UTAH / LONDON (IT BOLTWISE) – Databento, der KI- und Trading-Futterlieferant für institutionelle Marktteilnehmer, hat in einer Series B 97 Millionen US-Dollar eingesammelt. Die Firma verspricht dabei weniger Lizenzen pro Arbeitsplatz, sondern nutzungsbasierte Datenfeeds und eine technische Komplettlösung vom Capture bis zur Bereinigung. Im Hintergrund steht ein ungewöhnlich schlankes Team, das schon jetzt profitabel arbeitet. Gleichzeitig plant das Unternehmen den Sprung von Servern direkt an Börsen hin zu mehr als 20 globalen Rechenzentren und wächst um weitere 100+ Petabytes.
Databento macht aus Marktdaten eine Art Infrastruktur-Rohstoff: Das Startup aus den USA hat eine Series-B-Finanzierungsrunde über 97 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von NEA, mit Beteiligung von DRW Venture Capital, Redpoint Ventures und Tribe Capital. Laut Unternehmensangaben lag die Nachfrage für die Runde bei über 300 Millionen US-Dollar. Bereits diese Größenordnung zeigt, dass sich die Investoren nicht nur für ein einzelnes Produkt interessieren, sondern für den Betrieb eines Daten-Backbones, der große Volumen an Echtzeit-Order- und Preisströmen in verwertbare Zeitreihen verwandelt. Auffällig ist zudem, dass die Firma das Wachstum von einem Standort in Utah aus steuert.
Die neue Finanzierung fällt in eine Phase, in der Marktteilnehmer zunehmend auf KI-gestützte Strategien setzen, zugleich aber mit den klassischen Datenpaketen kämpfen: hohe Kosten, starke Bindung an bestimmte Anbieter und lange Beschaffungszyklen. Die Gründerin Christina Qi war zuvor im Umfeld von Hedge-Fonds tätig und hat Domeyard LP aufgebaut, ein High-Frequency-Trading-Ansatz, der bis zu 7, 1 Milliarden US-Dollar Handelsvolumen pro Tag bewegte. Dann beendete sie das Hedge-Fund-Konstrukt, um Databento aufzusetzen. Der Kontrast zur bisherigen Tätigkeit ist bewusst gewählt: statt selbst zu traden, verkauft das Startup Marktdaten als „Server-to-Data“-Service.
Technisch setzt Databento auf eine Pipeline, die nicht erst in der Analysephase startet, sondern schon beim Capture von Marktinformationen. Das Unternehmen nutzt spezialisierte Chips, um Rohpreis- und Orderdaten – inklusive sämtlicher Buy- und Sell-Orders in Echtzeit – aus über 80 Handelsvenues aufzunehmen, zu normalisieren und zu bereinigen. Wichtig ist dabei: Viele Anbieter liefern zwar einzelne Datenströme oder aggregierte Endprodukte, aber nicht zwingend das komplette Bild über viele Orte hinweg. Databento positioniert sich genau dort und bietet diese Vollsicht über eine reguläre Internetverbindung statt über proprietäre, stark abgeschottete Zugänge.
Parallel zur Capture-Schicht geht es um Speicher- und Betriebsfähigkeit in großem Maßstab. Mit dem aktuellen Finanzierungsbetrag will Databento seine Architektur erweitern: Die Systeme, die bislang in unmittelbarer Nähe zu Börsenstandorten untergebracht sind, sollen Schritt für Schritt in mehr als 20 Rechenzentren weltweit ausgerollt werden. Zusätzlich wurden laut Unternehmen weitere 100+ Petabytes an Speicherressourcen gesichert – mehr als eine Verdopplung des bisherigen Footprints. Diese Skalierung ist nicht trivial, weil Zeitreihen-Workloads andere Muster haben als klassische Web- oder Event-Streams: Partitionierung, Indexing und Konsistenzanforderungen bestimmen, wie schnell Nutzer historische und Live-Daten zusammenbringen können.
