Avec la donnée, ce qui se trouve au-dessus et en dessous compte vraiment !

Avec les données, ce qui se trouve au-dessus et en dessous est vraiment essentiel !

Si vous n’êtes pas conscient des capacités situées en dessous de vos données, vous risquez de passer à côté d’énormes opportunités au-dessus de celles-ci.

Je me souviens qu’il y a plusieurs années, NetApp se décrivait comme une entreprise de gestion des données. Je me souviens aussi que cela provoquait souvent différentes réactions…

• Non, ce n’est pas vrai ! La gestion des données consiste à en extraire de la valeur, à en comprendre le contenu, à les analyser. Vous ne faites pas cela — forte opposition.
• Oui, comme tous les autres fournisseurs d’infrastructure qui prétendent être des entreprises de gestion de données — peu intéressant ou différenciant.
• Expliquez exactement ce que vous entendez par “gestion des données” ? — ce qui conduisait généralement au point 1 ou 2.

Je comprends cela, vraiment. Mais ce que faisait NetApp était bien une forme de gestion des données, simplement différente de la compréhension traditionnelle, et peut-être que ses bénéfices n’étaient pas suffisamment clairs. Cela était peut-être trop centré sur la protection des données ou des applications, la réduction des coûts via l’efficacité, l’amélioration des performances avec le Flash, ou l’accélération du test/développement grâce au clonage.

Nous nous adressions principalement aux équipes en charge des services et applications traditionnels, ou aux propriétaires d’applications. Ils y voyaient une certaine valeur, mais cela restait très “en dessous des données”, avec une forte dimension infrastructure.

Mais ces personnes étaient conscientes que la bonne technologie sous les données pouvait être utilisée à leur avantage.

Le premier grand changement

La virtualisation est arrivée. Avec elle, les capacités en dessous des données sont devenues beaucoup plus intéressantes. Désormais, la protection, l’efficacité, la rapidité et le clonage s’appliquaient à des environnements virtuels entiers, et un nouveau groupe — les administrateurs de virtualisation — a commencé à s’y intéresser, car cela améliorait réellement leurs environnements.

Est-ce que ce que nous faisions était de la gestion des données ? Peut-être oui, peut-être non. Mais une chose est claire : les capacités en dessous des données résolvent des problèmes et créent des opportunités pour les personnes qui travaillent au-dessus des données. Et ces personnes ont compris que la bonne technologie sous les données pouvait être un avantage majeur.

Le deuxième grand changement

Le DevOps est apparu : une relation plus agile entre développement et opérations IT. Encore un nouveau groupe de personnes cherchant à automatiser les processus pour accélérer les opérations IT au service des développeurs.

Une fois de plus, les capacités en dessous des données ont eu un impact majeur : snapshots instantanés pour créer des points de restauration, clonage pour soutenir les pratiques agiles, intégration API complète avec Puppet, Chef ou d’autres frameworks utilisés par les équipes DevOps.

Est-ce que c’est de la gestion des données ? Peut-être oui, peut-être non encore une fois. Mais ces capacités en dessous des données résolvent des problèmes et créent des opportunités pour ce nouveau groupe travaillant au-dessus des données. Et ils ont compris, eux aussi, que la bonne technologie sous les données pouvait leur être utile.

Le troisième grand changement

La répartition des activités dans les entreprises est devenue immense, et la diversité des rôles, dans et hors IT, a explosé.

Beaucoup de groupes ignorent désormais ce que font les autres, ou ce qu’ils pourraient faire, quelles technologies existent et quels bénéfices elles pourraient apporter. Deux exemples :

• Nous avons un client dont l’activité est née dans AWS. Il pensait que tout allait bien, car il ne connaissait que ce qui se passe au-dessus des données dans AWS. Nous lui avons montré comment accélérer son environnement, réduire ses coûts et utiliser un clonage instantané et gratuit pour mieux soutenir son approche DevOps / Agile. Il a été surpris, car il ignorait totalement que cela était possible.
• Lors d’un événement récent, j’ai rencontré des data scientists travaillant uniquement au-dessus des données, sans se soucier de ce qui se trouve en dessous. Je leur ai demandé :
  “Et si je pouvais accélérer vos inférences IA ? Réduire vos coûts ? Créer des clones pour vous permettre d’avoir autant de copies gratuites de vos données que nécessaire ?”
  L’un d’eux a répondu que cela changerait fondamentalement leur manière de travailler.

Si votre rôle est au-dessus des données, vous devez parler aux équipes qui comprennent les capacités en dessous des données, sinon vous passez à côté d’opportunités importantes.

Si votre rôle est en dessous des données, vous devez sortir de votre périmètre et identifier les personnes que vous pouvez aider. Elles n’en ont souvent pas conscience, et vous pouvez avoir un impact majeur.

Depuis près de cinq ans, nous pensons qu’une stratégie clairement définie de Data Fabric, largement diffusée dans l’organisation, peut encourager ce type de collaboration et libérer de la valeur nouvelle à partir des données. Nous avons également développé les solutions pour la concrétiser.

Cette stratégie pourrait-elle être la vôtre ?