Christian Raza : Netezza est le créateur de l’appliance décisionnelle Netezza Performance Server. L’appliance décisionnelle est un serveur autonome spécifiquement conçu pour les bases de données décisionnelles et dont les performances sont de 10 à 100 fois supérieures à une base de données traditionnelle. Sa conception et son extrême simplicité d’utilisation en font une solution dont le retour sur investissement est particulièrement avantageux.

Netezza est dans une phase de forte croissance. Lors de notre dernier trimestre nous avons atteint une croissance de 65% de notre chiffre d’affaires et nous avons relevé à 187 M$ notre objectif de chiffre d’affaires annuel pour l’année en cours et ce pour la deuxième fois en deux trimestres. Pour accompagner cette croissance, Netezza a ouvert en 2008 des bureaux en Allemagne, en Italie, en Corée, en Inde et en France.

L’explosion du volume des données et la complexité grandissante des analyses représentent un défi pour les architectures décisionnelles. Ces plateformes ont évolué au fil du temps pour adresser les besoins du moment. La plupart, hérités de systèmes transactionnels, répondent aux besoins de requêtes simples. Cependant, dès que la complexité et la volumétrie augmentent, ces solutions nécessitent des investissements en équipements supplémentaires et entrainent des coûts d’administration prohibitifs. De plus, ces investissements importants ne garantissent en rien la possibilité de répondre aux besoins à venir.

Avec Netezza Performance Server, les ingénieurs de Netezza sont partis d’une feuille blanche pour concevoir une appliance dont l’architecture répond aux objectifs suivants :
- la performance
- la simplicité,
- la fiabilité,
- l’évolutivité,
- le faible TCO.

L’appliance Netezza a été conçue pour analyser des volumes de données pouvant aller jusqu’au Peta-Octets. Cette avancée proposant puissance, évolutivité et haute disponibilité pour un investissement abordable est le fruit de plusieurs innovations technologiques brevetées dont : l’architecture AMPP (Asymetric Massively Parallel Processing), le filtrage au fil de l’eau des données « Intelligent Query Streaming ».



Christian Raza, je vous remercie et vous donne rendez-vous très prochainement dans un nouveau numéro de BPM-channel