나 소셜미디어 등을 활용해 다수의 개인으로부터 투자받는 방식.

'엔젤투자자', 자금지원과 경영지도를 해주는 개인 투자자. 경영지도의 정도는 서로 생각하는 정도가 다르니 계약서 상에 명확하게 명시하는 것이 중요하다고 합니다. 나중에 서로 오해를 줄여야 합니다.

'글로벌 엘셀러레이터 네트워크', 전 세계 59개 도시에 있는 50개의 엑셀러레이터가 소속된 네트워크입니다.

'데모데이', 스타트업에서 개발한 제품·모델 등을 미디어와 투자자에게 공개하는 자리(무대).

스타트업 엑셀러레이터를 통해 성공한 스타트업 업체.

세계적인 '스타트업 엑셀러레이터'인 '와이 컴비네이터'에서 소수의 스타트업을 선발하여 키워낸 세계적인 기업이 있습니다. '에이비엔비'와 '드랍박스'가 그 좋은 예가 될 수 있습니다.

클라우드 Top3가 투자한 ‘데이터브릭스’+최대 IPO ‘스노우플레이크’, 엔터프라이즈 AI는 어디로 가는가❔

클라우드 Top3가 투자한 ‘데이터브릭스’+최대 IPO ‘스노우플레이크’, 투자 라운드란? 엔터프라이즈 AI는 어디로 가는가❔

이 이미지는 대체 속성이 비어있습니다. 그 파일 이름은 img_news_01_blog.png입니다

👍 베스픽의 원픽

클라우드 Top3가 투자한 ‘데이터브릭스’
+사상 최대 IPO ‘스노우플레이크’,
엔터프라이즈 AI는 어디로 가는가?

얼마 전 클라우드 기반 데이터 플랫폼 업체 데이터브릭스가 시리즈 H 투자 라운드를 통해 16억달러 규모 추가 투자를 유치하고, 기업 가치를 380억 달러(약 45조 원)로 평가받았습니다.
미국 SW 기업 역사상 최대 IPO로 주목받은 스노우플레이크는 지난 8월에 한국 법인을 설립했습니다. 스노우플레이크의 시총은 958억 달러(약 112조 원)에 달합니다. 국내 시총 2위인 SK하이닉스(약 76조원)보다 크죠.

데이터브릭스는 올 초 AWS, 구글 모회사인 알파벳 산하 벤처 투자 회사인 캐피털G, 마이크로소프트, 세일즈포스벤처스 등으로부터 10억 달러 규모 투자를 유치했는데요. 클라우드 Top3의 투자를 받은 전례 없는 기업입니다.

엔터프라이즈 AI 시장에 클라우드 기업의 투자가 몰리는 이유는 무엇일까요?

많은 기업들이 점점 더 운영 비용 절감+제품 및 사용자 경험 개선+수익을 늘리기 위해 AI로 문제를 해결하려 하기 때문입니다. AI는 대규모 데이터 인프라에서 활용 가능하고, 따라서 데이터브릭스, 스노우플레이크와 같은 기업과 클라우드 업체는 공생 관계가 됩니다. 거기다 원격 근무라는 뉴노멀이 데이터 인프라를 클라우드로 채택하도록 가속화하고 있죠.

▷ 데이터브릭스+스노우플레이크, 무엇을 해결하나?

AI로 회사의 문제를 해결한다? 시작부터 쉽지 않습니다.
데이터들이 서로 다른 시스템에 서로 다른 표준에 따라 저장되어 있기 때문입니다.

데이터브릭스와 스노우플레이크는 크고 이질적인 데이터 소스를 한번에 다룰 수 있게 해줍니다. 여기서 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 개념을 잠깐 짚고가야 좀 더 이해가 쉬우실 것 같습니다.

빅데이터 관련 기사에서 ‘데이터 레이크’ 라는 개념을 종종 보셨을텐데요. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 큰 차이는 데이터의 정제 여부입니다. 위의 그림에서 보듯 데이터 레이크는 원시적인 정형/반정형/비정형 데이터를 모두 처리하고, 데이터 웨어하우스는 고도로 정제된 데이터를 처리합니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크가 따로 있다면? 마찬가지로 데이터간 단절 현상이 발생하게 됩니다.
이 문제를 해결하기 위한 최근의 트렌드는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합하는 것이며, 데이터브릭스와 스노우플레이크가 선도하고 있습니다.
데이터 레이크에 사용되는 저비용 스토리지에 데이터 웨어하우스에 있는 것과 유사한 데이터 구조 및 데이터 관리 기능을 구현하는 것입니니다.

