Se fondre

La transformation et l'optimisation des données, tâches auxquelles sont confrontées de nombreuses grandes entreprises, sinon la plupart, ne sont pas faciles. Mais grâce à l’énorme croissance de l’IA et des technologies cloud, les défis semblent s’accroître. Dans un récent sondage Gartner, moins de la moitié (44 %) des responsables des données et de l'analyse ont déclaré que leurs équipes sont efficaces pour apporter de la valeur à leur organisation, non pas faute d'efforts, mais en raison d'un manque de ressources, de financement et de personnel qualifié.

Armon Petrossian et Satish Jayanthi ont rencontré ces bloqueurs chez WhereScape, la société d'automatisation des données. Là, les deux hommes étaient chargés de résoudre les problèmes d'entreposage de données pour les clients de WhereScape. (Petrossian était le directeur national des ventes et Jayanthi était un architecte de solutions senior.) Après avoir passé environ six ans chez WhereScape, Petrossian et Jayanthi en sont venus à croire qu'ils pouvaient faire un (ou deux) mieux en matière de transformation des données – et les problèmes liés à l'optimisation des données. – étaient préoccupés.

Le résultat a été Coalesce, une société basée à San Francisco qui construit une suite de services, d'applications et d'outils de transformation de données. Coalesce a annoncé jeudi avoir clôturé un cycle de financement de série B de 50 millions de dollars co-dirigé par Industry Ventures et Emergency Capital, ce qui porte le total levé par la startup à 81 millions de dollars.

« La couche de transformation des données a longtemps été le plus grand goulot d'étranglement en matière d'analyse », a déclaré Petrossian, PDG de Coalesce, à TechCrunch. « Les équipes de science des données et d'ingénierie consacrent la majorité de leur temps à la préparation des données, ce qui comprend le nettoyage et les transformations des données, le codage manuel et la création de pipelines de données pour acheminer les données de la source au tableau de bord ou à d'autres utilisations commerciales. Ces processus manuels prennent du temps, demandent beaucoup de travail et, surtout, ne sont pas évolutifs.

Les données soutiennent les affirmations de Petrossian. Une enquête réalisée en 2020 par Anaconda, le fournisseur d'outils de science des données, a révélé que les data scientists consacrent près de la moitié (45 %) de leur temps à des tâches de préparation des données, y compris le chargement et le nettoyage des données.

La réponse de Coalesce est une plateforme qui standardise les données tout en automatisant les processus de transformation des données les plus répétitifs et les plus banals. Grâce à Coalesce, les équipes de science des données peuvent utiliser des métadonnées pour gérer les transformations en comprenant comment les différentes données sont liées et connectées, explique Petrossian.

« À mesure que les données d'une entreprise augmentent, la complexité des pipelines de données et des modèles de données qui doivent être construits et maintenus pour que les données soient fiables et aboutissent à des informations et à des décisions précises augmente également », a-t-il déclaré. « L'évolutivité est donc d'une importance cruciale pour les entreprises, et c'est exactement ce que notre produit offre. En automatisant les processus de transformation des données, nous permettons aux ingénieurs de données de créer des pipelines de données plus rapidement et plus efficacement, réduisant ainsi les coûts et le délai de rentabilisation des données de l'organisation.

Coalesce est conçu pour fonctionner exclusivement avec le produit Data Cloud de Snowflake ; sans surprise, la branche corporate VC de Snowflake, Snowflake Ventures, est un investisseur.

Ce type de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur pourrait être un anathème pour l'expansion, d'autant plus que Coalesce n'est pas le seul fournisseur d'outils de transformation de données en ville. Dbt et même les anciens outils d'extraction, de transformation et de chargement comme Informatica et Talend pourraient être considérés comme des concurrents. Il existe également des nouveaux venus comme Prophecy, qui a obtenu en octobre dernier un investissement de 35 millions de dollars de la part des sociétés de capital-risque Insight Partners et SignalFire.

Mais Petrossian affirme que ce n'est pas le cas.

« La série B nous met en position de devenir une entreprise rentable si nous le souhaitons », a-t-il déclaré. « Notre entreprise est née pendant la pandémie, ce qui nous a donné l'occasion de nous concentrer sur la création d'un produit « furtif » qui servirait les entreprises Fortune 500 qui étaient résilientes à la récession potentielle imminente à l'époque. Ce public est plus résilient aux changements économiques en général, ce qui rend nos produits et nos activités également plus résilients aux vents contraires du marché.

Pour reprendre le point de Petrossian, Coalesce compte « plusieurs » (c'est maman qui dit exactement combien) de clients Fortune 500 et des revenus récurrents qui ont augmenté de 4 fois d'une année sur l'autre au cours de l'exercice se terminant en janvier 2024. Alors qu'elle concentre ses efforts sur l'amélioration de la plate-forme Coalesce. performances, en introduisant des fonctionnalités d'IA et en contactant les clients Snowflake existants, Coalesce prévoit d'étendre la taille de son équipe de 80 personnes à environ 100 d'ici la fin de l'année.

Petrossian a laissé entendre, de manière pas si subtile, que les applications d'IA générative et d'apprentissage automatique pourraient être des multiplicateurs de force pour les activités de Coalesce.

« Nos clients nous disent souvent que leurs dirigeants leur posent des questions sur l'IA et les grands modèles de langage, et qu'ils doivent étayer cette conversation en expliquant pourquoi ils doivent d'abord s'assurer qu'ils disposent de la base de données appropriée en place », a-t-il déclaré, notant en particulier la croissance continue fulgurante du secteur de l’IA générative. « C'est ici que nous intervenons. Notre mission est d'améliorer radicalement le paysage analytique en rendant les transformations de données à l'échelle de l'entreprise aussi efficaces et flexibles que possible, afin que les organisations puissent rapidement passer à la mise en œuvre et tirer parti de cas d'utilisation avancés tels que IA, apprentissage automatique et IA générative. En bref, nous considérons la valeur de la technologie de Coalesce comme un catalyseur inévitable pour soutenir l'évolutivité et la gouvernance nécessaires à l'avenir du cloud computing.

Au-delà de l'industrie et de l'émergence, 11.2 Capital, DNX Ventures, GreatPoint Ventures, Hyperlink Ventures, Next Legacy Partners, Snowflake Ventures et Telstra Ventures ont participé à la série B de Coalesce.

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