Google compra Alooma e promette dati sempre accessibili

Google non ha soltanto “fame” di dati, l’alimento principe di tutti i suoi servizi, ma anche bisogno di tecnologie di data integration, capaci cioè di fondere o far dialogare tra loro numerose sorgenti di byte. L’azienda di Mountain View fa un passo avanti in questa direzione con Alooma, startup della Silicon Valley che sta per entrare in suo possesso. I termini finanziari dell’accordo di acquisizione non sono stati svelati, ma quel che conta è la finalità: “A prescindere da dove i dati siano archiviati, on premise, nel nostro cloud o in altri, vogliamo che le informazioni siano accessibili, utili e processabili”, si legge in un blogpost firmato a quattro mani da Amit Ganesh, vice president engineering, e Dominic Preuss, director product management della Google Cloud Platform.

La giovane azienda (giovane a partire dai fondatori, Yoni Broyde e Yair Weinberger) è vicina di casa di Oracle a Redwood, in California, ma ha anche una seconda sede a Tel Aviv e tra i clienti annovera il New York Times e Sony. Grazie alla tecnologia di Alooma e grazie alle competenze del suo team  in materia di database, sarà possibile “aggiungere ulteriori capacità di migrazione alla Google Cloud Platform”, spiegano Ganesh e Preuss. Nuovi servizi per database, dunque, si affiancheranno a Cloud Spanner e Cloud Bigtable, combinandosi anche con funzionalità di analytics, sicurezza, intelligenza artificiale e machine learning.

(l'interfaccia gestionale della piattaforma Alooma)

La missione di Alooma è quella di semplificare i processi di migrazione tra database e sistemi di data warehouse o di analytics, specie per casi in cui siano coinvolte molteplici fonti da integrare. A detta dell’azienda, normalmente le procedure di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (Etl, Extract, transform and load) possono occupare fino al 70% del tempo complessivo della procedura, mentre con le soluzioni di Alooma la fase di Etl si riduce notevolmente. La tecnologia della startup permette di fare data preparation su fonti di vario tipo, come archivi statici, event data e applicazioni Software-as-a-Service posizionate nel cloud.