데이터 웨어하우스 – 데이터 구조 및 데이터 관리 기능 강점
+
데이터 레이크 – 클라우드에 데이터 유지, 저렴한 비용과 유연성

→ 데이터브릭스의 레이크하우스
스노우플레이크의 데이터 클라우드

HSBC는 데이터브릭스의 레이크하우스를 이용해 14개 데이터베이스를 통합하고, 금융 데이터의 익명화 등을 처리해 작업 속도가 크게 향상되었고, 모바일앱 사용자 참여가 4.5배 증가했다고 합니다. 스타벅스 또한 Azure와 데이터브릭스를 기반으로 페타바이트 규모의 빠른 데이터 파이프라인을 구축했다고 합니다.
스노우플레이크는 슈퍼마켓 및 레스토랑 체인, 포장 식품 및 음료 회사, 의료 기관에 서비스를 제공하고 있습니다.

엔터프라이즈 AI 시장의 미래는?

데이터브릭스의 ARR은 2020년 4억 2,500만 달러에서 올해 6억 달러로 늘었습니다. 빠르게 성장하고 있는 시장이지만, 경쟁도 치열합니다.
구글, 아마존, MS 모두 데이터브릭스나 스노우플레이크와 비슷한 서비스로 발전할 수 있는 제품을 보유하고 있습니다. 구글은 빅쿼리, 마이크로소프트는 애저 시냅스, 아마존은 레드시프트를 갖고 있죠.

시장이 성숙해지면, 클라우드 기업들이 가격 경쟁력으로 더 많은 고객을 확보하게 될 수도 있습니다. 데이터+AI 전문 기업들이 클라우드 기업과 공생하게 될지, 경쟁하게 될지, 아니면 인수합병하게 될지 궁금해지네요.

📰 안보면 클나우

동남아 클라우드 시장을 둔 미-중 거대 기술 쟁탈전 투자 라운드란? 더보기
빠르게 성장하는 동남아시아 디지털 시장. AWS, 마이크로소프트, 알리바바 등 미-중 빅테크 기업들이 싱가포르, 인도네시아, 말레이시아 등 동남아 주요 국가에서 클라우드 컴퓨팅에 막대한 투자를 하고 있습니다.

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👉 가트너 매직 쿼드런트 2021 리포트 – 투자 라운드란? 자세히 보기

☁️ 안쓰면 클나우

클라우드 보안의 시작, OpsNow Security

완전히 새로운 환경에서의 클라우드 보안. 목표/정책 수립부터 대응까지 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막하실 텐데요. 그런 분들께 클라우드 보안 형상 관리 플랫폼 ‘옵스나우 시큐리티’를 추천합니다. 더 안전한 클라우드 운영 환경 만들기, 어렵지 않습니다.

OpsNow Security 핵심기능
– 클라우드 보안 취약점 진단 및 개선 가이드 제공
– 조직/프로젝트 단위 리소스 및 컴플라이언스 관리
– 보안 점수 대시보드 기반 클라우드 보안 수준 및 목표 관리
– 클라우드 보안 모범 사례 제공 및 정기/수시 업데이트
– 국내 컴플라이언스 및 정책 커스터마이징 지원

옵스나우 시큐리티는 Agentless 방식으로 별도의 설치 없이 빠르게 도입해 사용할 수 있고, 대시보드와 파일 다운로드를 활용하여 조직의 보안 수준과 개선사항을 쉽고 간편하게 확인하고 조치할 수 있습니다.

클라우드 도입 사례, 관리와 비용 절감을 위한 팁은 물론 국내외 IT 업계 소식까지
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투자 라운드란?

박수정 대표 변호사 법무법인 피디아/fidealaw

혁신적인 아이디어와 한국에서의 성공 경험을 기반으로 미국에 진출한 스타트업이 법인 설립 후 곧 직면하게 되는 고민은 어떻게 초기 자금을 조달할 것인가 하는 점이다 . 창업을 우선 창업자들이 모아둔 자금으로 시작을 했다고 하더라도 , 아직 별다른 매출이 아직 발행하지 않고 있는 상태에서 법인 설립 비용 , 사무실 임대 비용 , 기술 개발비 , 인건비 등 비용이 발생하기 때문이다 . 본 내용 에서는 미국에 진출한 스타트업이 본격적인 지분투자 (VC 펀딩 등 ) 를 받기 전인 창업 초기에 고려할 수 있는 자금조달 방법을 살펴보기로 한다 .

