La startup du jour : Dataiku conçoit des « applications intelligentes » grâce au Big data
- L’entreprise de demain
Vous avez fondé une société en croissance? Faites vous connaître!
Frenchweb vous propose aujourd’hui de découvrir Dataiku, une startup parisienne, fondée en janvier 2013, spécialisée dans le traitement et l’analyse du Big data pour créer des applications « intelligentes ». Plus de détails avec Florian Douetteau, l’un des co-fondateurs.
Frenchweb : Comment avez-vous eu l’idée de votre société ?
Florian Douetteau : L’idée de Dataiku est née d’une frustration profonde; tous les membres de l’équipe ont travaillé pour des grands entreprises mettant en place du Big Data. Nous avions chacun des équipes très qualifiées, mais nous avons vécu à chaque fois la difficulté et le temps passer à connecter différents systèmes, à nettoyer des données, à optimiser des algorithmes.
Il nous apparaissait à chacun évident qu’il y avait des choses à automatiser dans tout cela au-delà des outils actuels. Avec notre rencontre, l’évidence pour chacun est devenu une conviction pour tous et nous avons fondé Dataiku.
A quel besoin apportez-vous une réponse ?
Pour être la plus performante dans son activité, une entreprise doit de plus en plus mener des actions traitant de gros volumes de données et mettant en oeuvres des algorithmes (dit prédictifs). Ces actions peuvent concerner la recommendation produit, le ciblage des clients, l’analyse des prix, la détection de pannes, l’optimisation des parcours web, etc… Grâce aux technologies open source comme Hadoop ou R, le stockage de donnée, le calcul ou l’algorithme ne sont plus des facteurs limitants.
Cependant, construire ces applications peut nécessiter des expertises non présentes dans la société, ou prendre un temps démesuré pour la préparation de la donnée à traiter. Pour cela nous avons crée le Data Science Studio, le premier outil intégré pour la construction d’applications prédictives. L’innovation majeure de Dataiku est de permettre de traiter, nettoyer, croiser et créer des prédictions sur des grands volumes de données brutes, avec des interfaces visuelles pour les analystes et des APIs pour les développeurs.
Très simplement, comment gagnez-vous de l’argent ?
Notre Data Science Studio est disponible en tant que logiciel (à installer au plus près de vos données) ou en SaaSS, sous forme de souscription mensuelle.
Qui sont vos compétiteurs ?
Nos compétiteurs sont des sociétés qui fournissent des services d’analyse de données innovant au dessus d’environnement Big Data. Il s’agit de société comme Datameer, Paxata, Trifacta, Alpine Labs. ..
A quoi ou à quelles sociétés vous compare-t-on par erreur ?
On nous compare souvent par erreur aux sociétés qui capturent les données de leurs clients pour fournir des services marketing en SaaS de type “DMP” (comme Ezakus) ou CRM Prédictif (comme SmartFocus). Nous fabriquons un outil, et à vrai dire, certaines sociétés de ce type sont nos clients. Le Data Science Studio de Dataiku est là pour vous aider à fabriquer des applications intelligentes, pas le faire à votre place. Nous pensons que sur le long terme, les acteurs qui garderont une originalité et un valeur ajoutée dans la manière de traiter eux-même leur données prendront un avantage compétitif.
Quelle a été l’une des premières problématiques dans votre développement, et comment y avez-vous fait face ?
Nous pensions au premier trimestre de cet année développer un outil très spécifique sur le nettoyage de données, en SaaS. Mais nos clients voulaient en fait un outil beaucoup plus intégré et horizontal leur permettant de mener leur projet de bout en bout, sur leur infrastructure existante. Bref, nous voulions louer un pic à glace, quand nos clients voulaient acheter un couteau suisse. Nous avons pu vite prendre conscience de cela, ce qui constitue maintenant notre vrai originalité.
Sur ce marché, quel est votre principal atout ?
Nous avons pu très vite avoir de grands groupes en clients pour notre Studio : ils nous ont donné les éléments et poussé pour avoir une solution qui permettait de régler des points concrets de leur problématique Big Data. Nous travaillons de manière très étroite avec des clients très pointus et des personnes de l’éco-système français de la data qui est très riche et où les bonnes idées ne manquent pas.
Nous pensons que le fait de pouvoir travailler et d’être poussés par cet écosystème favorable nous permettra de développer le produit le plus pertinent sur ce sujet, et de l’exporter partout dans le monde.
Quel est le meilleur conseil que l’on vous ait donné et par qui ?
Un ancien manager m’a expliqué une fois : « faites entrer le client ». Faire entrer le client, c’est une manière de penser son entreprise, son produit, avec des utilisateurs qui en parlent, à la fois positivement et négativement, et faire que ces utilisateurs aient plus de poids que l’ego de n’importe quel investisseur ou directeur.
Quelle est la personnalité que vous admirez le plus ?
Il y a de nombreuses personnalités dans l’univers des technologies au parcours exceptionnel, qui ont crée beaucoup de choses par eux mêmes, et surtout ont été les autres à innover. Je pense par exemple à Stephen Wolfram, physicien prodige puis créateur de Mathematica, un logiciel de calcul utilisé dans tous les laboratoires. Ou encore à Jim Goodnight, qui a travaillé sur le programme Apollo puis fondé le SaS Institute et a créé une vraie culture d’innovation continue dans son entreprise.
Fondateurs : Marc Batty, Thomas Cabrol, Florian Douetteau, Clément Sténac
Investisseurs : N.C.
Date de création : janvier 2013
Nombre de salariés : 10
Chiffres d’affaires : 650 000 euros
Société basée à : Paris
- EDEN AI lève 3 millions d’euros pour démocratiser l’accès à l’IA en entreprise - 21/11/2024
- Plan marketing 2025 : la méthode de Maxime Baumard pour structurer la stratégie B2B de PENNYLANE - 21/11/2024
- Freqens lève 3 millions d’euros pour accompagner les équipes achats dans leurs décisions. - 21/11/2024
