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On-Premise ou Software as a Service : quels critères de choix pour l’entreprise ou l’administration ?

L’explosion des volumes de données requiert des capacités de traitement de l’information à la fois élastique et économique. Si les technologies Big Data permettent d’envisager l’usage de Commodity Hardware, d’une Stack logiciel Open Source étendue et bousculent la structure des coûts de Run, il n’en reste pas moins que les investissements matériels et logiciels (serveurs de données et de traitements, Appliance, in-Memory Database) et humains (formation aux nouvelles technologies des équipes études & développement et exploitation) et les coûts récurrents (administration et exploitation des Data Lake) restent un obstacle majeur à la concrétisation opérationnelle des projets data-centric. Si on y ajoute le risque d’obsolescence accrue des matériels et des technologies sous-jacentes et la recherche continue de réduction des coûts IT dans la plupart des organisations, le modèle traditionnel encore massivement In-house/On-premise doit s’orienter vers un modèle plus équilibré à base de Cloud Computing dont l’offre du marché s’étend un peu plus chaque jour. De la simple mise à disposition de puissance de calcul et de capacité de stockage (IaaS) à la fourniture de services métiers (SaaS), ou encore la fourniture d’un environnement technologique prêt-à-l’emploi (PaaS), le tout selon des modèles d’activation type click-and-run et des modèles économiques adaptés et progressifs de type pay-per-use, les offres Cloud s’érigent comme des concurrents plus que sérieux aux offres de la DSI. Elles séduisent les directions métiers par leur promesse de réduction du Time-To-Market et de tickets d’entrée.

Pour autant, faut-il aveuglement et béatement succomber aux sirènes du nuage. Plusieurs paramètres sont à prendre en considération afin de faire un choix éclairé :

–          Le degré d’alignement de l’offre du fournisseur par rapport au besoin métier et/ou SI à pourvoir,

–          L’effort d’intégration dans l’architecture du SI et dans les pratiques de la DSI,

–          Le positionnement  dans la chaîne de valeur de l’entreprise, l’avantage concurrentiel procuré à court et moyen terme,

–          Le risque en cas de défaillance du fournisseur, la réversibilité

–          L’élasticité, la « scalabilité » versus un usage linéaire, saisonnier ou ponctuel,

–          Le coût complet CAPEX /OPEX, le modèle économique,

–          La politique/stratégie d’évolution du fournisseur, la visibilité sur les évolutions,

–          La sécurité des données.

Autre point crucial, au-delà des ressources (capacités financières, compétences humaines), des processus (méthodes agiles), les valeurs, i.e. la capacité de l’organisation à opérer sa mue vers le Cloud.  L’introduction d’un nouveau modèle IT, disruptif par excellence, comme peut l’être le Cloud Computing, nécessite en effet que l’organisation à tous les niveaux soient capables d’intégrer les changements technologique, économique et organisationnel et d’adapter sa politique de gouvernance, ses processus de production et de sécurité des données.

Car même si l’entreprise full cloud n’est pas encore pour demain, la tendance actuelle montre que le Système d’Information des organisations sera de plus en plus un SI d’intégration et d’orchestration de services construits en interne, achetés ou loués en externe. Préparer cette évolution inéluctable pour la plupart des organisations, à l’exception peut-être de celles où la culture du secret est forte, comme les institutions militaires, peut s’entreprendre dès les 1ers  projets Big Data, par exemple au travers d’une offre PaaS permettant de disposer d’une plateforme logicielle prête-à-l’emploi. Ce type d’offre est d’ailleurs un bon accélérateur en phase d’expérimentation, et au-delà en mode industriel, pour peu que l’organisation remplisse les critères énoncés.

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