스타트업 기업의 투자 라운드란? 초기 자금조달이 어려운 이유

기업에 대한 전통적인 투자 방식은 투자금에 대한 대 가로 회사의 주식을 발행하는 지분 투자이지만 , 스타트업 초기에 본격적인 지분 투자가 이루어지는 일은 거의 없다 . 아무리 잠재력이 많은 스타트업이라고 하더라도 아직은 기업가치 산정에 기준이 되는 실적이 없어 투자의 가치를 정하기가 어렵기 때문이다 . 또한 일분일초를 아껴가며 기술 개발과 성장에 집중해야 하는 스타트업에 지분 투자를 받을 때 필요한 복잡한 계약 내용에 대한 협상과 법률적 검토를 할 수 있는 여력이나 경험이 없을 가능성이 크 기 때문이기도 하다 . 따라서 미국에서 대부분의 스타트업은 컨버터블 노트 (Convertible Note) 나 세이프 (Simple Agreement for Future Equity) 의 두 가지 방식을 이용해 초기단계의 자금을 조달하고 있다 .

첫째 , 컨버터블 노트 (Convertible Note)

컨버터블 노트 (Convertible Note) 는 투자금이 특정 시점에 주식으로 전환될 수 있는 일종의 회사채이다 . 컨버터블 노트는 지분 투자가 아닌 대출이기 때문에 회사는 만기 시 투자금 ( 대출금 원금 ) 을 이자와 함께 상환해야 한다 . 그러나 컨버터블 노트가 일반 대출과 다른 특징은 특정 시점 (conversion event: 일반적으로 회사가 일정금액 이상의 지분투자를 받게 되는 시점이나 회사가 매각되는 시점 등 ) 에 미리 정해진 비율 (conversion rate) 에 따라 투자금이 회사 지분으로 전환된다는 점이다 . 이때 전환될 주식 가격은 지분투자 라운드에서 정해진 밸류에이션에 연동해 일정 할인율 (discount rate or valuation cap) 이 적용되기 때문에 , 컨버터블 노트 투자자는 다른 지분 투자자들보다 할인된 가격에 주식을 받을 수 있게 된다 . 스타트업 입장으로는 컨버터블 노트를 투자 받을 때 미리 밸류에이션을 정하기 위해 시간과 에너지를 낭비할 필요 없이 , 투자금을 받아 제품개발과 성장에 집중할 수 있다는 장점이 있다 . 또한 전환사채 계약서는 지분 투자 계약에 비해 훨씬 그 내용이 간단해 몇 가지 협상 포인트만 잘 인지하고 있다면 비교적 빠르게 계약서 검토와 투자를 진행할 수 있다는 점에서 초기 스타트업의 자금 조달 방식으로 적합하다 .

둘째 , 세이프 (SAFE: Simple Agreement for Future Equity)

세이프 투자란 그 이름 그대로 “ 미래 지분 투자를 위한 간단한 계약 ” 을 말하며 , 세이프 계약 후 미래에 지분 투자 라운드가 있을 때 미리 정해둔 할인율이나 밸류에이션 캡에 따라 회사의 주식이 발행되는 조건부 지분 투자 계약을 말한다 . 세이프는 컨버터블 노트와 마찬가지로 미리 회사의 가치를 정할 필요가 없다는 장점이 있다 . 그러나 회사의 부채로 인식되는 컨버터블 노트와는 달리 만기일이나 이자나 원금 상환의무가 없다는 장점이 있다 . 또한 미국 실리콘밸리의 유명 액셀러레이터인 와이 콤비네이터(Y Combinator) 가 세이프를 처음 개발한 이후 꾸준히 표준계약서를 업데이트하고 있기 때문에 이를 이용하면 좀 더 간편하고 신속히 투자를 받을 수 있다는 장점도 있다 ( 물론 세이프 계약서의 주요 계약 조건을 잘 이해하고 있어야 할 것이다 ). 실제로 최근에는 많은 스타트업들이 컨버터블 노트보다 세이프 쪽으로 방향을 전환하고 있다 .

한국에서도 몇 년 전 스타트업 투자 장려를 위해 미국식 컨버터블 노트와 세이프 투자를 도입했지만 아직 상용화 되지는 않고 있는 것으로 알고 있다 . 그러나 미국에서는 이 두 가지 방식은 스타트업의 초기 자금 조달에 널리 통용되고 있기 때문에 이에 대한 정확한 이해가 중요할 것이다 .

※ 이 원고는 외부 전문가가 작성한 정보로 KOTRA의 공식 의견이 아님을 알려드립니다.

