Fondateur et PDG de CData Software, Amit Sharma définit la plateforme technique et la stratégie commerciale de CData. Son leadership a guidé l'ascension de CData Software d'une startup à un fournisseur leader de solutions d'accès et de connectivité aux données. Amit est titulaire d'un MS en réseaux informatiques de la North Carolina State University et d'un MBA de la Duke Fuqua School of Business.

La révolution de l'IA crée une demande massive pour ce que Gartner appelle "Données prêtes pour l'IA", et cela joue directement sur nos forces.

Pouvez-vous nous guider à travers votre parcours avant la fondation de CData?

J'ai commencé ma carrière chez Infosys Technologies en Inde, ce qui m'a exposé aux défis technologiques des grandes entreprises. Cette expérience m'a appris comment les organisations établies abordent les problèmes techniques complexes, mais j'étais attiré par l'innovation dans des environnements plus petits et plus agiles.

J'ai ensuite rejoint une startup de sécurité réseau aux États-Unis. Le contraste entre travailler dans une grande entreprise de services informatiques et une startup à haute énergie a été révélateur. J'ai réalisé que je m'épanouissais dans des environnements où l'on pouvait agir rapidement, prendre des décisions avec des ressources limitées et influencer directement la direction du produit.

Mon chemin m'a finalement conduit à /n software, où j'ai travaillé aux côtés de mes futurs co-fondateurs à développer des solutions de connectivité des données. Nous avons passé des années à construire la technologie et à chercher le bon ajustement produit-marché. Nous avions développé une technologie solide, mais obtenir une traction sur le marché pendant une incertitude économique était difficile.

La percée est venue lorsque nous avons réalisé que nos composants de connectivité des données étaient la partie la plus forte de notre offre. Les organisations avaient du mal à connecter leurs systèmes – qu'il s'agisse de bases de données, d'applications ou de services cloud – et il n'y avait pas de solution élégante et basée sur des standards. Au lieu d'essayer d'être tout pour tous, nous avons décidé de séparer CData de /n software et de nous concentrer sur la résolution d'un problème très bien : rendre simple pour les organisations de connecter leurs sources de données en utilisant des standards familiers comme SQL.

Cette approche ciblée est devenue la fondation de ce qu'est CData aujourd'hui – aider des milliers d'organisations à accéder à leurs données partout, sans la complexité qui accompagnait traditionnellement les projets d'intégration de données.

Quelle a été l'"étincelle" qui vous a motivé à construire la plateforme de connectivité des données de CData?

Pendant mon temps chez /n software, nous avons continué à voir le même schéma chez différents clients. Les entreprises détenaient des données précieuses dans des systèmes comme CRM, ERP, bases de données et applications cloud, mais leur intégration était souvent complexe et chronophage. Les équipes informatiques passaient des semaines ou des mois à construire des intégrations personnalisées pour ce qui devrait être des demandes d'accès aux données simples.

La partie frustrante était que la plupart de ces systèmes avaient des API et que les données étaient techniquement accessibles, mais il n'y avait pas de moyen standardisé de les connecter. Chaque intégration était un projet personnalisé nécessitant une connaissance spécialisée de l'interface unique de chaque système. Les utilisateurs métiers qui voulaient simplement analyser leurs données de vente à côté de leurs métriques marketing étaient bloqués en attendant des ressources techniques toujours trop sollicitées.

Nous avons réalisé que si nous pouvions créer une approche universelle – en utilisant SQL comme langage commun que la plupart des gens comprenaient déjà – nous pourrions éliminer cette friction entièrement. Au lieu d'apprendre des dizaines d'API différentes, les utilisateurs pourraient simplement écrire une requête SQL pour accéder à n'importe quelle source de données, qu'il s'agisse de Salesforce, Oracle ou d'une API REST.

Ce "moment eurêka" a été de reconnaître que le problème n'était pas la complexité des systèmes individuels, mais le manque d'une approche unifiée et basée sur des standards pour la connectivité des données. Une fois que nous nous sommes concentrés sur la construction de ce pont – faire en sorte que n'importe quelle source de données ressemble et se comporte comme une base de données familière – tout s'est mis en place. Les organisations pouvaient enfin accéder à leurs données selon leurs termes, sans les maux de tête traditionnels de l'intégration.

La connectivité des données est un défi complexe. Comment CData se distingue-t-il?

