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L’intégration: la brique fondamentale pour doper son SI au Cloud

La valeur ajoutée d’une entreprise se traduit au niveau informatique par ses applications cœur de métier, qui ont souvent fait l’objet de développements spécifiques. Pour exploiter cette base, les entreprises doivent produire et consommer des données de qualité, pertinentes et cohérentes à chaque niveau du SI. Sans données de qualité, pas de valeur produite par les applications. La qualité de la donnée et sa cohérence dépendent en grande partie d’un seul concept : l’intégration de données au sein du SI. Cette problématique d’intégration est d’autant plus prégnante lorsque le SI consomme des services Cloud : les applications se multiplient, les sources de données également, tout comme le nombre de protocoles d’échanges. L’enjeu de l’intégration est d’assurer la cohérence des données, tout en préservant la valeur ajoutée de l’entreprise dans son traitement de ces dernières. L’intégration de données, une histoire d’API Faire communiquer des systèmes et des applications est au coeur de…

Les micro-services et le DevOps : un arsenal moderne pour fiabiliser son SI

Améliorer la fiabilité de son SI constitue l’une des obligations de tout DSI qui souhaite accompagner l’activité de l’entreprise. Cette fiabilité passe notamment par un ensemble de procédures, notamment de test et de validation, par la supervision, mais aussi par le recours à des standards connus et maîtrisés tout au long de la chaîne de production et d’exploitation du SI. Dans ce contexte, les termes de « micro-service », « conteneurisation » et « DevOps » reviennent régulièrement. Pour autant, il s’agit de concepts dont la matérialisation semble récente. Leur genèse, elle, remonte à plus d’une dizaine d’années. Faut-il donc absolument suivre la tendance, et convertir son SI aux micro-services à tout prix ? Le micro-service, définition et usage Il n’existe pas de définition claire d’un micro-service. On peut lui attribuer les caractéristiques suivantes : Il s’agit d’un composant applicatif ; Qui répond à un processus métier clair ; D’une taille limitée, avec une empreinte système légère ; Qui communique par…

Guide pratique pour devenir une entreprise «data-driven»

Piloter par les données : c’est ainsi que pourrait se traduire l’expression « data-driven » qui peuple aujourd’hui nombre de discours stratégiques des entreprises. Ce concept, qui fond les données au cœur même des processus métier d’une entreprise, consiste à diriger ses activités en s’appuyant sur de précieux indicateurs calculés justement à partir des données. Données, qui jusqu’alors étaient impossibles à exploiter faute de ressources humaines ou IT ou restaient enfouies dans les systèmes très en silos. Surtout ces dernières années, les volumes de données se sont multipliés à vitesse grand V, ouvrant un peu plus les possibilités d’innovation. A la clé, il s’agit ainsi d’exploiter ce capital en jachère, de l’injecter dans ses processus et de mieux piloter les décisions stratégiques. Cela nécessite une nouvelle culture certes, mais surtout des capacités décisionnelles et analytiques indispensables pour croiser des données, piochées dans des sources internes et/ ou externes. La BI et l’Analytics sont…

Contrats d’externalisation : comment utiliser les indicateurs pour une bonne gouvernance

Si, comme nous l’indiquions dans notre première partie, se polariser uniquement sur les indicateurs est réducteur et finalement risqué, il faut tout de même leur accorder leur importance et les utiliser comme l’un des outils de gouvernance. Nous proposons quelques principes pour les utiliser à bon escient : comment définir les niveaux d’exigence, quels mécanismes de mesure, quels mécanismes « bonus-malus », quels principes de flexibilité. Définir des valeurs de SLA raisonnables Lors des appels d’offres, les clients ont tendance à fixer des valeurs de SLA très exigeantes. C’est un des points qui donne lieu à de difficiles négociations. A des niveaux de service élevés, les prestataires font correspondre des prix élevés et les clients sont réfractaires à baisser leurs exigences pour obtenir un prix plus bas. On exhorte les clients à rester « raisonnables » dans leur valeurs cibles de SLA : En premier lieu c’est à la DSI de raisonner les métiers…

Piloter les contrats d’externalisation par les SLA : ce qu’il faut éviter de faire

Qu’il s’agisse d’infogérance d’infrastructure, de TMA (Tierce Maintenance Applicative), de service Desk ou d’hébergement, tous les contrats d’externalisation comprennent une liste d’indicateurs (KPI) ayant chacun leurs valeurs cibles (SLA). Certains de ces indicateurs sont sujets à pénalité en cas de non-atteinte de leur cible. On observe deux excès sur le marché : le laxisme qui néglige les indicateurs, et à l’inverse la concentration uniquement sur les indicateurs - la tentation de « piloter par les SLA ». Définitions et usages On rappelle ici quelques acronymes qui ponctuent les discussions sur les mesures de contrats d’externalisation (on se réfère ici aux définitions reconnues du site http://itsm.certification.info/). KPI : Key Performance Indicateur. Indicateur de mesure de la performance ou du résultat d’une prestation de service. SLA : Service Level Agreement. C’est le niveau de qualité ou de performance entendu entre la DSI et ses clients métiers. Le SLA est un qualificatif d’un KPI : c’est le seuil que l’on se donne comme objectif…

