KNIME : 30 millions pour démocratiser l’analyse de données

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KNIME 30 millions pour démocratiser lanalyse de données Innovationsfr
août 6, 2024

KNIME : 30 millions pour démocratiser l’analyse de données

Aujourd'hui, toutes les entreprises aspirent à devenir « data-driven ». Pourtant, même celles disposant d'équipes dédiées à l'analyse de données peinent souvent à en tirer réellement parti. Voilà le défi que s'attèle à relever la startup allemande KNIME, qui vient de lever 30 millions de dollars pour démocratiser l'exploitation des données en entreprise grâce à sa plateforme nocode.

Rendre l'analyse de données accessible à tous

Fondée en 2008 par Michael Berthold, professeur à l'université de Konstanz, KNIME est né d'un constat simple : de nombreuses entreprises souhaitent adopter une approche data-driven mais ne disposent pas forcément des compétences techniques en interne pour y parvenir. L'idée était donc de créer une plateforme modulaire et scalable permettant de simplifier le chargement, le traitement, l'analyse et la visualisation des données, sans nécessiter de compétences en code.

Basée sur des workflows visuels, la solution KNIME s'interface avec les systèmes existants des entreprises pour les aider à :

  • Transformer et préparer les données
  • Générer des rapports et des visualisations
  • Comparer différents jeux de données
  • Automatiser et déployer des workflows d'analyse

Le tout sans une ligne de code, grâce à une interface graphique intuitive permettant de concevoir ses propres pipelines de données.

Un écosystème riche et collaboratif

Outre les fonctionnalités de base, l'un des atouts de KNIME réside dans son hub collaboratif, qui permet aux équipes de partager, réutiliser et enrichir leurs workflows d'analyse. Chacun peut ainsi capitaliser sur le travail des autres et gagner en efficacité.

La plateforme s'appuie également sur une large communauté open-source, qui développe en permanence de nouveaux modules et extensions pour étendre les cas d'usage (data mining, machine learning, traitement du langage, etc.). De quoi couvrir un maximum de besoins métiers.

KNIME offre un véritable écosystème unifié permettant de démocratiser la science des données au sein des organisations.

Michael Berthold, CEO et fondateur de KNIME

Déjà 400 clients et une croissance soutenue

Si KNIME propose une version gratuite et open-source, c'est bien son offre payante, sous forme de plateforme gérée dans le cloud, qui génère ses revenus. L'entreprise revendique déjà plus de 400 clients, dont des grands groupes comme Audi, AMD, Bayer ou Procter & Gamble.

Avec un ARR de 30 millions d'euros et une croissance annuelle de 30 à 40%, la startup a de quoi voir venir. Ce nouveau financement de 30 millions de dollars, mené par le fonds Invus, servira essentiellement à :

  1. Accélérer le développement produit et l'innovation
  2. Étoffer les équipes commerciales pour conquérir de nouveaux marchés
  3. Lancer des offres SaaS pour adresser les PME

Démocratiser l'IA et la data science

Pour se démarquer, KNIME mise aussi sur la puissance de l'intelligence artificielle, avec notamment un assistant IA qui aide les utilisateurs à créer des workflows data ou enrichir des projets existants. Une manière de rendre l'analyse de données encore plus accessible.

Dans un marché très concurrentiel, avec des acteurs comme Dataiku, Alteryx ou IBM, la startup entend bien continuer à croître en pariant sur l'innovation et les partenariats, pour devenir la référence des plateformes d'analyse "Self-Service".

Notre vision est de fournir une plateforme analytique complète, qui rend les data sciences accessibles à tous au sein de l'entreprise, du néophyte à l'expert.

Michael Berthold, CEO et fondateur de KNIME

Alors que la donnée est devenue le carburant de l'économie moderne, des outils comme KNIME ont un rôle clé à jouer pour aider les organisations à en tirer tout le potentiel. En démocratisant l'analyse de données et la data science, ils ouvrent la voie à plus d'innovation et de performance grâce à une meilleure exploitation des données, que ce soit pour optimiser des processus, personnaliser l'expérience client ou développer des produits et services data-driven.

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