" Nous vendons du logiciel pour 20 millions $, mais les clients ne connaissaient généralement pas la signification de ces données ou la manière de les associer à certains éléments, explique d'emblée Satyen Sangani, cofondateur d'Alation, en évoquant ses années comme vice-président Analytical Applications chez Oracle. En 2012, il quitte l'entreprise pour relever ce défi.
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" Nous vendons du logiciel pour 20 millions $, mais les clients ne connaissaient généralement pas la signification de ces données ou la manière de les associer à certains éléments, explique d'emblée Satyen Sangani, cofondateur d'Alation, en évoquant ses années comme vice-président Analytical Applications chez Oracle. En 2012, il quitte l'entreprise pour relever ce défi. Aujourd'hui, son entreprise emploie 550 collaborateurs et a déjà récolté 200 millions $ auprès d'investisseurs, dont un dernier tour de table (series D) d'un montant de 110 millions $, soit une valorisation financière de 1,2 milliard $. Parmi les clients d'Alation, il faut citer notamment Pepsico, GoDaddy, Cisco, LinkedIn et Ingram qui cataloguent leurs données, sans qu'il soit véritablement question de concurrence avec les visualiseurs de données existants du style Tableau. Sangani surfe sur l'évolution actuelle du marché. Autrefois, analyser des données était coû- teux et fastidieux. Des rapports étaient commandés puis livrés par le département IT. Mais aujourd'hui, les entreprises génèrent nettement plus de données alors que le coût d'analyse a diminué sensiblement. " Dans le même temps, on assiste à une migration vers le cloud, ce qui oblige de savoir où on stocke quelles données, sachant que conserver éternellement sur Amazon des données que l'on n'utilise pratiquement pas est très coûteux ", précise Sangani. L'objectif final consiste à inventoriser l'ensemble des données pour permettre de les exploiter par chaque utilisateur: le CEO a besoin d'un résultat final, l'analyste plutôt de données brutes pour dégager un chiffre. Dans le même temps, les collaborateurs souhaitent accéder plus rapidement aux données pour prendre les bonnes décisions, ce qui implique une plus grande accessibilité. " Vos données sont peut-être de qualité, mais il leur manque un contexte ou elles ne sont pas sur la bonne plateforme. Le but d'un catalogue de données est d'apprendre à connaître toutes les données de l'organisation afin de susciter une fertilisation croisée. " A titre d'exemple, Sangani explique qu'Alation permet de savoir quelles personnes travaillent indépendamment sur le même jeu de données, d'où la possibilité de les faire collaborer. De même, il est possible de savoir pour tel type de données qui a déjà une expérience antérieure sur ces données, ce qui permet à l'utilisateur de poser ses ques- tions à la bonne personne. Cela étant, Alation ne se considère pas comme concurrent d'outils tels que Qlik ou Tableau. " Ce que nous retenons des dernières années, c'est que nous pouvons surtout faire la différence en construisant des connecteurs vers d'autres outils. Et pas seulement avec la dernière version, mais aussi les précédentes. Cette rétrocompatibilité est un problème chez de nombreuses entreprises de données. " Mais suffit-il de stocker toutes ses données dans Alation pour être prêt? Que non. " Alors que telle entreprise met au point un seul jeu de données, telle autre en aura peut-être déjà construit 50. Il faut donc mettre en oeuvre l'IA et l'apprentissage machine, insiste Sangani. L'un de nos clients génère 2 péta-octets de données par jour. " D'où la nécessite à ses yeux de cataloguer automatiquement ces données et de les taguer, ne serait-ce que parce que toutes ces données ne sont pas aussi importantes ou nécessaires. De même, il peut être important d'être plus rapidement conforme au RGPD par exemple. Alation insiste sur le fait que son catalogue, qui est entre-temps devenu une plateforme capable de regrouper l'ensemble des données virtuelles, peut également être un incitant pour les employés à exploiter davantage (encore) les données. " Nous analysons les requêtes et 'logs' et savons si que telle personne les utilise beaucoup et qu'il est donc possible de s'adresser à elle pour toute question. " Cela constitue également une reconnaissance pour la personne qui exploite beaucoup des données. Autrefois, l'essentiel de ce travail se faisait via des wikis internes ou par courriel, mais désormais, les employés sont valorisés dans leur travail. " Reste à voir si chacun va spontanément utiliser davantage de données avec ce nouvel outil. " Il faut instaurer une culture de la donnée et il n'y a aucune solution parfaite dans la mesure où l'on travaille avec des personnes. Mais on constate que nos équipes peuvent mettre en place un cas d'usage en 3 mois, après quoi les entreprises peuvent imaginer leurs pro- pres applications, fait remarquer Steve Neat, responsable des activités EMEA d'Alation et qui a travaillé précédemment pour la belgo-américaine Collibra. En Europe, l'entreprise compte actuellement 52 clients, essentiellement en Europe du Nord.