피치 덱 Break Down

Databricks, 최악의 피치 덱에서 50조원 기업으로

(피치 덱 공유)Databricks 피치 덱 분석

2024.02.20 | 조회 170 |
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데커파이

7일 안에 만드는 피치 덱. 피치덱 에이전시 데커파이 입니다.

7 만에 준비하는 IR  -  피치 에이전시 데커파이입니다. 

'피치 덱 Break Down'은 유명 스타트업의 피치 덱을 분석하는 시리즈 컨텐츠 입니다. 
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3개의 아티클에서 우리는 스타트업의 피치 덱이 
결코많이준비하는 것만이 능사가 아니라고 했습니다. 

오히려 분량이 적더라도,
짧은 시간 동안 투자자의 감정을 자극하여 관심을 이끌낼 수 있다면 
후속 검토를 이어나갈 수 있다고 했는데요.  

📌 데커파이 5가지 감정 앵커

  • 호기심 - 이야기의 시작
  • 기대 - 가능성의 발견
  • 의심 - 진정한 심사의 시작
  • 해소 - 의심을 확신으로
  • 제안 - Call to Action

과연 실제로도 짧고 간결한 피치 덱이 투자자의 관심을 끌 수 있을까요?
우리는 유명 스타트업의 피치 덱을 바탕으로 그것을 검증해보려고 합니다. 

이 글에서는 차세대 빅데이터 관리를 선도하는 데이터 분석 플랫폼,
Databricks의 피치 덱에서 어떻게 투자자의 관심을 끌고 있는지 살펴보겠습니다.


2013년, 일곱 명의 데이터 과학자와 교수들은 데이터 관리 분야를 혁신하겠다는 사명으로 뭉쳤습니다.

차세대 데이터 분석을 위한 비전을 가지고, 그들은 유명 벤처캐피탈 a16z의 공동 창업자인 Ben Horowitz에게 태핑했습니다.

이 때 사용된 피치 덱은 Horowitz가 경험한 것 중 최악이라고 혹평할 정도였지만, A16Z는 표면 아래 숨겨진 잠재력을 보고 결국 회사의 시리즈 A 투자 라운드를 이끌게 됩니다.

십 년이 흐른 지금, 그들이 심은 씨앗은 Databricks라는 데이터 관리 및 분석 분야의 거대 기업으로 성장했습니다. 이 플랫폼은 AT&T와 Toyota와 같은 9,000개 이상의 대기업들을 끌어들이며, 이 분야에서 비교할 수 없는 유용성과 혁신성을 증명했습니다.

2021년에는 380억 달러의 가치 평가를 받으며 전 세계에서 가장 가치 있는 스타트업 상위 10개 중 하나로 자리매김했습니다.

 

📮 Databricks Pitch Deck 

 

🏷️ Deck Break down

🔖 시장 및 기술 개요

  • The Big Picture
  • Big Data analytics today
  • Core Technology: Spark
  • General Functionality
  • Performance & Generality
  • Where does Spark Fit in?
  • Open Source Strategy

🔖 솔루션 및 경쟁력

  • Databricks: Next generation of data analytics
  • Make simple things easy
  • Make complex things possible
  • And everything fast
  • How are different from BI?

🔖 시장 전략 및 성장 

  • Gaining rapid traction
  • Initial Market strategy
  • Next steps
  • Reach all market segments
  • With leading technology
  • Our Approach
  • Making open source successful
  • Why pipeline builder and Dashboard?
  • How do we get there?
  • And make service ‘sticky’

🔖 데모 및 검증 

  • Demo
  • An analogy

🔖 재무 및 예측

  • Projected Budget
  • A Simple Story
  • Backup slides
  • What is the market size?

 

🏷️ Implication

Databricks의 시리즈 A 피치 덱은 빅데이터 분석 시장의 변화를 제시하며, Hadoop과 같은 기존 기술보다 Spark의 우위성을 강조합니다. 체계적으로 시장 기회를 소개하고, Spark가 가져온 기술적 진보를 개요하며, 이 시장을 잡기 위한 Databricks의 전략적 접근법으로 넘어갑니다.

1️⃣ 빅데이터 시장의 Landscape를 그리는 것으로 시작하여, 현재 솔루션의 부족함을 강조하고 Spark를 게임 체인저 기술로 위치시킵니다.

이 전략적 배치는 분야 내에서 혁신의 긴급성과 엄청난 잠재력을 강조하며, Databricks의 솔루션을 위한 무대를 마련합니다.

2️⃣ '솔루션 및 장점' 파트에서 Databricks가 "간단한 것들을 쉽게 하고 복잡한 것들을 가능하게 만듦"으로써 데이터 분석을 단순화하는 방법을 효과적으로 전달합니다.

이 파트는 기존 시스템의 pain point를 직접적으로 다루며, Databricks의 사용자 친화적이고 고성능 솔루션을 보여주기 때문에 중요합니다.

3️⃣ '시장 전략 및 성장' 파트에서는 Databricks의 성장 동력과 시장 점유율을 확보하기 위한 전략적 이니셔티브를 보여줍니다.

매진된 이벤트 사례를 통해 추진력을 어필하고, 명확한 시장 진출 전략과 함께, 이는 회사의 견고한 위치와 성장 궤도에 대한 투자자들의 확신을 강화합니다.

오픈 소스 전략의 포함은 이 서사를 더 강화하며, Databricks가 Spark 주변에 활기찬 커뮤니티와 생태계를 조성하려는 의도를 강조합니다.

4️⃣ '시연 및 검증' 및 '재무 예측' 파트는 신뢰도를 강화하고 사업의 재무적 통찰력을 보여주는 데 도움이 됩니다.

시연, 비유, 그리고 상세한 재무 예측을 통해, Databricks는 자사 플랫폼의 기술적 실행 가능성을 증명할 뿐만 아니라 수익성과 시장 지배로의 길을 제시합니다.


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