공공누리 제 4유형(출처표시, 상업적 이용금지, 변경금지) - 공공저작물 자유이용허락

KOTRA의 저작물인 ([기고] 스타트업 기업이 미국 진출 시 고려해야 하는 초기 자금조달방식)의 경우 ‘공공누리 제4 유형: 출처표시+상업적 이용금지+변경금지’ 조건에 따라 이용할 수 있습니다. 다만, 사진, 이미지의 경우 제3자에게 저작권이 있으므로 사용할 수 없습니다.

아마존, 구글도 앞다퉈 투자! '데이터브릭스'의 비결은?

데이터브릭스(Databricks)는 자사를 ‘데이터 + AI 회사’라고 말합니다. 데이터브릭스의 소프트웨어는 기업들이 가진 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석합니다. 또한 데이터가 인공지능(AI) 모델 적용에 준비될 수 있도록 지원하고 있습니다.


지난 2월 초, 데이터브릭스는 AWS, 알파벳의 벤처 조직인 캐피탈G, 세일즈포스 벤처스, 마이크로소프트 등 주요 클라우드 벤더들이 대거 참여한 가운데, Series G 라운드 투자(10억 달러)를 받았습니다. 이 회사는 마이크로소프트로부터 작년 2월에 Series E라운드(2억 5,000만 달러)와 10월에는 Series F 라운드(4억 달러)를 이미 투자받기도 했습니다. 이처럼 데이터브릭스는 IPO 바로 전 라운드에서 클라우드 Top 3(아마존, 구글, 마이크로소프트)의 투자를 모두 받은 전례 없는 기업으로 큰 주목을 받았습니다. 이같은 투자는 데이터브릭스가 기업 데이터 관리를 지원하는 클라우드 소프트웨어 회사 스노우플레이크(Snowflake)처럼 성장의 기회를 지녔다고 여겼기 때문으로 분석됩니다.


특히 글로벌 1위 클라우드 사업자인 아마존은 그동안 후기 단계 스타트업 투자에 소극적인 경향을 보여왔는데요. 이런 점을 감안하면 데이터브릭스에 대한 투자는 더욱 주목되는 투자 행보임에 틀림이 없습니다. 데이터브릭스의 CEO 알리 고드시는 “Series G 라운드 자금 유치의 원동력은 클라우드 기업들과의 파트너십이다”며 “이들 클라우드 기업들과 데이터브릭스는 공생 관계에 있다”고 말했습니다. 또한 “클라우드에 있는 대부분의 데이터가 기본적으로 데이터 레이크에 있을 것으로 판단한다”면서 “자사는 더 많은 것들을 구동하기 위한 솔루션을 구축해 가는 가운데 이번에 확보한 투자금 10억 달러 중 8억 달러로 M&A 기회를 탐색할 예정”이라고 밝혔습니다.


데이터브릭스는 기업들이 다량의 데이터를 저장하는 ‘하둡’ 기술의 대안으로 ‘아파치 스파크(Apache Spark)’ 버전의 실행을 지원하면서 더욱 두각을 나타냈습니다. 이 기술은 세일즈포스 소유의 태블로와 같은 데이터 시각화 소프트웨어에서 탐색을 위해 데이터를 정리하는 데에 도움이 될 수 있는데요. 데이터브릭스의 소프트웨어는 간단한 실행 방법으로 기업들이 데이터를 configuring 및 업데이트하는 것에 대해 걱정할 필요가 없게 합니다. 뿐만 아니라, 기업들이 인공지능 모델을 배포하는 것에도 많은 도움을 주고 있습니다.

데이터브릭스를 이해하기 위해서는 먼저 데이터 관리 영역에서 해결하고자 하는 이슈가 무엇인지, 이를 어떻게 해결했는지 살펴볼 필요가 있습니다. 데이터브릭스에 따르면 데이터 분석가, 데이터 과학자, 인공지능 전문가들은 업무에 사용할 수 있는 고품질의 최신 데이터가 부족하다는 사실에 많이 실망하는 것으로 나타났습니다. 이러한 좌절감 중 일부는 포춘 500대 기업에서 흔히 볼 수 있는 ‘2계층 데이터 아키텍처’의 단점 때문인데요.


이러한 아키텍처는 데이터 분석가에게 거의 불가능한 선택 옵션을 제공합니다. 이는 데이터 레이크에서 실시간성은 높지만 신뢰할 수 없는 데이터를 사용하고, 데이터 웨어하우스에서 고품질의 데이터이지만 오래된 데이터를 사용해야 하기 때문이죠. 뿐만 아니라 데이터 웨어하우징 솔루션이 가진 폐쇄된 포맷으로 인해 고품질 데이터 소스에서 오픈소스 데이터 분석 프레임워크를 사용하기란 매우 어려운 상황입니다.


