Sachant que jusqu’à 90 % des budgets sont consacrés à la bonne marche des fonctions opérationnelles, le coût est plus que jamais une métrique importante pour calculer l’efficacité des technologies de l’information (IT). Parallèlement, le battage médiatique qui entoure le cloud porte également sur l’amélioration des performances. Au-delà de ces métriques élémentaires d’ordre budgétaire et temporel, les effets secondaires du fonctionnement du cloud sont souvent pointés du doigt en cas de performances insuffisantes et de dépenses excessives.
Par exemple, la pénurie d’experts informatiques possédant des compétences en matière d’intégration, d’interopérabilité et de sécurité peut provoquer une hausse des coûts. Celle-ci se caractérise par l’incapacité d’une entreprise à requalifier les ressources dont elle dispose de façon opportune. Elle se trouve alors dans l’obligation de recourir à une onéreuse sous-traitance pour bénéficier des compétences « indispensables » à ses projets ou services d’assistance cloud. L’apparition de problèmes imprévus dans le domaine de l’informatique dans lecloud peut avoir un impact considérable sur l’ensemble des activités de l’entreprise.
Transférer des services vers le cloud est un périple qui n’a rien à voir avec les investissements informatiques passés dont le succès se mesurait exclusivement à leur capacité à atteindre des « objectifs » tels que le temps, le budget et les résultats. Il n’existe pas de mode d’emploi unique pour entreprendre une migration vers le cloud ; chaque transformation représente une expérience particulière. De nombreuses entreprises entament leur projet par un portage complet (lift and shift) de leur environnement dans une infrastructure accessible en tant que service (IaaS — Infrastructure as a Service). Cette approche prolonge la durée de vie et la valeur des investissements existants. Sur le cloud, le succès se mesure en incluant des étapes menées en arrière-plan (IaaS), en plus des « arrêts » impliquant un contact avec le client.
Pour évaluer les services dans le contexte du cloud, il convient de tenir compte des éléments suivants :
Compte tenu de l’élargissement de l’empreinte cloud, une redistribution des métriques s’impose entre les performances opérationnelles des technologies informatiques et les modèles basés sur les résultats. Le succès se mesure en quantifiant la façon dont les solutions contribuent à l’exécution de fonctions métier — par exemple le déploiement de nouveaux outils — et pas uniquement en vérifiant que les exigences opérationnelles ont été remplies – si des progrès constants sont accomplis en vue d’atteindre les résultats. Certes, les livrables opérationnels et liés aux projets restent importants, mais les métriques utilisées sur le cloud doivent également refléter les délais de livraison, les multiples cycles de réalisation et les travaux de moindre envergure qui n’ont pas été achevés à 100 %.
Les métriques métier sont plus importantes que jamais. Historiquement, les initiatives que les directeurs financiers (CFO) considéraient comme des « projets informatiques » étaient pénalisées par une implication insuffisante des fonctions métier — ce qui pose problème à l’ère de la transformation numérique où la décision de migrer vers le cloud doit être portée par ces fonctions métier. En outre, les fonctions métier doivent définir les métriques qui permettent de comparer une entreprise « avant » et « après » le passage au cloud dans le but de déterminer si la transformation répond effectivement aux objectifs généraux de l’entreprise.
Sur le plan financier, il est important de marcher avant de courir — en d’autres termes, effectuez des investissements SaaS ciblés capables d’avoir un impact métier particulier au lieu de migrer vers le cloud pour le « plaisir » d’être sur le cloud. Achetez la quantité de services SaaS nécessaire à votre déploiement initial avant de poursuivre vos achats si votre projet démontre son utilité. En effet, si vous décidez de mettre un terme à votre déploiement, vous ne serez pas coincé avec des abonnements perdus à jamais et qui diluent les métriques d’optimisation et de retour sur investissement.
Les métriques relatives aux données sont également importantes, d’autant plus que le stockage peu onéreux facilite leur collecte massive. Une mauvaise gestion des données stockées dans le cloud ou dispersées dans un environnement alliant cloud hybride et déploiement interne peut pourtant les rendre inutilisables. La qualité et la disponibilité sont aussi importantes que la quantité des données ; veillez à mesurer les vecteurs de données (quelles données sont utilisées et à quelle fréquence) pour montrer à quel point leur utilisation permet de maintenir ou d’améliorer votre compétitivité.
Le déploiement de moyens « en tant que service » constituant un aspect fondamental du cloud, il est nécessaire de l’aborder sous deux angles différents :
Ici, les métriques traditionnelles que constituent le nombre de clics sur le site Web, les inscriptions à un service, à un site et le volume des ventes numériques sont capitales. Cependant, à l’ère du cloud, c’est la qualité de l’expérience des clients et des utilisateurs qui séparera le bon grain de l’ivraie. La clarification du parcours client et la capacité à savoir quelle phase présente le plus grand intérêt en termes de métrique constituent les premières étapes clés. À titre d’exemple, les métriques qui indiquent le niveau d’engagement et de satisfaction des clients pour les services enregistrés permettent de savoir rapidement si les investissements consacrés au cloud portent leurs fruits. Pensez à des métriques telles que la facilité d’utilisation, le volume d’utilisation des services ou l’amélioration au fil du temps des résultats obtenus grâce à un service.
L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée pour réduire le coût des services et rationaliser le service à la clientèle. À mesure que l’intelligence artificielle s’invite dans le portefeuille de services en cloud, établissez des métriques qui démontrent le « bon fonctionnement » de l’intelligence artificielle. La qualité des algorithmes à base d’IA, l’efficacité des réponses fournies par l’IA et la facilité de maintenance de la bibliothèque de connaissances IA sont autant d’exemples de métriques secondaires qui doivent être évaluées au fil du temps.
La constitution de l’équipe chargée d’administrer l’environnement cloud est, potentiellement, l’un des aspects les plus difficiles à maîtriser. Les métriques doivent permettre d’évaluer trois domaines : la culture, le talent et la structure organisationnelle.
À l’ère du cloud, la possibilité de travailler « en tous lieux » devient rapidement la nouvelle norme et peut s’avérer fort utile pour acquérir les compétences manquantes. Cependant, les solutions cloud exigent des équipes solides et pluridisciplinaires. Il convient de mesurer la cohésion des équipes au fil du temps et de vérifier si leurs membres parlent le même langage numérique : une condition sine qua non pour réfléchir à la conception et à la future feuille de route.
Le cloud ne simplifie en rien les changements organisationnels nécessaires pour adopter de nouvelles méthodes de travail. Outre les processus et les systèmes, le modèle métier proprement dit est susceptible d’évoluer, de même que la manière dont les entreprises et la DSI collaborent pour définir et déployer des technologies.
Au moment de choisir les métriques à utiliser pour évaluer le cloud, évitez tout excès. Bon nombre de métriques étant davantage qualitatives que quantitatives, il peut s’avérer nécessaire de rechercher et d’envisager de nouveaux indicateurs de performance. Veillez à créer des indicateurs dont la valeur est partagée en collaborant avec les services informatiques et métier pour lier les métriques aux initiatives et stratégies clés de l’entreprise. Concentrez-vous sur les cinq à dix métriques les plus importantes, favorisez les évaluations cohérentes et faites preuve d’une grande capacité d’adaptation.
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