Cloudera, le champion du big data, va entrer en Bourse

La licorne de la Silicon Valley, Cloudera, spécialisée dans l’analyse des mégadonnées pour les entreprises, vient de publier sa demande d’introduction en Bourse, prévue d’ici au début du mois de mai sur le New York Stock Exchange, comme Snap ou Alteryx.
Sylvain Rolland
La startup Cloudera entrera sur le New York Stock Exchange d'ici à début mai.

La high-tech américaine n'a plus peur de la Bourse. Depuis l'introduction réussie de Snap (la maison-mère de Snapchat) au début du mois de mars, les prétendants au grand bain des marchés se bousculent au portillon. MuleSoft (spécialiste des API) et Alteryx (big data) ont déjà sauté le pas sur le New York Stock Exchange, comme Snap. Courant avril, suivront les startups du logiciel Yext et Okta. Puis, probablement fin avril voire au début du mois de mai, ce sera au tour du spécialiste du big data Cloudera, qui vient de publier sa demande d'IPO, toujours sur le New York Stock Exchange.

Si le prix définitif de cette introduction en Bourse ne sera connu que la veille de l'ouverture de la cotation, le site Techcrunch l'estime à 200 millions de dollars, pour une société valorisée 4,1 milliards de dollars à la suite d'une levée de fonds spectaculaire de plus de 900 millions de dollars, en 2014, en grande partie auprès d'Intel. Morgan Stanley, JP Morgan et Allen&Co sont chargées de préparer l'opération.

Rapidité et sécurité de l'analyse des mégadonnées

Co-fondée en 2008 par le mathématicien Jeff Hammerbacher (ex de Facebook) ainsi que par des anciens de Google et de Yahoo, Cloudera est devenue en moins d'une décennie l'un des spécialistes mondiaux de l'analyse des mégadonnées à grande échelle pour les entreprises. Un secteur très compétitif, où évoluent aussi des géants comme Amazon Web Services, HP, IBM ou encore Oracle.

Pour se distinguer, Cloudera édite une solution logicielle fonctionnant avec Hadoop, un framework libre et open source destiné à faciliter la création d'applications pour stocker, traiter et échelonner d'immenses volumes de données. La startup y ajoute son expertise maison pour s'adapter aux problématiques métiers de ses clients, avec des outils propriétaires pour simplifier le traitement des données et le rendre plus rapide et sécurisé. Et pour cause : "l'architecte en chef" de Cloudera n'est autre que Doug Cutting, le créateur du langage open source Hadoop.

« Seules 12% des données des entreprises sont aujourd'hui valorisées par les entreprises », pointait-il en 2014.

La startup utilise aussi des solutions de machine learning et d'analyse avancée des données grâce à l'intelligence artificielle.

Intel, actionnaire numéro un, a investi 740 millions de dollars en 2014

Cette expertise reconnue a valu à Cloudera une progression fulgurante depuis 2010, au moment de l'éclosion du big data. La startup a réalisé 8 levées de fonds pour un total de 1,04 milliard de dollars. Elle compte de grands noms parmi ses investisseurs, dont les fonds Greylock Partners (Airbnb, Facebook, Dropbox, Pandora, Tumblr...) et Accel Partners (Facebook, Slack, Vox...) ainsi que Google Ventures.

Surtout, la société bénéficie d'un partenariat financier et commercial majeur avec le géant de l'informatique Intel, qui a investi 740 millions de dollars dans la pépite californienne en avril 2014, lors d'une levée record de 900 millions de dollars. Intel est aujourd'hui le plus important actionnaire, avec 22% du capital, suivi par Accel Partners (16,3%) et Greylock Partners (12,5%). Ce partenariat, qui a abouti à la fusion des équipes d'ingénieurs des deux sociétés, vise à développer les solutions Hadoop de Cloudera sur l'architecture Intel. La startup a aussi signé des partenariats avec Microsoft, Amazon et Google, ce qui lui permet de proposer ses solutions de big data sur les principales plateformes de cloud.

Très discrète sur ses revenus, Cloudera a dû lever le voile sur ses finances pour son introduction en Bourse. Ainsi, la startup revendique un chiffre d'affaires de 261 millions de dollars pour l'année fiscale se terminant en janvier 2016, contre 166 millions pour l'exercice précédent. Les pertes s'élèvent à 186,32 millions, en baisse par rapport à l'an dernier (203 millions).

Sylvain Rolland

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Commentaires 2
à écrit le 03/04/2017 à 16:00
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entre faire du hadoop/map reduce et faire parler des donnees, y a un monde ( oui je sais grace au deeplearning tous les pbs sont resolus; ca me rappelle le slogan identique ou presque pour le datamining ' find a needle in a haystack'......... he ben ...

à écrit le 03/04/2017 à 15:37
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La société est en perte mais elle a trouvée la rentabilité... c'est cela oui...

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