Im Markt trifft Databento auf etablierte Player, die in unterschiedlichen Preismodellen denken. Als Vergleich nennt die Firma die Kosten klassischer Terminal-Ökosysteme wie Bloomberg Terminals, die je Arbeitsplatz mit etwa 20.000 bis 27.000 US-Dollar pro Jahr zu Buche schlagen. Auch LSEG Refinitiv wird als Referenzgröße sichtbar. Databento argumentiert dagegen mit einer nutzungsbasierten Abrechnung: Nutzer sollen Daten ähnlich wie bei einem Warenkorb zusammenstellen können und nur für den tatsächlich genutzten Anteil zahlen. Diese Logik ist aus Cloud-Services bekannt, aber bei Finanzdaten eine kulturelle Verschiebung – weg von Sitzlizenzen, hin zu modularen Einheiten für Forschung, Trading und KI-Entwicklung.
Für den Wettbewerb zählt nicht nur Preis, sondern auch Geschwindigkeit der Beschaffung und der Integrationsaufwand. Qi beschreibt, wie mühsam der Weg zu institutionellen Daten früher war: In ihrem Beispiel brauchte es über 11 Monate und mehr als 100 E-Mails, bis überhaupt Beispielmaterial eintraf – sogar per Daumenlauf und Versandweg. Databento adressiert dieses Problem mit Self-Service-Workflows und automatisierter Distribution. Zudem zeigt die Kundenstruktur, dass das Startup Brücken schlagen will: Laut Qi kommen rund 90 Prozent des Umsatzes aus großen Finanzinstituten und KI-Labs. Zu den bestätigten Partnern und Kunden zählt NVIDIA; OpenAI wird ebenfalls als Kunde genannt. In Summe entsteht damit ein Marktfenster zwischen „klassischer Terminalwelt“ und KI-getriebener Datenverarbeitung.
Aus Investorensicht ist das Chance-Risiko-Profil typisch für „Infrastruktur-Startups“ in der Datenbranche: Das größte Risiko besteht darin, zu früh übernommen zu werden, bevor man eine langfristige, schwer ersetzbare Plattform aufbaut. Genau dieses Muster kennen Marktteilnehmer bereits. So wurde MayStreet 2022 von LSEG übernommen. BML wiederum wurde im vergangenen Jahr in einer Series-B-Phase für rund 250 Millionen US-Dollar akquiriert – ein Niveau, auf dem Databento aktuell ebenfalls operiert. Für Databento wäre eine Übernahme zwar eine Exit-Option, aber gleichzeitig kann sie den Aufbau von Standards und Abdeckung ausbremsen. Qi formuliert daher das Ziel, „weit über eine Milliarde“ zu kommen – sinngemäß als Beginn einer längeren Skalierungsphase.
Der zukünftige Fahrplan wirkt dabei klar: erst Rechenzentren weltweit, dann tiefere Integration in KI- und Trading-Workflows. Wenn 400 bis 500 Personen täglich die Dienste nutzen, reicht die Bandbreite von Studierenden, die Strategien prototypisch entwickeln, bis hin zu großen institutionellen Investoren. Diese Mischung ist mehr als Marketing; sie deutet darauf hin, dass Databento nicht nur für „Power Users“ gebaut wird, sondern für ein breites Entwickler-Ökosystem. Gleichzeitig wird das Thema Sicherheit und Compliance relevanter, sobald Datenpipelines global in Betrieb sind: Unternehmen müssen Zugriff, Auditierbarkeit und Datenherkunft kontrollieren, etwa durch rollenbasierte Berechtigungen und nachvollziehbare Daten-Policies. Für die nächsten Jahre dürfte Databento genau hier ansetzen, während der Markt für KI-gestützte Entscheidungen weiter wächst und die Preis- und Bereitstellungslogik nachhaltig unter Druck setzt.
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