Nous nous distinguons des autres fournisseurs de connectivité des données par un mélange unique de simplicité, une large couverture des sources de données et une forte concentration sur l'intégration en temps réel et transparente. Nos connecteurs sont le résultat d'années de développement et d'utilisation réelle par des clients directs et des partenaires OEM, offrant une profondeur et une fiabilité difficiles à égaler.

Contrairement à de nombreux concurrents, nos solutions prennent en charge la connectivité à plus de 250+ sources de données, y compris SaaS, NoSQL et les plateformes Big Data, avec une configuration minimale et aucun codage requis. Cela permet aux utilisateurs techniques et non techniques d'intégrer et d'accéder aux données en temps réel sans configurations complexes.

Un différenciateur clé est notre support pour le mouvement des données et l'accès aux données en direct. Avec CData Sync, les utilisateurs peuvent répliquer des données dans n'importe quelle base de données ou entrepôt, tandis que CData Connect Cloud et Virtuality permettent un accès aux données en direct à travers les applications et les plateformes sur lesquelles les entreprises comptent quotidiennement. Notre plateforme est également construite avec une évolutivité et une sécurité de niveau entreprise. Des fonctionnalités comme l'audit centralisé, le chiffrement et la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données garantissent que les entreprises peuvent nous faire confiance en toute confiance avec leurs données les plus sensibles. Cette combinaison puissante de flexibilité, d'accès en temps réel et de sécurité robuste nous positionne comme un leader dans le domaine de l'intégration de données.

Comment équilibrez-vous la construction de nouveaux connecteurs par rapport à l'optimisation de la fonctionnalité de base de la plateforme?

Nous avons appris que l'équilibre n'est pas statique – il change en fonction des besoins du marché et des points de douleur les plus importants. Au début, la largeur des connecteurs était critique parce que les organisations avaient besoin de se connecter à leurs systèmes existants avant de pouvoir réaliser une quelconque valeur de la plateforme. Vous ne pouvez pas optimiser la performance sur un connecteur qui n'existe pas encore. Mais à mesure que nous avons mûri, nous sommes devenus beaucoup plus stratégiques sur cet équilibre. Nous avons maintenant des données sur les connecteurs les plus utilisés, les systèmes que nos clients priorisent et où les goulots d'étranglement de performance impactent réellement leurs flux de travail quotidiens. Cela guide nos décisions de feuille de route. Pour les nouveaux connecteurs, nous nous concentrons sur les plateformes émergentes et les systèmes pour lesquels nos clients demandent un support – que ce soit une nouvelle application SaaS qui gagne du terrain ou des services cloud qui deviennent standard dans certaines industries. Mais nous ne construisons pas des connecteurs juste pour cocher des cases. Chaque nouveau connecteur doit résoudre un véritable défi de connectivité pour un segment significatif de notre base d'utilisateurs.

Le travail d'optimisation est devenu encore plus critique alors que nous avons construit des solutions de plus haute valeur sur la fondation de nos connecteurs – comme CData Sync pour la réplication automatisée des données et nos offres de plateforme cloud. Ces produits dépendent de la performance fiable de nos connecteurs à l'échelle, donc lorsque nous voyons des modèles comme certains types de requêtes atteignant des murs de performance ou des connecteurs spécifiques luttant avec de grands ensembles de données, cela devient une priorité immédiate. Ce qui est excitant, c'est que nos améliorations de connecteurs ont maintenant un effet multiplicateur. Lorsque nous optimisons un connecteur Salesforce, cela ne profite pas seulement aux utilisateurs directs – cela améliore la performance à travers CData Sync, nos services cloud et toute plateforme intégrée qui repose sur cette connexion.

L'idée clé que nous avons eue est qu'un connecteur médiocre à un système critique est souvent plus précieux qu'un connecteur parfait à une plateforme de niche, mais à mesure que nous construisons des solutions plus sophistiquées sur notre couche de connectivité, la barre de qualité continue de monter. Nous préférons avoir un accès fiable et performant aux systèmes dont nos clients dépendent quotidiennement qu'un catalogue exhaustif de connexions rarement utilisées. Il s'agit de construire ce qui compte le plus, puis de le faire fonctionner exceptionnellement bien à travers toute notre plateforme.

CData alimente un large éventail d'applications en coulisses. Pouvez-vous nous en dire plus sur votre activité de connectivité embarquée et comment elle a évolué?

