Firebolt, une startup d’entrepôt de données, lève 100 millions de dollars à une valorisation de 1,4 milliard de dollars pour accélérer … – TechCrunch

La startup israélienne Firebolt s’attaque à BigQuery, Snowflake et d’autres de Google avec une solution d’entrepôt de données dans le cloud qui, selon elle, peut exécuter des analyses sur de grands ensembles de données moins cher et plus rapidement que ses concurrents. Maintenant, il annonce une grande ronde de financement pour alimenter sa croissance du big data : Firebolt a levé 100 millions de dollars dans une ronde de série C sur une valorisation de 1,4 milliard de dollars. Elle prévoit d’utiliser l’argent pour continuer à investir dans sa pile technologique, à intensifier son développement commercial et à embaucher plus de talents pour son équipe, afin de répondre à ce qu’elle pense changer les marées dans le monde de l’entreposage de données.

Les clients de Firebolt – qui comprennent les grandes entreprises technologiques, les sociétés de veille économique et toute entreprise en contact avec la clientèle qui a besoin d’analyser beaucoup d’informations pour à son tour fournir des informations aux utilisateurs en temps réel et exécuter des applications de données back-end – utilisent généralement plusieurs fournisseurs lorsqu’il vient de la façon dont ils traitent leurs données. « Maintenant, ils recherchent de nouvelles solutions pour générer de nouveaux cas d’utilisation », a déclaré Eldad Farkash, PDG de Firebolt. Snowflake et d’autres titulaires figurent de manière significative, mais Firebolt est entré en scène lorsque ces nouveaux cas d’utilisation et de nouvelles fissures sont apparus.

« Nous voyons rarement des gens qui n’aiment pas Snowflake. Dans une pièce, ils ne diront jamais qu’on veut la remplacer. C’est unique et montre à quel point cela compte pour eux. Mais tout change, et leurs défis augmentent, et ils ne peuvent pas garder une seule chose debout. Ils ont besoin d’options.

Alkeon Capital est en tête du tour, avec les nouveaux bailleurs de fonds Sozo Ventures et Glynn Capital, et les anciens bailleurs de fonds Zeev Ventures, Angular Ventures, Dawn Capital, Bessemer Venture Partners, K5 Global et TLV Partners participent également.

Firebolt – fondé en 2019 par Farkash, COO Saar Bitner et Ariel Yaroshevich, anciens de la société d’intelligence économique Sisense – ne divulgue pas le nombre de clients qu’il a aujourd’hui, ni qui ils sont, mais il y a d’autres signes de la façon dont il a développé son activité . Notamment, il n’est sorti du mode furtif qu’il y a 13 mois, et il s’agit de son troisième cycle de financement à cette époque, après avoir annoncé 37 millions de dollars lorsqu’il est sorti du mode furtif, puis 127 millions de dollars en juin dernier. (Il a levé près de 270 millions de dollars à ce jour.)

Un autre signe de sa croissance est une grosse embauche que l’entreprise fait. Mosha Pasumansky – une figure révolutionnaire dans le monde de l’analyse de données volumineuses – a été débauché de Google, où il avait été l’ingénieur principal de BigQuery. Il est maintenant CTO de Firebolt (un rôle auparavant occupé par Yaroshevich), et il dirigera un nouveau bureau de Seattle pour la startup. Si une partie du financement sera consacrée au développement commercial et à la R&D, une partie sera également utilisée pour renforcer l’équipe de Firebolt, qui compte actuellement 200 employés dans 25 pays.

L’opportunité que cible Firebolt est mûre dans le monde de l’entreprise.

Le Big Data est au cœur du fonctionnement de nombreuses applications, et de nombreuses entreprises en général, de nos jours. Et lorsqu’il s’agit de trésors de données volumineuses, la priorité pour les organisations est de disposer d’outils pour les gérer efficacement, les analyser et les analyser efficacement.

Cependant, au fil du temps, à mesure que les données produites dans les organisations continuent de s’étendre et de devenir de plus en plus complexes, elles ont mis à rude épreuve les organisations, à la fois en termes de coûts de gestion de ces données et d’investissements nécessaires pour les analyser de manière utile. .

Le discours de Firebolt est qu’il a construit une architecture basée sur SQL qui gère ce défi mieux que tout ce qui l’a précédé, en utilisant de nouvelles techniques de compression qui peuvent connecter des lacs de données et entraîner des exigences de capacité de cloud réduites, ce qui entraîne des coûts inférieurs et de meilleures performances. , jusqu’à 182 fois plus rapide que celle des autres entrepôts de données.

« Les entrepôts de données résolvent le problème d’hier, qui était : » Comment puis-je migrer vers le cloud et faire face à l’échelle ? », m’a dit un jour le PDG Eldad Farkash. Oui, BigQuery de Google, RedShift d’Amazon et Snowflake sont des réponses suffisantes, pense-t-il, mais « nous considérons Firebolt comme le nouvel entrant dans cet espace, avec une nouvelle conception de la technologie. Nous changeons la discussion d’une question d’échelle à une question de rapidité et d’efficacité. »

Firebolt cite des analystes qui estiment que le marché mondial de l’analyse cloud représentera environ 65 milliards de dollars d’ici 2025.

Les investisseurs parient gros en ce moment sur les entreprises qui construisent des plateformes pour relever non seulement les défis actuels des données d’entreprise, mais aussi les défis croissants qu’ils croient exister demain. Cela a un effet très direct sur des entreprises comme Firebolt qui jouent beaucoup dans ce domaine : Farkash a déclaré que ce tour était non sollicité et sursouscrit.

« Nous sommes extrêmement ravis de nous associer à l’équipe de classe mondiale de Firebolt pour soutenir davantage leur incroyable croissance », a déclaré Abhi Arun, associé directeur d’Alkeon Capital, dans un communiqué. « Nous assistons à un changement sur le marché où chaque application moderne nécessite aujourd’hui une infrastructure de données performante et évolutive et nous pensons que Firebolt est parfaitement positionné pour diriger ce segment du marché et devenir l’entrepôt de données cloud de choix pour l’ingénierie de données moderne et des équipes de développement qui créent des expériences d’analyse interactives à grande échelle. »

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