Bien piloter les contrats d’externalisation : quels indicateurs pour quels types de services

Dans ce troisième article nous proposons de lister les indicateurs qui sont essentiels par types de services. Il ne s’agit pas de donner tous les indicateurs possibles et imaginables - l’imagination des clients et des consultants y arrivent très bien - mais de donner ceux qui sont à la fois traditionnels, de base et clés pour mesurer la santé d’un contrat. Nous rappelons quelques règles de gestion des indicateurs avant de proposer les indicateurs les plus couramment utilisés, par type d’externalisation : service desk, services de proximité, hébergement, infogérance d’infrastructure, TMA et sécurité. Quelques règles de base Quelques recommandations en préambule : Attention aux KPI redondants : il arrive que des indicateurs se ressemblent ou mesurent in fine la même chose ; Attention aux doubles sanctions : si le temps de traitement des incidents est trop long, ils seront pénalisés, mais dans le même temps et pour les mêmes causes, le taux de disponibilité peut lui aussi être…

Comment avancer vers un cloud de confiance

La variété de services Cloud IaaS et PaaS introduit une complexité dans l’architecture de son SI. Le niveau de granularité des services et leur configuration au sein d’un environnement unifié introduit de nouvelles pratiques. Souvent montré comme le Graal de la facilité et de la commodité, le SaaS fait lui l’objet de fantasmes chez les responsables métiers. C’est pour cela qu’il est souvent identifié comme le vecteur premier du « Shadow IT », ou le moyen d’écarter les décideurs IT, identifiés comme des ralentisseurs de l’activité. La route vers le Cloud n’est donc pas un fleuve tranquille. Il est possible d’anticiper ces changements et de mettre en place les outils et pratiques qui permettront d’aborder sereinement l’utilisation des services Cloud. Privé ou public, il faut choisir Au-delà des modèles de services classiques du Cloud, il est essentiel de déterminer le mode de déploiement et surtout le type d’architecture à mettre en place. On…

Guide pratique pour la BI et l’analyse de données

La BI n’est pas un marché nouveau. Pourtant, identifier la bonne solution n’a jamais été aussi compliquée. Depuis que les données sont devenues l’or noir à raffiner dans les entreprises, depuis que le reporting et la data visualisation sont passés dans les processus, l’informatique décisionnel a retrouvé des couleurs. De nouvelles couleurs d’ailleurs, car si la Business Intelligence s’appuyait historiquement sur les données passées des applications d’entreprise, elle se pare désormais de capacités analytiques – voire prédictives ou prescriptives -, jonglant tantôt avec les applications sur site, tantôt avec les applications Cloud. Et la tâche est d’autant plus ardue qu’elle doit également prendre en compte tantôt les données traditionnellement structurées de bases de données, tantôt les données non structurées issues des réseaux sociaux par exemple. Bientôt, il faudra également composer avec les données machines, issues des réseaux de capteurs. A tel point que le décisionnel et l’analytique sont cités par les…

L’IA dans le commerce de détail et les biens de consommation

L'intelligence artificielle (IA) élève les capacités analytiques des fabricants et des détaillants de produits de consommation courante à un nouveau niveau et contribue à optimiser la prise de décision et à automatiser les processus et les actions. Il s'agit d’abord d'optimiser les processus internes tels que la gestion des stocks et de la chaîne logistique afin de réduire les coûts. L’IA peut aussi contribuer à augmenter les recettes en répondant plus efficacement à la demande du marché et des clients et en optimisant l'expérience individuelle des clients grâce à une meilleure analyse des préférences et du comportement d'achat des consommateurs.

Penser son architecture avec le Cloud : comment associer le bon service à son besoin

Le Cloud Computing est avant tout une nouvelle façon de consommer des ressources informatiques et de profiter de nouvelles capacités de façon quasi-immédiate. Son apport technique est important et modifie les comportements. Mais il est indispensable de se préparer afin de pouvoir pleinement tirer parti de ces nouveaux usages ou de performances améliorées. Car, sans cette préparation et sans ajustement, le Cloud Computing ne capterait qu’une valeur proche de celle de l’externalisation traditionnelle. Ce serait manquer l’essentiel. Cet article revient sur ces différences. Le Cloud Computing est historiquement segmenté en 3 grandes catégories de services : le IaaS, le PaaS et le SaaS. Chacune de ses catégories partage le principe d’être géré, à des niveaux variant selon le type de service, directement par le fournisseur, qu’il soit éditeur de logiciel ou hébergeur. Schéma de répartition des responsabilités selon le modèle de déploiement Source : Source NUAGEO IaaS : Infrastructure-as-a-Service ou l’utilisation…