Ce qui a commencé comme des développeurs individuels téléchargeant nos connecteurs a évolué en des partenariats profonds avec certaines des plus grandes entreprises technologiques du monde. Ces organisations reconnaissent que la construction et la maintenance de centaines de connecteurs de données ne sont pas leur compétence de base – elles préfèrent se concentrer sur la valeur unique de leur plateforme tout en tirant parti de notre expertise en connectivité.

Nous voyons cela se jouer à travers différents types de partenariats. Avec Palantir, par exemple, ils intègrent notre connectivité pour aider leurs clients entreprises à amener des données de diverses sources dans leur plateforme d'analyse sans la surcharge d'intégration traditionnelle. C'est la même histoire avec Google Cloud – ils veulent se concentrer sur leur infrastructure cloud et leurs capacités d'IA, pas sur la construction de connecteurs personnalisés pour chaque application SaaS que leurs clients utilisent.

Notre relation avec Salesforce a été particulièrement transformatrice. Ils exploitent les connecteurs CData à travers plusieurs produits phares – Tableau, Tableau CRM, et maintenant Salesforce Data Cloud. Avec Data Cloud spécifiquement, nous permettons aux utilisateurs Salesforce d'ingérer des données de pratiquement n'importe quel système dans leur plateforme client unifiée, créant cette vue complète du parcours client qui est si critique pour les entreprises modernes.

Le partenariat avec SAP montre comment même les entreprises de logiciels d'entreprise établies reconnaissent la valeur de la connectivité standardisée. Plutôt que de construire leurs propres solutions d'intégration de données à partir de zéro, elles exploitent notre bibliothèque de connecteurs pour donner à leurs clients un accès immédiat à des centaines de sources de données.

Ce qui a évolué de manière significative, c'est la sophistication de ces intégrations. Au début, les partenaires pourraient intégrer une poignée de nos connecteurs les plus populaires. Maintenant, nous voyons des intégrations plus profondes où toute notre plateforme de connectivité devient un composant central de leur stratégie de données. Les partenaires peuvent offrir à leurs utilisateurs un accès à pratiquement n'importe quelle source de données pendant que nous gérons la complexité de maintenir ces connexions à mesure que les API changent et que de nouvelles plateformes émergent.

Le modèle embarqué crée également un effet de roue – à mesure que plus de plateformes intègrent notre connectivité, nous obtenons de meilleures informations sur les modèles d'utilisation réels, ce qui nous aide à prioriser à la fois les nouveaux connecteurs et les optimisations de performance qui profitent à tout l'écosystème.

C'est une validation que la connectivité est devenue une infrastructure – quelque chose que vous voulez être fiable et complet, mais pas quelque chose que vous voulez construire vous-même.

CData a récemment publié MCP – quelle a été la force motrice pour le construire?

L'IA générative a révolutionné nos vies en appliquant ses capacités aux données publiques. Mais elle a été lente à apporter cette révolution sur le lieu de travail en raison de la difficulté de connecter les LLM aux données d'entreprise. Les serveurs MCP de CData sont une nouvelle façon de connecter en toute sécurité tout LLM avec le support du protocole de contexte de modèle à plus de 350 sources de données d'entreprise instantanément, sans wrappers personnalisés ou solutions de contournement risquées. Avec un accès direct, standardisé et basé sur SQL, les outils d'IA peuvent enfin parler couramment aux données d'entreprise.

Il y a beaucoup de buzz autour de MCP. Alors que d'autres offres MCP se concentrent sur l'interrogation de données ou la conduite d'action dans un seul système source, les serveurs MCP de CData sont idéaux pour l'analyse de données alimentée par LLM à travers plusieurs sources de données.

Avec l'analyse basée sur l'IA en hausse, comment CData s'adapte-t-il?

Le défi est que les modèles d'IA ne sont aussi efficaces que les données auxquelles ils peuvent accéder, pourtant la plupart des données d'entreprise restent enfermées dans des silos. Les organisations pourraient avoir des données clients dans Salesforce, des données financières dans NetSuite, des données opérationnelles dans diverses bases de données et des données marketing à travers plusieurs plateformes. Pour construire des applications d'IA significatives, elles ont besoin que toutes ces données soient accessibles et combinables – ce que Gartner et l'industrie au sens large appellent "Données prêtes pour l'IA".

