11 façons de réduire les coûts des données et de stimuler la croissance

La mise à profit des données commerciales nécessite un calcul du retour sur investissement, tout comme l'investissement dans une usine, une extension de bureau ou une initiative de R&D. Nos entreprises ne peuvent pas fonctionner sans données : données sur les clients, les produits, les transactions, les employés, les finances, l'économie et la concurrence. Nous avons besoin de ces données pour croître et prospérer. Pourtant, les données de haute qualité sont fournies avec un prix pour les acquérir, les stocker, les gérer, les sécuriser et les analyser. Plus les entreprises de données possèdent de données, mieux elles peuvent servir leurs clients et collaborer avec leurs partenaires, mais aussi plus elles doivent investir de temps, d'efforts et de ressources dans l'ensemble de l'écosystème de données. Les entreprises bénéficient d'un traitement constant des données avec ce type d'état d'esprit de retour sur investissement.

Cet article explore principalement le côté coût de l'équation ROI des données et se concentre sur les moyens de contrôler et de minimiser les coûts d'acquisition, de stockage, de sécurité et d'utilisation de ces données.

Quels sont les coûts des données ?

Les coûts liés aux données sont les dépenses associées à l'acquisition, à la maintenance, à la sécurisation et à l'utilisation des données d'entreprise. Beaucoup de ces coûts de données sont clairs. Les données elles-mêmes doivent vivre quelque part, que ce soit sur site sur un disque dur ou une baie de stockage, par exemple, ou dans un stockage cloud (qui se compose lui-même de disques durs physiques). Il existe des logiciels pour organiser ces données, tels qu'un système de gestion de contenu, une base de données relationnelle, un data warehouse ou un lac de données ou une autre structure ; ce logiciel a des coûts de licence commerciaux ou des contrats d'abonnement/assistance lors de l'utilisation de solutions open source. Les données doivent être sauvegardées, ce qui nécessite un stockage et des logiciels supplémentaires pour gérer ces sauvegardes et se préparer à une éventuelle récupération limitée si certaines données sont perdues ou à une restauration complète en cas de sinistre physique.

Il peut également y avoir des frais de licence ou d'autres coûts pour acquérir des données auprès d'un fournisseur tiers. Il doit y avoir des contrôles de sécurité et d'accès, peut-être pour se conformer aux règlements de l'industrie ou du gouvernement et pour répondre aux préoccupations en matière de protection de la vie privée. Il y a des coûts associés à la validation des données ainsi qu'à la garantie ou à l'amélioration de la qualité des données, par exemple en corrigeant des informations obsolètes.

Il peut également y avoir des coûts pour utiliser pleinement les données, ce qui nécessite un logiciel pour les interfaces utilisateur, les analyses et les rapports, et même un logiciel d'apprentissage en profondeur ou d'intelligence artificielle pour découvrir des informations.

Enfin, les coûts sont liés aux performances et à l'évolutivité. Lorsque les données passent de mégaoctets à des téraoctets, voire des pétaoctets, elles nécessitent des logiciels sophistiqués, une planification minutieuse et potentiellement des outils d'automatisation pour maintenir et utiliser ces données, ainsi que du matériel pour les stocker et y accéder à grande échelle. Et pour chacun des coûts de données mentionnés ci-dessus, les entreprises doivent embaucher des personnes qualifiées pour gérer et exploiter leurs outils de gestion des données.

Principaux points à retenir

• Avant de vous lancer dans un programme de réduction des coûts des données, vous devez comprendre vos ressources de données actuelles, comment ces données sont utilisées, où les données se développent le plus rapidement et où se trouvent les goulets d'étranglement.
• N'enterrez pas vos coûts de données dans un budget informatique important, décrivez ce que vous dépensez en données et où se situent les dépenses les plus importantes (et les plus dynamiques). Cela aidera à identifier les plus grandes possibilités de réduction des coûts.
• Explorez d'autres architectures de données, telles que la consolidation de plusieurs bases de données et services dans une base de données convergée pour améliorer l'efficacité, par exemple, l'exécution de workloads d'analyse et de machine learning sur la même plateforme que la base de données transactionnelle pour réduire les étapes, accélérer les informations et réduire les coûts.
• Les services de données basés sur le cloud peuvent offrir des coûts d'exploitation inférieurs tout en obtenant les performances, l'automatisation et la sécurité nécessaires.

