Talend, une start-up française qui est maintenant installée pour partie aux Etats-Unis, vient d’annoncer la signature d’un contrat sur son offre big data avec BetVictor. Un contrat intéressant dans les références client de l’éditeur français parce qu’il indique qu’il se positionne désormais à la hauteur d’autres grands éditeurs américains sur le big data avec une approche, certes encore très informatique, mais de plus en plus agile côté métier.
BetVictor fait le pari d’une forte intégration technologique de ses traitements big data
Créée en 1946 et installée à Gibraltar, BetVictor est l’une des principales entreprises de jeux en ligne d’Europe. L’entreprise a récemment renforcé son riche patrimoine sportif en développant une réputation d’innovateur technologique au sein de l’industrie du pari sportif et du jeu. Cette entreprise de taille moyenne semble parier sur une forte intégration technologique pour rester dans la course. « En tant qu’entreprise orientée données, nous sommes conscients que la capacité de l’ensemble de notre organisation à maîtriser et à exploiter les données en temps réel sera un facteur essentiel au développement de notre activité », déclare Kris Marshall, Directeur Business Intelligence et Business Analytics, BetVictor. « Le choix de Talend permettra d’accéder librement à n’importe quelle source de données tierces, et d’accélérer le transfert de données vers notre hub de données opérationnelles basé sur Cloudera. Notre but ultime est de mettre en place un processus de gestion des données de bout en bout afin de convertir nos besoins métiers complexes en initiatives commerciales. » précise-t-il dans le Communiqué de Presse de l’éditeur.
Sur le plan technologique, Talend tente de simplifier par ses solutions les approches de Big Data. Pour cela, il permet aux développeurs d’être immédiatement opérationnels avec différents langages et bases de données : Apache Hadoop, Apache Spark, Spark Streaming ou des bases de données NoSQL, sur une seule plateforme. Dans le cadre de ce projet, BetVictor semble miser sur des outils qui permettent d’utiliser directement les données sans passer par des solutions intermédiaires et de pouvoir simuler des scénarios qui pourront aider à la décision marketing. Une manière de se passer de data scientist ou encore d’économiser sur l’infrastructure informatique en ne lui demandant pas de fabriquer une usine décisionnelle.
