Défis data 2022: stockage, sécurité, talents

À mesure que les volumes de données et le nombre d’utilisateurs augmentent, les défis techniques cèdent la place à des problèmes de gestion à grande échelle. Trois sujets finissent par dominer tous les autres : maîtriser les coûts qui explosent, protéger les données contre des menaces de plus en plus sophistiquées, et enfin, recruter et former les talents pour opérer cette complexité. La solution n’est pas dans l’ajout d’outils, mais dans l’adoption de principes simples.

prérequis

Visibilité sur les coûts: Un accès direct aux rapports de facturation détaillés de votre fournisseur cloud.
Politique de sécurité de base: Un document simple qui définit les principes fondamentaux (ex: moindre privilège).
Plan de compétences: Une vision claire des compétences manquantes et un plan pour les acquérir, que ce soit par le recrutement ou la formation.

idées clefs

FinOps: Il ne s’agit pas de couper les coûts, mais de responsabiliser les équipes en leur donnant la visibilité sur leurs dépenses pour maximiser la valeur de chaque euro investi.
Zero Trust: Ne faire confiance à personne par défaut. L’identité de l’utilisateur ou du service est le périmètre de sécurité, pas le réseau. Chaque requête doit être authentifiée et autorisée.
Monter en compétences en interne: Plutôt que de chercher des “stars” insaisissables, l’approche la plus efficace est de former les talents que vous avez déjà en interne.

pas à pas

étape 1: rendre les coûts visibles (finops)

La première étape est de casser la “boîte noire” de la facture cloud. Chaque équipe doit pouvoir voir l’impact de son travail sur les coûts, quasi en temps réel.

-- Requête simple pour un dashboard de suivi des coûts par équipe
SELECT
    labels.team AS equipe,
    ROUND(SUM(cost), 2) AS cout_total_30j
FROM
    `votre_projet.billing.gcp_billing_export_v1_xxxx`
WHERE
    usage_start_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY 1
ORDER BY cout_total_30j DESC;

étape 2: sécuriser les accès (zero trust)

Le principe est simple : par défaut, personne n’a accès à rien. Les permissions sont accordées de manière explicite, temporaire et pour une raison précise.

# Exemple conceptuel de politique d'accès en infrastructure-as-code
# Un analyste ne peut que lire les vues, pas les tables brutes.
resource "snowflake_role_grants" "analyst_read_views" {
  role_name = "ANALYST"
  roles     = ["READER_VIEWS_ONLY"]
}

resource "snowflake_user" "analyst_user" {
  name           = "john.doe"
  default_role   = "ANALYST"
  default_warehouse = "ANALYST_WH"
}

étape 3: combler les trous de compétences (formation)

La formation ne doit pas être un événement ponctuel, mais un processus continu et intégré au travail quotidien.

Binômes data/métier: Faire travailler un data analyst avec un expert métier pour accélérer le partage de connaissances.
Ateliers pratiques: Une session de 60 minutes par semaine sur un sujet précis (ex: “Comment optimiser une requête SQL”, “Introduction à Git”).
Revues de code ouvertes: Encourager les non-développeurs à participer aux revues de code pour comprendre la logique et poser des questions.

pièges fréquents

Symptôme: La stack technique devient un empilement d’outils complexes que seuls 2 experts maîtrisent.
- Cause: Le “syndrome de l’objet brillant”, où l’on ajoute un nouvel outil pour chaque nouveau problème.
- Correctif: Limiter drastiquement le nombre d’outils autorisés. Mieux vaut maîtriser 3 outils simples qu’en avoir 15 mal utilisés.
Symptôme: Les droits d’accès sont gérés “à la main” et personne n’a la même vue sur les données.
- Cause: Accès ad-hoc sans politique claire.
- Correctif: Mettre en place des rôles standards (ANALYST, DATA_SCIENTIST) et utiliser les fonctionnalités de sécurité natives de votre entrepôt de données (RLS/CLS).
Symptôme: Les postes de “data scientist senior” restent ouverts pendant 9 mois.
- Cause: La chasse aux “stars” sur un marché du travail en pénurie.
- Correctif: Investir dans la formation interne. Il est plus rapide et moins cher de former un bon analyste métier au machine learning que de recruter une star externe.

faq

Comment commencer le finops sans une équipe dédiée ? Commencez petit. La première étape est simplement de mettre en place le tagging obligatoire et de créer un dashboard de suivi des coûts par équipe. La simple visibilité suffit souvent à déclencher les premières optimisations.
Le “zero trust” n’est-il pas trop complexe à mettre en place ? Le principe peut sembler intimidant, mais l’implémentation peut être progressive. Commencez par l’essentiel : le principe du moindre privilège. Personne ne doit être administrateur par défaut. Chaque accès doit être justifié par un besoin métier.

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