Top 10 des startups Big Data les plus novatrices de 2016

Top 10 des startups Big Data de 2016

Au travers de cet article, découvrez le top 10 des startups Big Data les plus novatrices de 2016. Chacune des entreprises présentées dans ce dossier se distingue par un produit, un service original ou tout simplement une approche nouvelle du Big Data et de ses technologies.  

Le Big Data est actuellement en plein essor. Le marché du hardware, du software et des services professionnels qui lui sont liés a progressé de 23,5% en 2015 pour atteindre une valeur de 22,6 milliards selon Wikibon. D’ici 2026, il devrait continuer sa croissance à raison de 14,4% par an et atteindre 92,2 milliards dollars de valeur. Il s’agit d’un des segments les plus dynamiques de l’industrie informatique, et de nouvelles startups pleines d’ambition sont fondées chaque semaine, proposant des technologies pour la collecte, la gestion et l’analyse de volumes massifs de données structurées et non structurées.

En cette année 2016, de nombreux projets basés sur la plateforme Hadoop dépassent le stade de concepts pour passer à la production commerciale, tandis que les acteurs du marché tentent à présent de trouver la meilleure approche pour rendre les outils analytiques et les données accessibles au plus grand nombre. Dans ce contexte d’épanouissement de l’industrie, découvrez les 10 startups Big Data les plus novatrices du premier semestre 2016.

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Anodot

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CEO : David Drai

Fondée en 2014, Anodot est sortie de l’ombre en novembre dernier en dévoilant sa technologie d’intelligence opérationnelle et de détection d’anomalie en temps réel. Son logiciel repose sur des algorithmes brevetés de Machine Learning, capables d’automatise les business analytics, de mettre en exergue les problèmes de performances et les opportunités à saisir en temps réel. Cette technologie est principalement destinée aux sites internet d’e-commerce, aux systèmes de publicité numérique et aux réseaux IoT pour améliorer l’efficacité opérationnelle et maximiser les revenus. L’entreprise est basée à Sunnyvale, en Californie, et à Ra’anana, en Israël. En décembre dernier, elle a levé 3 millions de dollars dans le cadre d’une levée de fonds de série A.

Aviso

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CEO : K. V. Rao

Aviso a développé des applications d’analyse prédictive utilisées par les entreprises de vente pour améliorer les processus de prévisions de ventes. En combinant les algorithmes de Machine-Learning et les techniques de gestion de portfolio, les logiciels aident les managers de ventes et les représentants à établir des priorités de transactions, à mitiger les risques et à affiner les prévisions de ventes. L’entreprise appelle ce processus la « total revenue intelligence ». Située à Menlo Park en Californie, Aviso fût fondée en 2012. Son logiciel, basé sur le Cloud, intègre de nombreuses applications CRM dont Salesforce.com, Microsoft Dynamics, NetSuite, ou encore Oracle Sales Cloud. 

Cazena

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CEO : Prat Moghe

Cazena a développé une offre Big Data en tant que service que les entreprises utilisent pour assembler des data lakes basés sur le Cloud et des data marts pour approvisionner et optimiser des systèmes Big Data développés sur les technologies Hadoop, Spark et MPP SQL. Lancée en 2014 et localisée à Waltham dans le Massachusetts, Cazena a su attirer l’attention et les levées de fonds, notamment parce que son CEO Prat Moghe et les membres du conseils administratif Jit Saxena et Jim Baum ont contribué à fondé Netezza, développeur visionnaire d’applications de data warehouse racheté par IBM en 2010 pour 1,7 milliards de dollars. En mai dernier, l’entreprise a commencé à proposer ses data marts cloud et ses data lakes sur la plateforme Microsoft Azure.

Confluent

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CEO : Jay Kreps

Gérer le streaming de données est actuellement l’un des grands défis du Big Data. L’une des technologies permettant de résoudre ce problème est le projet open-source Apache Kafka qui offre une solution complète et quasi-instantanée pour gérer les flux de données en temps réel. Confluent fût fondée à Palo Alto, en Californie, par les développeurs originaux d’Apache Kafka. La startup a créé une plateforme complète de traitement de données en temps réel basée sur Kafka. Celle-ci se présente comme un système de messagerie qui tolère les fautes et propose une grande scalabilité. Elle peut être utilisée pour collecter les données depuis des logs d’activité, des symboles boursiers et bien d’autres sources. En mai dernier, la startup a annoncé la disponibilité générale de la Confluent Platform 3.0, incorporant le système de traitement de flux Kafka Streams et le Confluent Control Center.

