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Bases de données cloud : qui sont les principaux fournisseurs en 2022

À fin 2022, comment se présente le marché des bases de données cloud managées (DBPaaS) ? Éléments de réponse sur la base du Magic Quadrant.

Publié par Clément Bohic le | Mis à jour le
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Bases de données cloud : qui sont les principaux fournisseurs en 2022

Choisir un fournisseur pour une fonctionnalité spécifique ? Dans les bases de données cloud managées (DBPaaS), c'est probablement une mauvaise idée. En tout cas d'après Gartner. Dans le Magic Quadrant qu'il lui consacre, le cabinet américain estime que sur ce segment de marché, de manière générale, les exclusivités n'ont qu'un temps.

À ce sujet, il faisait par exemple remarquer, l'an dernier, que l'offre de Snowflake se différenciait de moins en moins de la concurrence. Cette année, c'est Teradata qui a droit à une remarque sur ce point. Son objet : le concept de lakehouse, dont le fournisseur américain reste néanmoins la figure de proue.

Dans le carré des « leaders » en 2021, Snowflake et Teradata le restent. Relativement au reste du marché, le premier progresse en « vision » et régresse en « exécution ». Le second recule sur les deux.

D'une année sur l'autre, de nombreux fournisseurs se retrouvent globalement moins bien placés dans le Quadrant. Parmi eux, Microsoft, Oracle et Google, qui régressent tous trois sur le volet « exécution ». Seul AWS maintient sa position, progressant même en « vision » et se détachant ainsi de la concurrence.

AWS se détache

L'axe « vision » est de nature prospective. Il est centré sur les stratégies (sectorielle, géographique, commerciale, marketing, produit...). L'axe « exécution » reflète la capacité à répondre effectivement à la demande (expérience client, performance avant-vente, qualité des produits/services...).

Sur l'axe « vision », les fournisseurs classés au Quadrant se positionnent dans cet ordre :

  Fournisseur
1 AWS
2 Microsoft
3 Oracle
4 Google
5 Teradata
6 IBM
7 Databricks
8 SAP
9 Snowflake
10 Cloudera
11 Alibaba Cloud
12 MongoDB
13 MarkLogic
14 InterSystems
15 Redis
16 Couchbase
17 CockroachLabs
18 Neo4j
19 TigerGraph
20 Tencent Cloud

Sur l'axe « exécution » :

  Fournisseur
1 AWS
2 Microsoft
3 Oracle
4 Google
5 Snowflake
6 SAP
7 Redis
8 Alibaba Cloud
9 Databricks
10 MongoDB
11 Teradata
12 Cloudera
13 IBM
14 Tencent Cloud
15 InterSystems
16 MarkLogic
17 Neo4j
18 Couchbase
19 TigerGraph
20 CockroachLabs

Des portefeuilles désormais bien remplis...

L'an dernier, AWS avait eu droit à des bons points pour les performances, la fiabilité et la maturité de son offre. Cette fois-ci, Gartner met en avant la profondeur de son portefeuille et l'adéquation de ses services avec les besoins du marché. Ainsi que sa feuille de route concernant l'intégration de services (y compris tiers).
Le retard sur le volet multicloud, bien que moins prégnant, reste un point de vigilance. La complexité de paramétrage et de gestion en est un autre.

Salué l'an dernier comme pilier d'une « vision forte d'écosystème data », Azure Synapse Analytics l'est à nouveau. Microsoft se distingue aussi sur l'outillage à destination des développeurs. C'est moins favorable sur le pricing, en particulier pour sa complexité. Sur la partie gouvernance, Purview reste une solution « émergente ». Et le support présente quelques angles morts (complexité de sécurisation, impossible de choisir des fenêtres de maintenance...).

Comme l'an dernier, l'offre Autonomous Database d'Oracle est vantée pour son évolutivité. Cette année, Gartner en salue aussi la tarification. L'ouverture aux clouds concurrents reste en revanche partielle. Et Oracle demeure perçu comme un fournisseur dur en affaires.

... mais aussi des vides

L'argument du portefeuille moins exhaustif que chez les autres CSP vaut toujours pour Google. Qui, au moment de l'évaluation, ne gérait par exemple par encore nativement les séries temporelles et les bases de orientées graphe. L'approche « serverless par défaut » lui vaut au contraire un bon point, à l'instar du datastore Colossus et des SLA associés.

La profondeur de catalogue reste un point positif chez SAP, même si la quantité d'options peut se révéler confusante, surtout si on travaille avec des données externes. Le groupe allemand se distingue par ailleurs toujours avec HANA Cloud. Qui reste toutefois perçu comme une offre premium, en raison de l'historique on-prem.

Vigilance sur les compétences ?

Chez IBM, le Cloud Pak for Data reste un point fort pour accompagner l'hybridation des SI. L'expertise sectorielle du groupe américain lui vaut aussi un bon point, tout comme ses capacités d'innovation (optimisation des bases de données, virtualisation des données...). Attention toutefois au potentiel manque de compétences pour exploiter ses offres, sa part de marché ayant reculé.

Comme SAP, Teradata souffre d'une perception en tant que fournisseur « premium ». Et comme chez IBM, se pose la question de la disponibilité de compétences. Au rang des bons points, il y a son approche multicloud/cloud hybride, ses investissements dans les accès distribués et sa gamme d'outils analytiques.

La facilité d'usage est toujours d'actualité chez Snowflake. La notoriété et l'écosystème de partenaires sont d'autres points forts. On ne peut pas en dire autant pour la prédictibilité des coûts, ni pour la clarté sur la disponibilité des fonctionnalités.

Concernant Alibaba, le principal risque apparaît toujours d'ordre géopolitique. Il y a aussi une marge de progression sur le service client. Les performances restent en revanche un point fort, avec comme vitrine le rendez-vous annuel du Singles' Day (11 novembre).

Outre l'approche lakehouse, Databricks a pour lui les briques Unity Catalog et Delta Live Tables, portail vers les écosystèmes de données. L'ouverture reste un point fort, autant avec le format Delta Lake que le protocole Delta Sharing. Le retard sur la partie relationnelle demeure, néanmoins.

Cloudera et MongoDB rejoignent les « leaders »

Après plusieurs années à avoir décliné une participation au Quadrant, MongoDB a finalement retourné sa veste. Gartner salue chez lui la satisfaction client autant que la vision produit et la présence sur le marché (proche de 1 Md$ de revenus en 2021). Il regrette par contre l'absence de capacités natives de data science et la prise en charge limitée des données externes (via CSV et JSON).

Du côté de Cloudera, on a aussi du retard sur le transactionnel. Et de la marge de progression sur le support technique. Une expertise sectorielle s'est toutefois développée, comme la stratégie open source et la migration de la clientèle vers les offres cloud.

Photo d'illustration © KanawatTH - Adobe Stock

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