Si le big data continue d’être considéré comme l’un des segments les plus porteurs de l’IT, les principaux protagonistes de ce marché continuent de brûler d’énormes quantités de cash sans paraître en situation de devenir un jour rentables. Ainsi, après avoir constaté 187 millions de dollars de perte nette pour 261 M$ de chiffre d’affaires sur son exercice 2016 clos fin janvier, Cloudera vient encore d’ajouter 222 M$ de pertes (+600% !) pour 79,6 M$ de revenus (+40%) sur son premier trimestre 2017 clos fin avril.
Même topo pour Hortonworks qui a enregistré 54,8 M$ de pertes nettes (-16%) sur son premier trimestre fiscal clos fin mars pour 56 M$ de revenus (+35%) après une année 2016 marquée par 251 M$ de pertes pour 184 M$ de revenus.
Principal éditeur propriétaire de ce marché, Splunk ne fait pas mieux en termes de rentabilité : ses pertes se sont élevées à 355 M$ pour 950 M$ de facturations sur l’exercice clos fin janvier et il affiche 100 M$ de pertes supplémentaires sur son premier trimestre fiscal (chiffre stable par rapport au premier trimestre de l’exercice précédent) pour des revenus certes en hausse de 30% à 242,5 M$.
Cette absence de rentabilité pour les protagonistes du marché est peut-être à relier à l’bsence de rentabilité des projets big Data tout court. C’est en tout cas ce que suggère Gartner dans plusieurs études sur le sujet. « Seulement 15% des projets Big Data passent au stade de la production », signalait en septembre dernier, l’un de ses analystes Merv Adrian, rappelait cette semaine TheRegister dans un article sur le sujet. Plus embêtant, selon un autre analyste Gartner, Nick Heudecker, « 70 % des déploiements Hadoop réalisés cette année échoueront à atteindre les économies projetées ou à délivrer les bénéfices attendus », avait-il lancé en février dernier au cours d’un événement organisé en Australie, selon Silicon. « Pour lui, c’est avant tout le manque de personnes formées et ayant de l’expérience sur ces technologies qui explique ce taux d’échec important », avait précisé notre confrère.
« Les clients ont généralement du mal à comprendre comment transformer leurs investissements Big Data en résultats significatifs », résume TheRegister. Et de citer IDG Research : « l’abondance de donnée ne résoud rien à elle-seule. Au contraire, cela exacerbe les problèmes des entreprises, noyant les directeurs des données dans une mer d’informations qu’ils sont mal préparés à comprendre et à exploiter.
« La communauté des développeurs open source du Big Data est complètement déconnectée des réalités du terrain », expliquait encore dernièrement LeMagIT de retour du salon Dataworks Summit de Munich, sur la base du témoignage d’un data scientist travaillant pour un groupe financier britannique. Celui-ci reprochait notamment aux développeurs Big Data de « sans cesse vouloir réinventer la roue » en proposant sans arrêt de nouveaux algorithmes dont il est difficile d’évaluer l’intérêt sans mobiliser des compétences onéreuses.
Même les analystes doutent : « Cloudera est encore à des années de la rentabilité », reconnaissait le mois dernier l’analyste Sanjit Singh de Morgan Stanley cité par Barron’s, pourtant très enthousiaste sur l’avenir de la société.