Le fournisseur de solutions pour l'analytique et l'intelligence artificielle vient de réussir un gros coup financier avec une levée de fonds de 1 milliard de dollars en série G.
L'Informaticien avait récemment rapporté la volonté de Databricks d'entrée en bourse alors que l'entreprise était en discussion avec des banques après des indiscrétions de Reuters. Databricks semble avoir choisi d'abord une autre voie avec une nouvelle levée de fonds qui regroupe des investisseurs de renom. Franklin Templeton porte la valorisation de Databricks à 28 milliards de dollars. Franklin Templeton est rejoint par d’autres nouveaux investisseurs tels que Canada Pension Plan Investment Board, Fidelity Management & Research LLC, et Whale Rock, ainsi que par les nouveaux investisseurs stratégiques Amazon Web Services (AWS), CapitalG et Salesforce Ventures. Parmi les investisseurs existants qui participent à ce tour de table, citons Microsoft, Andreessen Horowitz, Alkeon Capital Management, les fonds et comptes gérés par BlackRock, Coatue Management, les fonds et comptes gérés by T. Rowe Price Associates, Inc. et Tiger Global Management. Un tour qui rassemble donc les principaux VC de la place.
Ce financement va accélérer l'innovation de Databricks et permettre à l'entreprise d'étendre et d’accompagner l'adoption rapide du Lakehouse, une architecture spécifique à Databricks qui vise à combiner la performance d'un datawarehouse et les coûts réduits d'un data lake.
Dernière étape avant l'IPO ?
Les nouveaux investisseurs semblent vouloir profiter de l'engouement autour de la solution de Databricks. La croissance de l'entreprise est forte et une IPO est toujours possible. De quoi refaire la bascule, déjà réalisée par certains comme Salesforces Ventures, lors de l'introduction en bourse de Snowflake, un autre acteur du datawarehouse dans le cloud.
la solution de Databricks facilite la création de flux de données entre différents systèmes de stockage de données et simplifie la préparation de jeux de données pour la construction de modèles. Le nom du produit est Unified Analytics. Dans les tuyaux de l’entreprise : Delta, un nouveau moteur qui devrait remplacer Spark à terme, et de nouveaux produits. Delta Lake est une couche de stockage open source qui se place au dessus du data lake et qui se marie parfaitement avec Spark. Concrètement Delta Lake se présente comme un niveau de cache qui choisit automatiquement les données entrantes pour correspondre au modèle de l'utilisateur et les convertit dans format le plus adapté à la CPU pour profiter d'une optimisation matérielle.