Explication de la réduction des coûts de données

La réduction des coûts de données commence par la compréhension du type de données dont dispose une entreprise. Une partie est relationnelle, c'est-à-dire que les données peuvent être considérées comme évoluant dans des lignes et des colonnes. Les autres données ne sont pas structurées et peuvent se composer de documents, d'images et de vidéos, ainsi que de fichiers binaires. Une fois qu'une entreprise a compris les ressources de données dont elle dispose, l'étape suivante consiste à déterminer le meilleur format pour les stocker (une base de données relationnelle, une base de données NoSQL, un référentiel de documents, etc.) et à envisager des opportunités de consolidation de base de données. Il est également essentiel de savoir d'où proviennent les données, où elles résident, où et comment elles seront utilisées.

Une fois qu'une entreprise comprend ses données et où les stocker au mieux, l'étape suivante consiste à adopter une architecture de données flexible capable de prendre en compte toutes ces sources et utilisations de données et de permettre à l'entreprise d'optimiser son acquisition, sa gestion, son stockage et son analyse. Un élément clé de cette architecture sera de trouver le bon modèle de gouvernance des données pour déterminer comment les données seront utilisées. Vous pouvez également choisir les bons systèmes de gestion des données sur site ou dans le cloud pour minimiser les coûts tout en optimisant les performances, la flexibilité, la sécurité et l'utilité. Toutes ces étapes donneront à une organisation la possibilité d'évaluer la valeur et l'utilisation de toute tranche de données et de prendre les bonnes mesures pour minimiser les coûts de livraison de cette valeur.

11 façons de réduire les coûts de vos données

Peu importe la quantité de données qu'une entreprise détient aujourd'hui, de nouvelles arrivent tous les jours, peut-être toutes les secondes. Une grande partie de ces données est nécessaire pour piloter les opérations commerciales, effectuer des transactions, servir les clients et les partenaires, responsabiliser la direction, générer des rapports financiers et garantir la conformité. Cependant, certaines d'entre elles pourraient avoir très peu de valeur. Vous trouverez ci-dessous 11 façons de minimiser les coûts d'acquisition, de transformation, de stockage, de sécurisation et d'utilisation de toutes ces données. Dans certains cas, ces étapes peuvent entraîner des économies indirectes, plutôt que des réductions budgétaires directes, en raison de l'agilité accrue de l'entreprise, de la productivité du personnel ou d'autres gains d'efficacité.

Comment créer un programme de réduction des coûts des données

L'objectif d'un programme de réduction des coûts des données est de vous aider à en faire plus avec des coûts réduits : obtenez de meilleures informations commerciales et une réactivité opérationnelle à partir de vos données tout en dépensant moins pour gérer ces données.

7 étapes du programme de réduction des coûts des données

1. Désignez un responsable du programme
2. Évaluez les dépenses de données actuelles
3. Rendez visibles les coûts des données
4. Définissez un budget de données
5. Identifiez les stratégies de réduction des coûts les mieux adaptées
6. Travaillez avec les parties prenantes des données
7. Évaluez les résultats

1. Désignez un responsable du programme.
   Vous avez besoin de quelqu'un ayant l'objectif global qui peut se concentrer sur les bonnes étapes, les jalons et les calendriers. Lancez le projet de minimisation des coûts des données en affectant un propriétaire de programme pour conserver cette priorité.
2. Évaluez les dépenses de données actuelles.
   Obtenez une comptabilité détaillée de la façon dont vous dépensez vos données et de ce que vous dépensez. Déterminez là où ces coûts sont statiques et où ils augmentent. Soyez précis sur la valeur que vous obtenez de ces dépenses.
3. Faites des coûts de données une priorité pour l'entreprise.
   Ne laissez pas les coûts de données être couverts par un budget informatique. Plus vous comprenez les coûts réels, mieux vous pouvez gérer ces coûts, et plus il est facile pour une unité opérationnelle de dire si le coût correspond à la valeur qu'elle tire des données.
4. Définissez un budget de données.
   Maintenant que vous savez ce que vous dépensez aujourd'hui et où vous prévoyez des augmentations de coûts, déterminez le montant que vous prévoyez de dépenser en fonction du coût total de possession (TCO). Cela vous donne l'objectif de réduction des coûts.
5. Identifier les stratégies de réduction des coûts.
   Il existe de nombreuses façons de réduire les coûts : changer les architectures de données, consolider les bases de données cloisonnées en une seule base de données convergée, adopter les technologies open source, passer au cloud, interagir avec les services de données gérés, etc. Calculez ceux qui ont du sens pour votre organisation.
6. Identifier les économies réalisées par les parties prenantes.
   Quels services ou utilisateurs paient pour les données, directement ou indirectement ? Travaillez avec eux pour évaluer les stratégies de réduction des coûts qui les porteront, et où la réduction des coûts présente un risque qui ne vaut pas la peine d'être pris.
7. Évaluez les résultats.
   Il semble évident que vous devriez répondre à la question, "Combien avons-nous économisé ?", mais il faut de la discipline pour faire cette comptabilité et arriver à unchiffre précis. Et vous devriez aller au-delà de cela pour répondre aux questions : "Où avons-nous coupé trop ?" et "Où devrions-nous investir plus ?"

