Think Big (Teradata) renforce son offre de services Big Data

Teradata et Think Big ont décidé d’étendre son empreinte dans les services Big Data. Le spécialiste historique de l’entrepôt de données et de l’analytique, alors en pleine phase de rentrage de ses activités, a annoncé le rachat d’une société de conseil et de formation centrée sur le Big Data, Big Data Partnership. Cette société, localisée à Londres, vient ainsi étayer et compléter l’offre de services dédiés de Teradata, initié par le rachat de Think Big en 2014 – c’est d’ailleurs Think Big qui rachète la société britannique. 

Si le montant n’est pas communiqué, on comprend que l’importance de cette acquisition est stratégique pour Teradata et Think Big. Peinant à faire évoluer sa division récemment créée, centrée sur les applications marketing dans le Cloud, Teradata a pris la décision de revendre ces activités pour se concentrer sur les segments qu’il connaît bien : la gestion des données, le Big Data et l’analytique.

Souvent présenté comme un concurrent direct des gros entrepôts de données, Hadoop apparaît de plus en plus dans le paysage des IT des entreprises. L’un des plus gros enjeux pour ces groupes historiques comme Teradata est justement de composer avec ces environnements, de les intégrer à leur offre, mais sans trop de couper d’une base existante qui devrait inévitablement considérer la sphère des technologies Hadoop comme une arme dans leur stratégie liée aux données.

Récemment, Think Big a  par exemple accroché une forte expertise Spark à son catalogue, avec l’ambition de mâcher le travail préparatoire et d’intégration du framework Open Source dans les SI d’entreprise, et de les accompagner à mettre en place un data lake bâti sur Spark. « De nombreuses entreprises testent Apache Spark dans l’espoir de tirer parti de ses points forts en matière de streaming de données, de requêtes et d’analyse – souvent en combinaison avec un data lake », résume Philip Russom, directeur de recherche en gestion de données chez The Data Warehousing Institute (TDWI), cité dans le communiqué annonçant cette offre de services.

Et d’ajouter : « Cependant les utilisateurs réalisent rapidement que Spark n’est pas facile à utiliser et que les data lakes nécessitent davantage de planification et de conception qu’ils ne le pensaient »,