Webinar Data FinOPS : Les bonnes pratiques pour maîtriser vos coûts data/IA cloud

Si vous avez récemment assisté au Webinar Datanosco animé par Matthieu Rousseau, CEO et Ismael Goulani, CTO de Modeo, vous avez probablement entendu parler de la Data FinOps. Mais qu'est-ce que représente réellement l'intégration de la Data Finops pour une organisation Data au sein d'une entreprise ?

Tout d'abord, qu'est-ce que la Data FinOps ?

La FinOps -contraction de finance et opérations- est l'approche permettant de monitorer et optimiser les coûts cloud.

La FinOps est l'ensemble des actions et méthodologies visant à comprendre et optimiser les coûts liés au cloud computing. Appliquée aux données, la Data FinOps permet de maîtriser les dépenses inhérentes aux plateformes data massivement déployées dans le cloud. De ce fait, elle encourage la coopération entre IT et métiers en y ajoutant une dimension financière.

Appliquée aux données massivement stockées et traitées dans le cloud, la Data FinOps permet une maîtrise pérenne des dépenses tout au long du cycle de vie d'un projet Data/IA.

Pourquoi intégrer la Data FinOps dans une Data Platform ?

Avec la multiplication des volumes de données et l'essor de l'intelligence artificielle, les coûts cloud des Data Platforms explosent de manière incontrôlable, surtout si aucune approche de maîtrise n'est mise en place.

La Data FinOps apporte visibilité, contrôle et optimisation continue des coûts tout au long du cycle de vie des données, sécurisant ainsi le budget alloué aux projets data/IA et évitant le gaspillage.

Cette approche offre aux organisations une visibilité précise sur les coûts réels, leur évolution et les leviers d'optimisation possibles à chaque étape: ingestion, stockage, traitement, modélisation, inférence.

Le contenu de notre webinar sur la Data FinOps

Les 5 piliers de conception Data FinOps

• Choix initiaux d'architectures limitant les coûts (serveurs dimensionnés, stockage adapté, puissance de calcul adaptative...)

• Suivi rigoureux des bonnes pratiques opérationnelles (modèles incrémentaux, partitionnement, caching, auto-scaling...)

• Règles d'accès aux données exposant uniquement celles nécessaires aux utilisateurs

• Cadre d'archivage/historisation pérennisant l'accès aux données historiques

• Automatisation poussée des tâches techniques et FinOps

Les 5 piliers de gouvernance Data FinOps

• Tableaux de bord temps réel analysant les coûts par entité métier

• Gestion centralisée des autorisations d'accès cloud

• Processus budgétaire intégrant alertes précoces et respect de quotas

• Culture partagée des bonnes pratiques entre équipes

• Automatisation continue des processus financiers et techniques

Les principes culturels de la Data FinOps

• Collaboration cross-fonctionnelle entre équipes data, infrastructure et métiers

• Responsabilisation de tous sur la maîtrise financière des projets

• Évolutivité des systèmes permettant croissance et innovation

Les métriques clés pour mesurer la réussite Data FinOps

• Coût par service, activité métier ou base de données

• Taux d'utilisation réel des ressources provisionnées

• Ecarts et variations par rapport au budget prévisionnel

• Rapidité de détection d'anomalies dans les coûts

• Niveau de maturité FinOps atteint selon les meilleures pratiques

Adopter la culture et les principes Data FinOps apporte visibilité et pérennité budgétaire, accélère la transformation numérique des entreprises et renforce leur compétitivité en maîtrisant les coûts data sur le long terme.

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