하지만 데이터브릭스의 레이크 하우스(lakehouse) 아키텍처는 데이터 레이크 바로 위에 데이터 웨어하우스 계층이 가진 높은 안정성, 성능의 이점을 제공합니다. 궁극적으로 웨어하우스 계층을 제거함으로써 복잡성, 비용, 운영 오버헤드를 줄여줍니다. 동시에 레이크 하우스는 실시간 스트리밍과 배치 처리의 효율적이고 쉽고 안정적인 병합을 지원하는데요. 이로 인해 항상 최신의 데이터가 분석에 활용되도록 보장한다는 장점을 지니죠.

레이크 하우스의 비전 (출처: Databricks Slideshare)


데이터브릭스는 데이터 웨어하우스의 구조화된 분석 이점을 저비용의 클라우드 기반 데이터 레이크에 저장되어 있는 데이터로 가져오는 전략을 취합니다. 엔터프라이즈 데이터 아키텍처의 간소화를 추구하는 것인데요. 데이터브릭스는 레이크 하우스 스토리지 레이어의 일부로 델타 레이크(Delta Lake)를 활용합니다. 또한 고급 분석 워크로드를 확장하는 데 ML프로우(MLflow)를 활용합니다.


레이크 하우스 개념의 핵심 요소 중 하나는 구조화된 트랜잭션 계층입니다. 데이터브릭스는 2019년 4월 델타 레이크의 출시와 함께 자사의 ‘유니파이드 애널리틱스 플랫폼(Unified Analytics Platform)’에 트랜잭션 기능을 추가했습니다. 유니파이드 애널리틱스 플랫폼은 AWS나 마이크로소프트의 애저(Azure) 클라우드 스토리지에 있는 데이터에 대해, 스파크 기반의 데이터 처리를 의미합니다. 최근 데이터브릭스는 대규모 데이터셋을 저장 및 분석하기 위한 자사의 소프트웨어가 구글 클라우드에서도 제공될 것이라고 밝힌 바 있습니다. 이에 데이터브릭스 고객들은 자신의 빅데이터 애플리케이션을 마이크로소프트 애저, 아마존, AWS 뿐만 아니라, 구글 클라우드에서도 실행할 수 있게 됐습니다.


2020년 7월, 데이터브릭스는 쿼리 가속화를 위한 보완적인 고성능 쿼리 엔진인 델타 엔진(Delta Engine)을 제공하면서 레이크 하우스 포트폴리오를 강화하기도 했습니다. 이후 2020년 11월에는 SQL Analytics를 출시해 데이터 분석가가 데이터 레이크에서 직접 표준 SQL 쿼리를 보다 쉽게 실행할 수 있게 했습니다. 이를 통해 기업들은 태블로나 마이크로 소프트 파워 BI 투자 라운드란? 등의 비즈니스 인텔리전스 도구를 데이터 저장소에 쉽게 연결할 수 있게 됐습니다. SQL Analytics는 여러 면에서 데이터브릭스가 구축해 온 레이크 하우스의 개념을 실현하는 제품이라 볼 수 있습니다.

최근 출시된 제품군인 SQL Analytics (출처: Databricks)


데이터브릭스는 광고/마케팅 기술, 에너지/유틸리티, 엔터프라이즈/소프트웨어, 금융 서비스, 게임, 헬스케어, 미디어/엔터테인먼트, 연방정부, 리테일/소비재 및 생명과학 등 다양한 산업에 걸쳐 내 6,000곳 이상의 고객사를 확보하고 있습니다. 데이터브릭스 CEO 알리 고드시는 “고객사 대부분이 델타 엔진과 델타 레이크를 사용하여 레이크 하우스를 구축했다”고 언급했습니다.


매장 내에서 모바일 채널에 이르기까지 옴니채널 소비자 트렌드가 가속화됨에 따라 과거 10년에 걸쳐 달성되었던 이커머스 판매량 증가가 단 10주 만에 일어났습니다. 때문에 리테일러는 빠르게 변화하는 소비자 행동에 신속히 대응하고, 새로운 데이터와 분석적인 접근을 통해 보다 탄력적인 공급망을 구축해야 하는 과제에 놓이게 됐습니다. 즉, 리테일러는 생존과 성장을 위해 종전의 데이터 사일로를 없애고, 정형/반정형/비정형 등 모든 형태의 데이터에서 실행가능한 통찰력을 도출해야 하는 상황입니다.