Koverse

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CEO : Jon Matsuo

Koverse fournit une plateforme « data-lake-in-a-box » permettant de collecter des Big Data et de les exploiter plus rapidement de les technologies actuelles, pour un coût également moindre. Localisée à Seattle, la startup fût fondée en 2012 et sa technologie est proposée en early version depuis plus de deux ans. La Koverse Platform 2.0 a été lancée le 21 juin dernier, et incorpore la technologie Apache Accumulo ainsi que l’Universal Indexing Engine de la firme. Les cofondateurs de la startup Paul Brown et Aaron Cordova ont travaillé en tant que Data Scientists à la NSA, au sein de laquelle ils ont aidé à développé le projet Accumulo original et à refondre l’architecture de l’infrastructure de données pour mieux gérer les situations analytiques inattendues.  

Mapd Technologies

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CEO : Todd Mostak

MapD Technologies développe une plateforme Big Data analytics capable d’effectuer des requêtes et de visualiser le Big Data à une vitesse 100 fois plus rapide que les autres systèmes. Le logiciel utilise le parallélisme massif des GPU pour exécuter des requêtes SQL à travers d’immenses datasets en quelques millisecondes. Le système fonctionne avec son propre outil de data visualization MapD Immerse ou avec d’autres outils de visualisation comme Tableau.  Le CEO Mostak a développé un prototype de cette technologie à l’Université d’Harvard, frustré de devoir attendre des heures voire des jours pour qu’un ordinateur exécute des patterns de recherche sur des centaines de millions de tweets pour les besoins de sa thèse sur le Printemps Arabe. Il a créé son propre cluster en utilisant des cartes de GPU destinées au gaming, puis a continué a développer sa technologie au Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory du MIT. Située à San Francisco, l’entreprise fondée en 2013 a lancé une version commerciale de son produit en mars dernier.

Maana

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CEO : Babur Ozden

Maana est à l’origine d’une plateforme de recherche et de découverte de données intitulée Maana Knowledge Graph, dont l’objectif est de collecter des données depuis de nombreux systèmes ou silos pour ensuite les transformer en informations pouvant être exploitées par des applications professionnelles. Le système est bâti sur le moteur de traitement Apache Spark. Basée à Palo Alto, en Californie, la startup fût fondée en 2012 et officiellement lancée en mai 2015. Elle est considérée comme très bien positionnée pour collecter et analyser des larges volumes de données générées par les réseaux IoT. En mai 2016, la firme a levé 26 millions de dollars dans le cadre d’une levée de fonds de Série B. La majorité de ces fonds proviennent d’entreprises pétrolières et de clients industriels comme Shell, Chevron, Saudi Aramco, Intel et General Electric.

Stytch

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CEO : Mark Cunningham

Stytch a commencé sa plateforme data analytics end-to-end en avril dernier, proposant un ensemble d’outils pour la préparation de données en self-service, la modélisation de données, la découverte de données, le rapport et les tableaux de bord. Stytch est soutenue par Dun & Bradstreet, et l’un de ses atouts commerciaux est la vaste base de données professionnelles de ce dernier. Basée à Vancouver, la startup fût lancée en août 2015. Le fondateur et le CEO Cunningham est impliqué dans l’industrie de la Business Intelligence depuis 1992, lorsque son entreprise familiale a commencé à développé Crystal Reports, un outil de reporting basé sur Windows qui a connu un grand succès.

ThoughtSpot

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CEO : Ajeet Singh

Derrière son slogan « search-based analytics for everyone », ThoughtSpot a l’objectif ambitieux d’éliminer le besoin en logiciels de Business Intelligence complexes. Avec ThoughtSpot Relational Search Appliance, elle combine les données on-premise et les sources cloud et desktop, et offre aux utilisateurs la possibilité d’accéder aux données avec une interface de recherche simple. Fondée en 2012 et basée à Palo Alto, en Californie, l’entreprise a lancé son application en octobre 2014. En décembre dernier, elle a commercialisé ThoughtSpot 3 avec 200 nouvelles fonctionnalités de recherche, d’analyse et de visualisation. En mai dernier, la compagnie a levé 50 millions de dollars dans une levée de fonds de Série C. 

Wavefront

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CEO : Pete Cittadini

Wavefront propose une plateforme analytique en temps réel utilisée par les entreprises pour surveiller et gérer les performances de leurs systèmes informatiques, depuis les services cloud, les applications et les réseaux. En utilisant des technologies développées par Google et Twitter, Wavefonrt aide à prédire et à empêcher le downtime d’un système et aide à diagnostiquer les causes root des problèmes informatiques en temps réel. Basée à Palo Alto en Californie, l’entreprise fût fondée en 2012. En avril dernier, Wavefront a engagé l’ancien CEO d’Actuate, Cittadini, en temps que nouveau CEO.