Réduisez vos coûts de données avec Oracle HeatWave

Les données aident votre fonction métier, en prenant en charge tout, de la facturation aux journaux de traduction, des documents aux catalogues de pièces, des tarifs aux stocks. L'utilisation plus efficace de ces données d'exploitation libère de nouvelles opportunités. Mais chaque jour, ces données augmentent, et avec elles le coût. Heureusement, vous pouvez prendre des mesures pour minimiser votre coût des données tout en stimulant la croissance de l'entreprise et en améliorant l'efficacité.

HeatWave vous permet d'utiliser l'IA générative et l'apprentissage automatique automatisés dans un seul service cloud pour les transactions et les analyses à l'échelle des lakehouses. Les entreprises peuvent éliminer le coût et la complexité des bases de données analytiques et vectorielles distinctes, des services de machine learning et des processus ETL, tout en évitant les risques de latence et de sécurité liés au déplacement des données entre les banques de données. Grâce à l'automatisation intégrée basée sur le machine learning, les développeurs et les administrateurs de base de données peuvent gagner beaucoup de temps, augmenter davantage les performances et réduire les coûts. HeatWave est disponible sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et dans les data centers des clients avec OCI Dedicated Region.

Les performances des requêtes et le rapport prix/performances de HeatWave Lakehouse sont nettement meilleurs. De nombreuses entreprises à croissance rapide utilisent HeatWave pour simplifier leur infrastructure de données et réduire leurs coûts de gestion des données tout en améliorant les performances, l'évolutivité, la sécurité et la productivité.

FAQ sur la réduction des coûts de données

Quelle est la première étape pour fermer son data center ?

Lorsque vous prévoyez de fermer un data center, effectuez une enquête approfondie sur les applications, les données, les services, les utilisateurs et les exigences de sécurité. Tous les éléments de cette enquête nécessiteront un plan de migration, qu'il s'agisse de déplacer sans modification les applications et données existantes vers le cloud, de choisir de nouvelles applications ou de créer de nouvelles applications à partir de zéro.

Quelle est la durée de vie de l'équipement d'un data center ?

Les principales parties de l'infrastructure du data center, telles que les systèmes HVAC (chauffage, ventilation et climatisation), la distribution de courant et les systèmes de sécurité physique, peuvent tenir une dizaine d'années voire plus avec une maintenance régulière. En règle générale, l'équipement de calcul, tel que les serveurs, les routeurs, les commutateurs et le stockage, devient obsolète après trois à cinq ans.

Qui est responsable de la sécurité dans le cloud ?

La sécurité physique de l'infrastructure cloud (serveurs, infrastructure réseau, etc.) est gérée par les fournisseurs cloud. La responsabilité de la sécurisation des logiciels et des services est répartie entre le fournisseur de cloud et l'entreprise.

Combien de temps faut-il pour fermer un data center ?

Il faut compter plusieurs mois pour fermer un data center. Si votre infrastructure informatique est plus grande, la migration peut prendre des années. Tout dépend de la taille du data center, de sa complexité et de la quantité de données. Une grande partie de ce temps sera consacré à l'inventaire complet, à la planification, à la création et au test de nouveaux logiciels (si nécessaire) et à la formation. Comme pour les déménagements de bureaux, la migration réelle et la sortie elle-même constituent une phase relativement courte par rapport à la planification.