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  24/05/2017

Cloudera o cómo monetizar la era cloud

En el hermético mercado de big data, Cloudera tiene ventajas en las que apoyarse. Llegó antes – fue fundada en 2008 – ha enfocado su desarrollo a la clientela empresarial y, lo que no es moco de pavo, tiene una enviable solidez financiera. La documentación preceptiva para su reciente salida a bolsa ha revelado que la compañía facturó en 2018 un 57% más que el año precedente, pero también soporta pérdidas abultadas. Para sostener la situación, es obvio que necesita un acelerador del crecimiento, que a su vez dependerá no sólo de la deriva que tome el mercado, sino de la habilidad para conjugar su doble papel de partner y competidor de compañías mucho más grandes. Un delicado equilibrio.

Tom Reilly

Al final del año fiscal – cerrado el 31 de enero pasado – Cloudera ingresó 261 millones de dólares, con unas pérdidas de 187 millones, más y menos que en el anterior ejercicio, respectivamente. Los accionistas pueden respirar, porque hay un buen colchón de 256 millones de dólares en caja. De hecho, el CEO Tom Reilly presumía el año pasado ante el autor de este blog de que no necesitaría una salida a bolsa. ¿Razón? Los 766 millones de dólares invertidos por Intel para comprar un 22% de Cloudera. Menos de un año después de fardar, Reilly se ha fotografiado exultante abriendo cotización en Wall Street.

Cabe la posibilidad de que Intel presionara en favor de la OPV, o eso creen saber los analistas. La posición de este inversor es “especial” por varios motivos. El principal es que pagó 30,92 dólares por acción, y puesto que el precio de salida a bolsa ha sido de 14 dólares, se interpreta que ha sacrificado un 56% de lo que desembolsó en mayo de 2014. En realidad, fue una valoración desmesurada, que Implícitamente atribuía a Cloudera un valor de 4.100 millones de dólares. Juzgue el lector: este lunes, la capitalización bursátil ascendía, pero no más allá de 2.673 millones.

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Aquella recordada desmesura de Intel tenía y tiene raíces estratégicas. Su cuantiosa aportación de capital le ha asegurado un asiento en el consejo de Cloudera y, lo más importante, decisiva influencia sobre el desarrollo de esta plataforma de big data. Hablando en plata: el software de Cloudera está optimizado para los procesadores de Intel, que ha encontrado en las visto en las capacidades analíticas de aquella un buen instrumento para proteger su hegemonía en los centros de datos. Comprar Cloudera habría sido una torpeza, una innecesaria agresión a partners como Oracle o IBM. Pero una participación del 22% era suficiente para ahuyentar a cualquier merodeador con intención de presentar una oferta.

Desde la óptica de Cloudera, contar con el respaldo de Intel representa no sólo una inyección de capital – bienvenida, cómo no – sino que ayuda a que su producto sea más atractivo para las empresas, merced a mejoras en ciertas funciones y en seguridad. La holgura financiera ha contribuído a una mayor fiabilidad del producto y facilitado la creación de servicios. De hecho, la oferta de Cloudera integra sus capacidades analíticas con unos servicios básicos de almacenamiento y procesamiento cuya utilidad es que no requieren adaptar la plataforma a cada circunstancia. A la postre, todo sirve de imán para las empresas.

Otro factor no despreciable es la dimensión que ha podido permitirse: está presente en 28 países, tiene cerca de 1.500 empleados y entre sus clientes la créme de la créme del ranking Fortune 500. Aun así, pierde dinero, una sangría que no ser tolerada indefinidamente: hechas las cuentas, Cloudera gasta dos dólares por cada dólar que ingresa.

Las previsiones de crecimiento defendidas por Reilly suenan plausibles. La experiencia de su competidor Hortonworks parece darle la razón, lo que no significa que vaya a salir pronto de números rojos. Según declaró el CEP a los analistas, el 97% de las compañías que han desplegado Hadoop están dispuestas a profundizar ese compromiso. Y dos terceras partes dicen que Hadoop es para ellas un elemento estratégico. Pero la adopción generalizada de las plataformas de big data no será en ningún caso precipitada. Un acelerador podría ser la simplificación de las herramientas, que Hadoop sea fácil de usar y no un arcano para data scientists.

Cloudera también tiene que sortear a la competencia, principalmente de Hortonworks, cuyo volumen de negocio es de 184 millones de dólares y que también pierde dinero (aunque sus directivos dicen estar cerca del umbral de rentabilidad). La diferencia entre ambas es significativa en un aspecto no estrictamente monetario: Hortonworks se aferra al principio del código abierto puro, mientras Cloudera ha montado componentes de software ´propietario` encima de su plataforma open source, con la convicción de que así se ganará la simpatía de las empresas. El tercero en discordia, MapR, ofrece una solución propia muy orientada al rendimiento pero carente de versatilidad. Entre los proveedores de soluciones analíticas tradicionales, Teradata trabaja a la vez con el Hadoop de Hortonworks y el de Cloudera.

La mayor amenaza para Cloudera procede de los proveedores de cloud pública. Uno de los valores apreciados de su plataforma es su carácter gestionable, que permite mover cargas fácilmente entre un datacenter y una nube, sea esta de Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform. Los tres grandes no pueden igualar esa flexibilidad, contradictoria con sus intereses, pero tienen disponible una amplia oferta de servicios nativos a buen precio, tentadora para las empresas a las que no les preocupe sentirse cautivas de una u otra nube.

Cloudera podría, llegado el caso, extender la cobertura de sus herramientas de gestión para incluir esos servicios nativos, siempre que se apoye en las técnicas de machine learning. AWS, Azure y Google han cogido carrerilla en el desarrollo de esas técnicas, pero a Cloudera no le faltan esperanzas de sumarse a la tendencia, Doug Cutting, ´padre`de Hadoop y chief architect en Cloudera, suele recordar que la compañía invierte muchos recursos en machine learning. Por supuesto, no podría igualar el esfuerzo de los grandes de la nube, pero los precedentes indican que un buen día machine learning será trivial para todos.

[informe de Pablo G. Bejerano]

 

 


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