데이터브릭스는 이러한 리테일러가 당면한 과제 앞에서, 데이터 수집에서부터 데이터 쿼리에 이르기까지 빅데이터 및 분석을 위한 유니파이드 데이터 애널리틱스 플랫폼을 제공했습니다. 덕분에 스타벅스, H&M, CVS 파머시 등을 고객사로 확보했습니다. 스타벅스는 데이터브릭스를 통해 수요를 대규모로 예측할 수 있었으며, H&M은 AI 기반으로 공급망 운영을 간소화했습니다. 약국 체인 사업자인 CVS는 매일 800만 명의 고객에게 개인화된 경험을 제공했습니다.

리테일 산업 내, 비즈니스 인텔리전스(BI)와 머신러닝(ML)을 위한 데이터 레이크의 제공가치 (출처: Databricks)

스타벅스에서 데이터는 매우 중요합니다. 전 세계 3만개 이상의 매장에서 수십억 개의 트랜잭션 데이터 포인트가 생성되고, 해당 데이터들이 데이터 기반 혁신과 운영 개선을 촉진하는 데 활용할 수 있기 때문입니다. 스타벅스는 데이터브릭스를 활용해 전사적으로 활용할 수 있는 통합 데이터 및 분석 인프라를 한곳에 구축함으로써, 페타바이트 규모의 빠른 데이터 파이프라인을 투자 라운드란? 구축했습니다. 이를 통해 재고 관리를 개선하고 새로운 제품 및 서비스 혁신을 실현할 수 있는 머신러닝 모델을 신속하게 구축할 수도 있었죠.


2020년 6월에 개최된 세션에서 스타벅스의 데이터 분석 및 엔지니어링 이사인 비시 수브라마니안은 데이터 기반의 의사결정을 지원하기 위해 자사가 데이터브릭스의 델타 레이크와 스파크를 어떻게 활용했는지를 설명했습니다. 구체적으로 스타벅스는 마이크로소프트 애저 및 데이터브릭스의 델다 레이크를 기반으로 하는 ‘브류키트(BrewKit)’이라는 자체 데이터 분석 플랫폼을 구축했는데요. 델타 레이크를 통해 과거 데이터와 라이브 데이터 집계를 함께 투자 라운드란? 구축할 수 있게 됐다고 합니다. 이로써 스타벅스는 매장 파트너들에게 히스토리와 현재 시간을 기반으로 한 실시간 인사이트를 제공할 수 있게 됐습니다.

(출처: Databricks Slideshare)


스타벅스의 전략적 관점은 데이터 수집을 일상화하는 것으로 변화했습니다. 이에 스타벅스의 팀과 구성원들은 데이터를 A지점에서 B지점으로 이동시키는 방법에 집중하기보다 가치 창출이라는 비즈니스 본연의 문제에 집중할 수 있게 됐습니다.

탈중개화, 변덕스러운 청중, 고객의 시간, 지갑을 열기 위한 새로운 경쟁 등이 미디어 엔터테인먼트 산업 내 오래된 비즈니스 모델을 파괴했습니다. 또한 디지털 콘텐츠가 이러한 변혁을 촉발했죠. 이 가운데 실시간 온디맨드 세계의 니즈를 충족하고 고객이 원하는 방식으로 고객을 참여시키는 기업만이 성공할 수 있게 됐습니다.


데이터브릭스는 미디어 산업 내 컴캐스트, 라이엇게임즈, 쇼타임 등을 고객사로 확보하고 있습니다. 미국 최대 케이블/인터넷 제공 사업자인 컴캐스트는 데이터브릭스를 통해 음성 기반 서비스에 대한 고객의 참여율을 높였습니다. 그리고 리그 오브 레전드의 개발사인 라이엇게임즈는 6,700만 명의 게이머들에게 맞춰진 개인화된 경험을 제공할 수 있었죠. 바이어컴CBS 산하의 케이블TV 채널인 쇼타임은 개별 고객에게 콘텐츠 프로그램과 가격 구성이 끼치는 영향에 대한 이해를 기반으로 고객 이탈을 방지했습니다.

미디어 산업 내, Data 분석과 AI에 대한 통합적인 접근법을 통해 데이터 기반의 혁신을 가속화 (출처: Databricks)


컴캐스트는 미국에서 가장 큰 케이블/인터넷 제공 사업자로 3,000만 명의 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 지난 몇 년간 머신러닝/자연어 처리를 활용하여 고객 경험을 혁신해 왔는데요. 지난 2015년 X1 보이스 리모트를 출시하고, 2019년에 약 2,000만 대 보급했으며, 2018년 기준으로 약 80억 건의 보이스 쿼리가 발생했습니다. 고객들은 시청하고 싶은 콘텐츠를 찾거나 최신의 뉴스나 스포츠 결과를 알고 싶거나, 집을 제어하고 청구서를 확인할 때 X1 보이스 리모트를 사용합니다. 서비스 이용 시의 문제 해결에 있어서도 자연어를 활용하고 있습니다.