Ce qui est excitant, c'est que notre plateforme de connectivité est parfaitement positionnée pour ce changement. Les données prêtes pour l'IA ne sont pas seulement d'avoir accès à l'information – c'est d'avoir un accès en temps réel et standardisé que les applications d'IA peuvent réellement consommer et analyser. Au lieu que les organisations aient à construire des pipelines de données complexes pour alimenter les modèles d'IA, elles peuvent utiliser nos connecteurs pour donner aux applications d'IA un accès direct à n'importe quelle source de données dans un format immédiatement utilisable.

Que ce soit un modèle d'apprentissage automatique qui a besoin d'analyser les modèles de comportement des clients à travers plusieurs points de contact ou un tableau de bord alimenté par l'IA qui combine des données de vente, marketing et support, notre couche de connectivité assure que les données deviennent prêtes pour l'IA dès le moment où elles sont accessibles.

Nous voyons aussi l'IA changer la façon dont les gens interagissent avec les données elles-mêmes. Les utilisateurs métiers qui pourraient ne jamais écrire de SQL posent maintenant des questions en langage naturel qui sont traduites en requêtes en coulisses. Mais ces requêtes ont toujours besoin d'accéder à des données prêtes pour l'IA provenant de dizaines de systèmes différents, ce qui est où notre approche de connectivité standardisée devient essentielle.

Les partenariats que nous avons avec des entreprises comme Salesforce Data Cloud et Google Cloud sont particulièrement pertinents ici. Ces plateformes construisent des capacités d'IA sophistiquées, mais elles dépendent de notre connectivité pour s'assurer que leurs modèles d'IA peuvent réellement accéder à l'étendue des données prêtes pour l'IA dont elles ont besoin pour être efficaces.

Plutôt que de voir l'IA comme quelque chose de séparé de la connectivité, nous la voyons comme une validation que rendre les données prêtes pour l'IA à travers un accès transparent est plus important que jamais. Plus ces applications d'IA deviennent sophistiquées, plus elles ont besoin d'un accès fiable et en temps réel à des ensembles de données complets et immédiatement consommables – et c'est exactement ce que nous permettons.

Où voyez-vous CData dans les 3 à 5 prochaines années?

Nous sommes à un point d'inflexion où la connectivité des données devient une infrastructure fondamentale, et je vois CData évoluer pour répondre à cette réalité.

Dans les 3 à 5 prochaines années, je m'attends à ce que nous alimentions l'accès aux données pour des milliers d'autres organisations à travers plusieurs points de contact. Parfois, nous serons la solution directe – où les équipes de données choisissent CData spécifiquement parce qu'elles ont besoin de nos capacités de connectivité. D'autres fois, nous serons intégrés dans les plateformes qu'elles utilisent déjà, comme Salesforce Data Cloud ou Google Cloud, où notre connectivité devient partie de leur stratégie de données plus large.

Notre activité embarquée continuera d'être un moteur de croissance majeur. Nous voyons déjà cela avec des partenaires comme Salesforce Data Cloud, Google Cloud, Palantir et SAP, mais je pense que chaque grande plateforme aura finalement besoin de capacités de connectivité complètes. Plutôt que chaque entreprise construisant son propre écosystème de connecteurs, elles exploiteront le nôtre pour pouvoir se concentrer sur leurs différenciateurs de base.

La révolution de l'IA crée une demande massive pour ce que Gartner appelle "Données prêtes pour l'IA", et cela joue directement sur nos forces. Les organisations construisant des applications d'IA ont besoin d'accéder à toutes leurs sources de données en temps réel, et elles ont besoin que ce soit fiable et standardisé. Je vois CData devenir la couche de connectivité qui rend l'IA d'entreprise réellement réalisable à l'échelle.

Nous étendons aussi nos offres de plateforme cloud au-delà des simples connecteurs. CData Sync et nos autres services cloud montrent comment nous pouvons livrer des solutions de plus haute valeur construites sur notre fondation de connectivité. Je m'attends à ce que nous continuions à monter dans la pile tout en maintenant notre force de base dans l'accès universel aux données.

Géographiquement, il y a une énorme opportunité dans les marchés internationaux où les organisations font face aux mêmes silos de données que nous avons résolus en Amérique du Nord. Les principes de connectivité standardisée sont universels.

Finalement, je vois CData devenir le standard de connectivité qui permet la prochaine génération d'applications basées sur les données – que ce soit l'IA, l'analyse ou des technologies que nous n'avons même pas encore imaginées. Notre travail est de nous assurer que l'accès à n'importe quelle source de données est aussi simple que d'écrire une requête SQL, peu importe ce qui est construit sur cette fondation.

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