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Databricks est une start-up dont le logiciel aide les entreprises à traiter rapidement de grands ensembles de données et à les préparer pour l’analyse. La société a déclaré avoir levé 1 milliard de dollars de liquidités fraîches, notamment auprès de quelques grandes entreprises investisseurs.
Les investisseurs
Amazon Web Services, la filiale de capital-risque d’Alphabet et Salesforce Ventures se sont tous associés, selon un communiqué. Microsoft, qui a investi dans Databricks plus tôt, participe également au nouveau cycle, indique le communiqué.
La transaction qui valorise Databricks à 28 milliards de dollars, montre que les trois principaux fournisseurs de cloud américains reconnaissent que l’entreprise représente une opportunité similaire à Snowflake, une autre entreprise proposant un logiciel cloud qui aide les entreprises à gérer les données.
Databricks, une alternative à la technologie Hadoop
Databricks a gagné en notoriété en aidant les entreprises à mettre en œuvre une version d’Apache Spark, une alternative à la technologie Hadoop pour stocker de nombreux types de données en quantités massives. Il peut aider à nettoyer les données à explorer dans un logiciel de visualisation de données tel que Tableau, une plateforme analytique appartenant à Salesforce.
Le logiciel Databricks offre aux entreprises un moyen simple d’exécuter ce type de logiciel, sans avoir à se soucier de la configuration et de la mise à jour. Databricks aide également de plus en plus les entreprises à déployer des modèles d’intelligence artificielle.
Databricks, 100% natif du cloud
Selon Ali Ghodsi, PDG de Databricks, la société est 100% native du cloud. Ce même principe s’applique à Snowflake dans lequel Salesforce avait également investi. L’entreprise a démontré une forte croissance de son chiffre d’affaires après son introduction en bourse l’année dernière.
Amazon, le plus grand fournisseur de cloud, n’a pas investi d’argent dans Snowflake avant son introduction en bourse. Il investit désormais dans Databricks à un stade plus tardif que par le passé.
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