컴캐스트의 X1 보이스 리모트 작동 방식 (출처: 투자 라운드란? Databricks)


이러한 고객의 다양한 쿼리/애플리케이션이 가진 공통점이 있습니다. 이를 지원할 머신러닝 모델을 생성 및 운영하기 위해서는 효율적이고 탄력적으로 매일 단위의 수많은 테라바이트(TB) 규모의 데이터를 수집할 필요가 있다는 사실입니다. 또한 새로운 아이디어를 빠르게 탐색할 수 있는 머신러닝 플랫폼이 필요합니다. 동시에 결과값으로 도출된 머신러닝 모델을 대규모의 프로덕션 환경에 자동적으로 배포할 수 있어야 합니다.

머신러닝 모델을 대규모로 구축해야 하는 과제(위) 해결방안(아래) (출처: Databricks)


컴캐스트는 과거 효율적인 데이터 처리에 어려움을 겪었습니다. 분석을 위해 세션화해야 하는 페타바이트 규모의 방대한 데이터와 복구하기 어려운 복잡한 데이터 파이프라인, 전 세계의 데이터 과학자들이 서로 다른 스크립팅 언어로 작업하는 데서 발생하는 데이터 과학 협업의 어려움, 수동적이고 느린 ML 모델 관리, 최신 툴과 모델을 사용하는 개발 팀과 입증된 인프라 배포를 원하는 운영팀 간의 마찰 때문이었는데요. 그러나 데이터브릭스의 기술로 페타바이트 규모의 데이터 분석을 할 수 있는 고성능 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 그리고 100여 개 모델의 수명주기를 쉽게 관리하여 음성인식 및 머신러닝 기반의 혁신적인 시청자 경험을 만들 수 있었습니다. 이로 인해 컴캐스트는 데이터 처리를 위한 전체 컴퓨팅 비용을 10배 절감했고, 인프라 관리를 위한 Devops 리소스가 90% 감소했습니다. 더불어 데이터의 배포 시간을 수 주에서 수 분으로 감소시킬 수 있었습니다.

‘레이크 하우스'라는 용어로 대표되는 현재의 데이터 관리 혁신은 데이터 웨어하우스가 가진 데이터 구조/관리 기능을 데이터 레이크의 저렴한 스토리지와 결합하도록 설계된 환경이라고 요약할 수 있습니다.


스노우플레이크와 같은 데이터 웨어하우스 플레이어는 저장과 컴퓨팅 비용을 분리하여 모든 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장하는 것과 관련된 비용을 크게 줄이고 있습니다. 반면 데이터브릭스와 같은 데이터 레이크 플레이어는 데이터 레이크 바로 위에 데이터 웨어하우스 계층이 가진 높은 안정성, 성능 이점을 제공합니다. 궁극적으로 웨어하우스 계층을 제거함으로써 복잡성, 비용, 운영 오버헤드를 줄이고 있는 것이죠.


방대한 데이터로부터 인사이트를 얻고자 하는 현 시대에, 올해는 데이터 사일로가 가진 문제점을 해결하고, 엔터프라이즈 데이터 아키텍처를 간소화해가려는 이들 사업자의 노력과 성장이 더욱 주목받을 것으로 예측됩니다.

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투자자의 pro-rata 권리 계산하기

지난번에 투자자들의 pro-rata 권리에 대해서 짧게 쓴 글이 있다. 우리말로는 ‘신주인수권’ 또는 ‘증자참여권’ 이라고 하는 pro-rata 권리에 대해서 간단히 개념만 설명했는데, 최근에 우리 투자사들의 후속 투자 유치 관련, 기존 투자자들의 pro-rata 권리 계산하는 걸 도와주면서 다른 창업자분들도 알면 좋을 거 같아서 조금 더 자세하게 적어본다.

이해를 돕기 위해서 ‘주식회사 청담동’ 이라는 가상의 회사를 하나 만들어 보겠다. 이 회사는 1년 전에 시드 투자를 받았고, 이번에 100억 원 포스트 밸류에이션에 총 20억 원의 시리즈 A 투자유치를 하고 있다. 지금까지 발행된 주식 수가 100,000 주인데 창업팀이 70,000 주(70%), 투자자들이 30,000 주(30%)를 밑의 도표와 같이 보유하고 있다.

cap table 1

그러면 이번 20억 원 라운드에서 기존 투자자들이 자신들이 보유한 지분율을 유지하기 위한 신주인수권리를 행사하기 위해서는 각 얼마를 추가 투자해야 하는지, 그리고 이에 상응하는 주식 수는 어떻게 되는지 한 번 계산해보자.

