Terraform, grand favori du public concernant les logiciels d’Infrastructure as Code est connu principalement comme étant Cloud Agnostic. Mais le connaissez-vous réellement ? Terraform c’est près de 5000 fournisseurs de plateformes, infrastructure ou Saas allant bien au-delà du Cloud et un rachat récent soulevant un problématique de souveraineté.
Quelles sont les limites de cet outil qui paraît pouvoir tout faire ? Comment marche t-il et où se trouve sa prévalence par rapport à ses concurrents ? Sa place de favori est déjà remise en question et cette dynamique semble bel et bien en marche..
Le fonctionnement de Terraform ainsi que ses limites
Bien que Terraform soit souvent qualifié d’outil cloud agnostic, cela ne signifie pas pour autant que le même code peut être déployé tel quel sur AWS, Azure ou OVH. En réalité Terraform nécessite une configuration spécifique pour chaque (cloud) provider.
Pour bien comprendre cette nuance, il est essentiel de revenir sur le fonctionnement de Terraform et de clarifier ce que signifie réellement le terme cloud – ou provider – agnostic dans ce contexte.
Terraform utilise le langage HLC (Hashicorp Langage Configuration) pour communiquer avec les plateformes des fournisseurs. Cette communication se fait par le biais d’appels vers les APIs mis en place par ces fournisseurs. En théorie Terraform peut communiquer avec toute plateforme ou service qui expose une API. Mais bien évidemment la plupart des plateformes dont on parle sont intégrées via des “providers Terraform”.
Les APIs des fournisseurs, que ce soit niveau protocole, services exposés, champs requis etc diffèrent les uns des autres entraînant inéluctablement une différence au niveau de la suite d’instructions demandée à Terraform pour chaque provider.
Comme on peut le voir dans l’arborescence suivante, on devra typiquement créer un dossier spécifique à chaque provider, en plus d’un dossier partagé pour des variables plus globales.
Le fait d’avoir tous les providers décrits dans le même projet nous permet d’établir une logique et des conditions sur quand et comment utiliser chaque provider. Terraform a bien évidemment d’autres avantages.
Utilisez pleinement Terraform
On l’a dit Terraform c’est près de 5000 providers dont les solutions souveraines OVH, Scaleway ainsi que les incontournables Kubernetes, Datadog, AWS, GitHub etc.
Cette diversité permet :
De combiner des infrastructures on-premise et cloud, permettant de gérer au même endroit l’intégralité des ressources d’un projet hybride.
En corollaire, optimiser les coûts en mettant en concurrence les services des différents fournisseurs (exp. stockage dans AWS, bases de données dans GCP)
Créer des configurations spécifiques et réutilisables: En choisissant d’exposer certains modules comme point d’entrée, l’équipe OPS ou Opérationnelle peut offrir aux équipes de développeurs une façon simple de créer des ressources en masquant toute la logique propre au fournisseur à l’intérieur desdits modules.
Exemple: Ici on implémente les modules application, database etc avec toute leur complexité “cachée”
De plus, Terraform est de type déclaratif, c’est-à-dire qu’il décrit l’état final de l’infrastructure: l’ordre dans lequel on déclare les ressources n’est donc pas important, ce qui peut faire une préoccupation technique en moins.
Enfin, Terraform permet de réduire la courbe d’apprentissage lors du lancement ou du basculement d’un projet vers de l’IaC.
Nous le verrons dans les lignes suivantes, l’IaC est également une façon non négligeable d’optimiser ses ressources.
Optimisation des ressources, résilience et numérique durable
Les outils d’IaC quels qu’ils soient permettent de décrire comment construire et donc reconstruire une infrastructure simplement en exécutant un code. Cette facilité offre de la résilience: si l’infrastructure est corrompue, il suffit de la reconstruire en ré-exécutant le code versionné “avant incident”.
Un autre avantage est qu’on peut se permettre de détruire totalement notre infrastructure au moment où l’on en a pas besoin, pour la reconstruire aussitôt que le besoin s’en re-fait sentir. Cela implique que l’on peut supprimer notre environnement de dev ou de pré-prod le week-end ou le soir en fin de journée pour la reconstruire à l’identique le lundi matin.
