Pourquoi les grandes entreprises acquièrent des startups Big Data

Le Big Data est devenu un catalyseur de croissance crucial en permettant aux entreprises de disposer d'informations approfondies sur les processus commerciaux internes, ainsi que sur les concurrents et le marché. Cette demande exponentielle de données a conduit à la prolifération de startups se concentrant sur l'acquisition, l'analyse et la création de produits innovants en plus des mégadonnées. Nous avons également assisté à une augmentation du nombre d'acquisitions de startups de big data par les plus grandes entreprises technologiques. Certaines des acquisitions notables dans ce contexte sont énumérées ci-dessous.

Microsoft acquiert la startup d'analyse de Big Data Metanautix

Microsoft a acquis la start-up d'analyse de données volumineuses Metanautix en 2015 pour relever l'un des plus grands défis de l'analyse de données : rassembler des données pour des analyses puissantes et découvrir des opportunités de croissance grâce à une automatisation intelligente. L'énorme quantité d'informations créées par l'entreprise devait être utilisée pour alimenter leurs stratégies et activités axées sur les données. La technologie de Metanautix pourrait briser les frontières et connecter la "chaîne d'approvisionnement des données" indépendamment de la taille, de l'emplacement ou du type de données de l'organisation, ce qui a attiré Microsoft vers eux.

SAP acquiert Altiscale

Le fournisseur de logiciels d'entreprise SAP a acquis Altiscale , une startup de Big Data avec une offre unique - une version cloud de Hadoop. La solution peut être très utile pour stocker, traiter et analyser divers types de données. Cette acquisition visait à renforcer le portefeuille de logiciels cloud de SAP, ce qui leur donnera un net avantage dans la bataille avec leurs concurrents tout aussi puissants, comme Microsoft et IBM. Cela indique également la popularité croissante des services de Big Data basés sur le cloud.

Apple rachète Tuplejump

Le géant de la technologie Apple s'est lancé dans une frénésie d'achats pour une grande entreprise de données. Après Perceptio et Turi , Apple a récemment acquis une autre société de big data appelée Tuplejump . Apple est connu pour être discret sur son objectif ou ses plans avec les entreprises qu'il acquiert. Cependant, Tuplejump travaillait sur un projet open source qui utiliserait des techniques d'apprentissage automatique et des analyses sur d'énormes quantités de données en temps réel. Compte tenu de la façon dont cela pourrait donner un avantage concurrentiel à Apple sur le front de l'informatique décisionnelle, nous pouvons supposer sans risque que c'était ce que recherchait Apple.

Pourquoi les grandes entreprises acquièrent des startups du big data

Le Big Data peut être aussi puissant qu'une lame de diamant. Avec les bons outils et la bonne technologie pour acquérir, analyser et en tirer des informations précieuses, les entreprises peuvent facilement devancer leurs concurrents en un rien de temps. Les grandes entreprises sont bien conscientes de ce fait. Lorsqu'une nouvelle startup propose des avancées technologiques dans le domaine du Big Data et de l'apprentissage automatique, aucun des grands ne veut que ses concurrents s'en emparent. Ceci, ainsi que l'avantage d'avoir les meilleurs outils pour gérer les données, fait de l'acquisition de telles startups une chose lucrative à faire pour les grandes entreprises. Voici les principales raisons derrière de telles acquisitions.

Identifier de nouveaux marchés

Repérer de nouvelles opportunités est l'un des plus grands avantages d'avoir une solide pile d'analyse de données volumineuses. C'est quelque chose que les grandes entreprises recherchent toujours et les données peuvent les aider à découvrir de telles opportunités. Les données peuvent donner des informations claires sur le profil firmographique, démographique et comportemental des clients. Lorsqu'un nombre élevé de clients qui ne correspondent pas à leurs personnalités d'acheteurs sont trouvés, cela peut indiquer un nouveau marché à cibler. Cela ne peut être identifié qu'avec des technologies de Big Data robustes qui peuvent être construites ou achetées.

Explorer de nouveaux marchés peut parfois ressembler à forer un puits sec, mais pas avec le Big Data. Les données peuvent montrer aux entreprises où se trouvent leurs clients et où ils ne se trouvent pas. Avoir cette prévoyance est extrêmement utile et donne un avantage concurrentiel unique. En investissant du temps et des efforts dans de nouvelles entreprises qui rapporteront à coup sûr, les entreprises peuvent également réduire leur gaspillage et ainsi bénéficier d'une efficacité opérationnelle très élevée.

Activer le marketing de performance des revenus

Le marketing peut souvent se transformer en boîte noire. Bien que beaucoup d'argent entre et sorte, de nombreuses entreprises n'arrivent toujours pas à comprendre comment fonctionne cette boîte noire. En utilisant un mécanisme de suivi du retour sur investissement marketing utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse de données, les entreprises ont une chance d'identifier ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas avec le marketing. Avec un système comme celui-ci mis en œuvre, les entreprises peuvent attribuer une valeur à chaque action entreprise par leurs prospects et suivre/prédire les résultats des campagnes marketing. C'est ce que de nombreuses entreprises cherchent à réaliser avec leurs acquisitions de startups Big Data.

Générer de l'intelligence de plomb

Chaque prospect qui est entré en contact avec une entreprise aurait laissé des empreintes de données. Ces données peuvent être stockées et analysées pour identifier un modèle parmi les prospects très rentables, permettant aux entreprises de les associer aux nouveaux prospects entrants afin de les hiérarchiser en conséquence. Cette hiérarchisation les aide à allouer plus de temps et d'efforts aux prospects à fort potentiel plutôt que de le dépenser également entre tous les prospects. Pour aller plus loin dans l'intelligence de plomb, l'analyse de cohorte peut être utilisée sur ces données pour dériver différentes cohortes (groupes) et différentes personnes peuvent être attribuées à chaque cohorte. Cela aidera l'entreprise à voir des modèles tout au long du cycle de vie d'un client plutôt que de découper individuellement tous les clients à l'aveuglette.

Offrir une meilleure expérience client et un meilleur service

Offrir un meilleur service et une meilleure expérience client est l'une des principales priorités de toute entreprise prospère. Cela peut parfois être une tâche difficile si la clientèle est large. Les mégadonnées peuvent être d'une grande aide ici, car elles peuvent leur donner un profil complet pour chacun de leurs clients. Anticiper leurs besoins et découvrir les problèmes auxquels ils sont confrontés peut contribuer grandement à fournir un meilleur service.

Plus de données sont de meilleures données

Toutes les entreprises acquièrent plus de données que jamais, et les plus grandes acquièrent même les entreprises qui peuvent les aider avec le Big Data. Cette tendance ne semble pas s'estomper de si tôt. Étant donné que les données sont l'un des meilleurs avantages concurrentiels pour les entreprises à l'ère numérique, leur acquisition et leur utilisation resteront parmi les principales priorités des entreprises, grandes et petites.