Il n’y aura jamais assez d’ingénieurs dans une entreprise pour tout faire, il faut donc outiller les personnes qui se servent de la data et bien articuler les rôles et responsabilités entre les uns et les autres.
Je préfère une approche un peu plus scientifique, et considérer la donnée comme un outil pour résoudre des problèmes. Cela évite de tomber dans le travers de faire de la data pour faire de la data.
La pratique du FinOps génère des économies substantielles, de l’ordre de 10 à 20% sur la facture annuelle.
Entre l’efficacité énergétique du Cloud, qu’on n’atteindra jamais ‘on premises’, des serveurs mutualisés présentant un taux d’utilisation inégalé et les efforts des fournisseurs de Cloud pour s’alimenter en énergie bas carbone, on arrive à un écart gigantesque.
Ce témoignage est extrait du Livre blanc "FinOps" 🗝 < FinOps : ceux qui mettent en œuvre témoignent "Avec le Cloud, on a vu émerger des ‘hyperscalers’ pour qui la culture de la mesure était présente dans leur ADN. Chaque brique, chaque unité d’œuvre, est mise à disposition pour architecturer leurs ambitions...
Comment industrialiser une démarche data ? C'est la question à 1 million que nous avons posée à nos interlocuteurs, dans le cadre de la rédaction de notre livre blanc DataOps : Didier Bove, Philippe Girolamy, Laurent Ostiz.
