SAP has acquired Dremio, a specialist in data lakehouse platforms built on Apache Arrow and Apache Iceberg, to accelerate its data and AI strategy. The deal brings technology that federates heterogeneous data sources without duplication—a critical need for enterprises managing complex hybrid and multi-cloud environments.

Integration will prioritize SAP Datasphere, the company’s data management and governance platform, which seeks to unify data from SAP applications like S/4HANA and SuccessFactors alongside third-party systems. Dremio adds high-performance analytics on massive data volumes, stronger support for open formats such as Apache Iceberg, and simplified access for BI tools and AI workloads. This directly bolsters SAP’s competitive stance against Snowflake, Databricks, and Google BigQuery in modern data architectures.

The move also reinforces SAP’s AI ambitions, especially for its Joule generative copilot. Fast, reliable, and governed data access is a prerequisite for training and deploying AI models effectively; Dremio is expected to reduce query latency, enhance dataset quality and lineage, and streamline unified data/AI pipelines. Amid mounting pressure from cloud-native rivals, SAP aims to retain large accounts and win new ones by offering a more open, performant alternative to traditional architectures. Financial terms were not disclosed, and Dremio’s team and technology will be gradually integrated as a core component of SAP’s cloud data ecosystem.

SAP franchit une nouvelle étape dans sa stratégie autour de la donnée en annonçant le rachat de Dremio, éditeur spécialisé dans les plateformes de data lakehouse. Sa technologie repose notamment sur Apache Arrow et Apache Iceberg, permettant d’accélérer les requêtes analytiques sur des données distribuées.

Avec ce rachat, SAP met la main sur une plateforme capable de fédérer des sources de données hétérogènes sans duplication, un enjeu critique pour ses clients confrontés à la multiplication des environnements cloud et hybrides.

Renforcer l’offre SAP Datasphere

L’intégration de Dremio devrait bénéficier en priorité à SAP Datasphere, la plateforme de gestion et de gouvernance des données du groupe. SAP cherche depuis plusieurs années à proposer une couche unifiée permettant d’exploiter les données issues de ses applications (S/4HANA, SuccessFactors, etc.) mais aussi de systèmes tiers.

Dremio pourrait ainsi apporter une accélération des performances analytiques sur les grands volumes de données, une meilleure prise en charge des formats ouverts comme Apache Iceberg et une simplification de l’accès aux données pour les outils BI et les workloads IA.

L’objectif est de positionner SAP comme un acteur central des architectures data modernes, face à des concurrents comme Snowflake, Databricks ou Google BigQuery.

Ce rachat s’inscrit également dans la stratégie globale de SAP autour de l’intelligence artificielle, notamment avec Joule, son copilote génératif. L’accès rapide, fiable et gouverné aux données est un prérequis pour entraîner et exploiter efficacement les modèles d’IA.

En intégrant les technologies de Dremio, SAP cherche à réduire la latence d’accès aux données pour les cas d’usage IA, à améliorer la qualité et la traçabilité des datasets et à faciliter la mise en œuvre de pipelines data/IA unifiés.

Une réponse à la pression concurrentielle

Le marché du data lakehouse est aujourd’hui dominé par des acteurs cloud-native comme Databricks, qui a fortement investi dans les formats ouverts et l’optimisation des performances. En parallèle, Snowflake renforce ses capacités autour des données semi-structurées et de l’IA.

Avec Dremio, SAP  entend rester compétitif sur la couche data, un domaine devenu stratégique pour conserver ses grands comptes et en conquérir de nouveaux.

Si les détails financiers de l’opération n’ont pas été officiellement communiqués, l’intégration de Dremio devrait se faire progressivement. SAP pourrait conserver l’équipe et la technologie en tant que composant clé de sa plateforme data, tout en l’alignant avec son écosystème cloud.

À terme, cette acquisition pourrait permettre à SAP de proposer une alternative plus ouverte et performante aux architectures data traditionnelles, tout en consolidant son positionnement sur les cas d’usage analytiques et IA à grande échelle.

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