Data supply chain : Microsoft renforce ses compétences avec Metanautix

Microsoft poursuit ses efforts de développement pour mieux appréhender la data analytics.

La firme de Redmond annonce en effet l’acquisition de Metanautix. Le montant de la transaction n’a pas été dévoilé.

Sous un angle « data supply chain », l’éditeur californien va joindre ses efforts à ceux des équipes en charge d’Azure et de SQL Server.

Co-fondée en 2012 par Theo Vassilakis et Toli Lerios, Metanautix a développé un moteur de traitement analytique baptisé Quest. Il peut prendre en charge des données de sources très variées.

Les bases de données peuvent ainsi être basées sur SQL Sever, Oracle ou Teradata, mais aussi de type open source NoSQL (comme MongoDB ou encore Cassandra). Il peut également s’agir de solutions propriétaires comme Salesforce.com.

Dans un billet de blog,  Joseph Sirosh, Vice-Président Corporate « Data Group » pour Microsoft,  décrit Metanautix comme « une société innovante qui aide à résoudre l’un des plus grands challenges du data analytics : comment une société peut combiner toutes ses données pour organiser des analyses en vue d’en tirer de riches informations, de découvrir de nouvelles opportunités et d’alimenter la croissance via l’automatisation intelligente ? »

C’est à cette question que Microsoft tente de répondre avec son offre cloud de big data analytique regroupant plusieurs services Azure pilotables via l’assistant Cortana.

Cortana Analytics, lancé en septembre dernier, a en effet pour objectif de permettre aux entreprises de combiner et valoriser leurs données.

Microsoft va ainsi pouvoir consolider son panel d’offres « data analytics » avec la technologie Metanautix.

La start-up jouit d’ores et déjà d’une certaine aura avec des clients tels que Shutterfly (créations d’albums photos, cartes personnalisables…).

A ce jour, la société, basée à Palo Alto, avait levé 7 millions de dollars, notamment auprès de Sequoia Capital.

Theo Vassilakis, CEO et co-fondateur, est à l’origine de l’outil Dremel de Google (requête SQL en volume intégrant une dimension d’analyses de données).

(Crédit photo : Sergey Nivens, Shuttershock)