Les Data Lakes sont utilisés par de plus en plus d’entreprises, et présentent de nombreux avantages.
Ils permettent notamment d’analyser de larges volumes de données structurées ou non structurées, en décomposant la base de données traditionnelle entre stockage, calcul et métadonnées.
Cette séparation permet de réduire à la fois les coûts, et la dépendance à un fournisseur de base de données spécifique. C’est la raison pour laquelle les entreprises les utilisent.
Cependant, le Data Lake introduit aussi un nouveau défi en matière d’ingénierie. Chacune des trois parties doit être configurée et optimisée. Elles doivent aussi être synchronisées entre elles.
Ce processus peut se révéler long et fastidieux, et peut aussi coûter cher. Jusqu’à présent, il était nécessaire de faire appel à des ingénieurs en Big Data capable de coder et d’utiliser des logiciels open source comme Apache Spark ou Hadoop.
La startup israélienne Upsolver cherche à remédier à ce problème. Répartie entre Israël, la Californie et New York, elle développe un logiciel permettant d’éliminer les exigences en ingénierie liées à la gestion des Data Lakes.
Selon son CEO et co-fondateur, Ori Rafael, les Data Engineers devraient user de leur temps de travail pour traiter les problèmes de données les plus complexes de leurs entreprises.
En effectuant des tâches répétitives comme l’orchestration, l’ETL ou la gestion informatique, ils perdent un temps précieux.
Grâce à son logiciel, Upsolver propose d’automatiser les tâches les plus répétitives. En moyenne, les utilisateurs réduisent le temps passé à gérer leurs Data Lakes à hauteur de 95%.
Grâce à l’efficacité de sa solution, Upsolver vient de lever 13 millions de dollars lors d’un tour de série A. Au total, la firme a levé 17 millions de dollars depuis sa fondation.
Parmi ses clients, elle compte Asurion, Cox Automotive, The Meet Group, IronSource ou encore Sisense. Cette nouvelle levée de fonds va lui permettre d’étendre son équipe R&D et sa force de vente, et d’augmenter ses capacités en matière de multi-cloud.
Source Le Big Data
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