일단 이해를 위해서 주식회사 청담동의 시리즈 A 투자 이후의 지분 변동률과 이에 따른 각 투자자의 pro-rata 내용을 도표로 만들어 봤다.

주식회사 청담동의 pro-rata 내역(시리즈 A 투자 이후)

주식회사 청담동의 pro-rata 내역(시리즈 A 투자 이후)

1/ 시리즈 A의 주식 가격 산정
이건 간단한 산수이다. 이번에 발행할 주식의 수를 X 라고 하면, 이미 발행한 100,000 주에 이를 더한 합이(100,000 + X) 시리즈 A 이후 발행된 총 주식 수 이다. 그리고 X가 전체 주식의 20%이니,

X / (100,000 + X) = 20%
X = 25,000

즉, 이번 라운드에서 추가 발행해야 하는 신주는 25,000 주이다. 그리고 이 25,000 주의 총 가격이 이번에 들어오는 투자금 20억 원이다. 그러니 이번 라운드의 주당 가격은 80,000원이다(=80,000원짜리 주식을 25,000개 발행하면 20억원)

2/ 각 주주의 지분 희석률 계산
이 또한 간단한 산수이다. 예를 들어서 스트롱 벤처스는 이미 청담동의 10,000 주를 가지고 있었고, 이는 시리즈 A 투자 받기 전 회사의 10% 이다. 하지만, 20억 원 추가 투자를 받으면 25,000 주의 신주가 발행되어 회사의 전체 주식 수가 100,000에서 125,000 주로 증가하기 때문에 이 10%가 8%로 희석된다(=10,000 주 / 125,000 주)
다른 투자자들의 지분도 이와 같은 방식으로 희석된다.

3/ 각 주주의 pro-rata 계산
스트롱벤처스는 이번 라운드를 통해서 지분율이 8%로 감소하였으니, 기존 지분율 10%를 유지하려면 회사 지분의 2%를 추가 구매해야 한다. 이를 주식 수로 계산해 보면 2,500 주 이다(=125,000 주 x 2%). 1번 에서 계산한 주당 가격 80,000원에 2,500 주를 곱하면 스트롱벤처스가 pro-rata 권리를 행사하기 위해서 추가로 투자해야하는 금액이 계산된다. 즉, 80,000원 x 2,500주 = 2억 원 이다.

정리해보면, 20억 원의 시리즈 A 라운드 중 기존 투자자들이 초기 지분율을 유지하기 위해서 추가 투자해야 하는 총 금액은 6억 원이며, 신규 투자자들은 14억 원까지 투자를 할 수 있다(창업팀의 pro-rata 부분이 여기에 해당한다. 창업팀은 pro-rata 권리가 없다). 물론, pro-rata 권리는 말 그대로 투자자들의 권리이지 의무가 아니다 . 어떤 투자자들은 이 권리를 행사하지 않고 그냥 지분의 희석을 선택할 것이고, 어떤 투자자들은 pro-rata 권리를 모두 행사하지 않고 더 적은 금액만을 행사할 수도 있다.

하지만, 회사가 가는 방향이 맞고 창업팀이 실행을 잘 한다면, 현명한 투자자라면 무조건 pro-rata 권리를 행사할 것이다. 초기 투자자들이 돈을 벌 수 있는 가장 확실한 방법이자 무기가 이 권리이기 때문이다. 회사가 워낙 좋으면 기존 투자자들이 자신들의 pro-rata 권리 이상의 투자를 원하기도 하지만, 대부분의 후속/신규 투자자들이 이를 허용하지 않는다. 그렇기 때문에 좋은 회사를 초기에 발굴했다고 생각한다면, 대부분의 투자자는 의미있는 지분투자를 하고, 계속 그 지분을 유지하기 위해서는 pro-rata 투자를 한다.

그런데 투자자들도 귀가 얇은 사람들이 있어서 본인들이 이 권리를 행사할지, 또는 행사를 해도 얼마를 할지가 라운드를 진행하면서 수시로 변동될 수도 있다. 가령, 신규 투자자들이 별로 관심을 두지 않으면 기존 투자자들도 추가 투자를 하지 않겠다고 하지만 갑자기 굉장히 유명한 VC가 투자를 하겠다고 하면, 기존 투자자들이 pro-rata 투자를 하겠다고 하는 경우도 여러 번 봤기 때문이다. 보통 이렇게 진행되니 위에서 예를 든 20억 원 라운드 중 기존 투자자와 신규 투자자들이 총 얼마 할지는 계속 변동된다.


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