Cloudera met à jour sa technologie de base pour solliciter des clients sur les marchés de l'IA d'entreprise

information fournie par Reuters •02/11/2023 à 15:52

par Stephen Nellis

Deux ans après sa privatisation pour 4,7 milliards de dollars, la société d'analyse de données Cloudera a remanié sa technologie de base pour s'attaquer au marché en plein essor de l'intelligence artificielle et elle est rentable, a déclaré le nouveau directeur de la société à Reuters.

Fondée en 2008 par des vétérans de la Silicon Valley, Cloudera est issue d'une première génération d'entreprises qui cherchaient à passer au crible d'énormes stocks d'informations d'entreprise, bien avant les systèmes d'IA actuels qui peuvent lire ces données et écrire à leur sujet de manière similaire à celle des humains.

L'entreprise a été introduite en bourse en 2017, mais a eu du mal à dégager des bénéfices et a été rachetée par Clayton Dubilier & Rice et KKR KKR.N .

Charles Sansbury, qui est devenu le directeur général de Cloudera en août, a déclaré que l'entreprise avait achevé une refonte de ses systèmes de base et qu'elle réalisait désormais un chiffre d'affaires annuel de plus d'un milliard de dollars et des bénéfices d'exploitation "de l'ordre de plusieurs centaines de millions de dollars".

Ce chiffre d'affaires place Cloudera à environ la moitié de la taille de son rival coté en bourse Snowflake SNOW.N , qui a réalisé un chiffre d'affaires de 2 milliards de dollars au cours de son dernier exercice fiscal.

Cloudera est également en concurrence avec DataBricks, une startup privée évaluée à 43 milliards de dollars en septembre.

Les trois entreprises espèrent que les grandes sociétés voudront garder au moins une partie de leurs données à l'intérieur de leurs propres pare-feu pour des raisons de confidentialité et de sécurité, plutôt que de les confier à des partenaires d'informatique en nuage pour tirer parti de la nouvelle technologie d'IA.

M. Sansbury a déclaré à Reuters que Cloudera aidait les clients dans des secteurs très réglementés comme la finance à préparer leurs données pour effectuer leur propre travail d'IA.

"Si vous pensez à ce qu'il faut pour labourer un champ, vous avez un gros tas de terre. Il y a quelques pierres. Vous allez peut-être y déverser de l'engrais et des éléments nutritifs pour le sol. Vous labourez le tout et vous le placez dans de belles rangées. À ce moment-là, c'est prêt à être planté", explique M. Sansbury.

"Mais une grande partie du travail est fondamentale par nature, pour préparer ces rangées