Cette économie de ressources génère des optimisations financières notamment pour les services facturés à l’heure et une utilisation plus responsable des ressources.
Souveraineté de la plateforme
L’acquisition récente de Hashicorp (la société derrière Terraform) par IBM pose un problème au niveau de la souveraineté.
Terraform propose trois offres :
Terraform CLI : Communautaire (chacun peut créer/rajouter un provider) et “Open Source” (voir note en fin d’article)
HCP Terraform : Terraform version SaaS, hébergé sur la plateforme Cloud de Terraform: la Hashicorp Cloud Platform
Terraform Enterprise : La version hébergeable dans nos propres datacenters ou cloud privés.
En matière de souveraineté, la discussion s’articule ici autour de la version Communautaire Terraform CLI qui, en plus d’être la plus populaire, est la seule qui ne soit pas propriétaire.
Ce rachat de Terraform par IBM donc, pourrait entraîner des changements de licences dans la version communautaire. Le mot d’ordre pourrait peu à peu devenir l’accroissement des bénéfices commerciaux au détriment de la communauté Terraform.
Et pour cela, pas forcément besoin d’un revirement de situation à 180°, des décisions à priori anodines pourraient contraindre la liberté d’agir sur la version communautaire et ainsi inciter à se tourner vers les versions payantes.
De plus, IBM ayant également sa propre plateforme Cloud, l’entreprise pourrait mettre celle-ci en avant, au détriment du multi-cloud à la Terraform. (1)
A noter le parallèle flagrant avec le rachat de Red Hat par IBM en 2019.
Vous avez la main…
La souveraineté des données est une préoccupation majeure de notre temps et force est de noter que la communauté est très résiliente à s’efforcer de proposer des solutions Open Source dès lors que celle-ci est menacée.
Depuis le changement en 2023 de la license de Terraform CLI, la version “Open Source” de Terraform vers la license BSL (Business Source License) qui restreint les usages à but de compétition commercial directe, une solution dérivée nommée Open TOFU a vu le jour et continue de prendre de l’ampleur avec le rachat récent.
Il est vrai que IBM assure à ce jour sur le site Hashicorp que Terraform CLI restera “Always Free”, mais les adages “la confiance n’exclut pas le contrôle”, “il ne faut pas pas mettre tous ses oeufs dans le même panier non souverain”, ainsi que le principe du “zero trust”, sont autant de beaux préceptes qu’il serait prudent de garder à l’esprit.
Dans un monde où les attentes des consommateurs deviennent de plus en plus variées, les entreprises ne peuvent plus se contenter d’une approche unique pour séduire leur clientèle. C’est ici qu’intervient la segmentation client, une méthode indispensable pour comprendre, cibler et fidéliser les consommateurs. Cette démarche, bien qu’essentielle, mérite d’être explorée en profondeur pour maximiser son impact.
Comprendre la segmentation client
La segmentation client consiste à diviser un marché en groupes homogènes d’individus partageant des caractéristiques similaires. Ces groupes, appelés segments, permettent aux entreprises de personnaliser leurs stratégies marketing et d’améliorer l’expérience client.
Mais pourquoi segmenter ? Tout simplement parce que tous les clients n’ont pas les mêmes besoins, attentes ou comportements d’achat. En segmentant, une entreprise peut éviter le gaspillage de ressources en se concentrant sur les segments les plus prometteurs et en élaborant des actions sur-mesure.
Approfondir les types de segmentation client
Segmentation démographique
Ce type de segmentation repose sur des données tangibles et mesurables comme l’âge, le sexe, la profession, le revenu ou le niveau d’éducation. Par exemple, une marque de cosmétiques peut créer une gamme différente pour les adolescents et une autre pour les seniors.
2. Segmentation géographique
Adapter une offre en fonction de la localisation géographique est particulièrement pertinent pour des entreprises internationales ou des commerces locaux. La culture, le climat ou encore les coutumes locales influencent grandement les comportements d’achat.
3. Segmentation psychographique
Moins visible mais tout aussi puissante, cette approche s’intéresse aux valeurs, au style de vie, aux centres d’intérêt et aux traits de personnalité des clients. Par exemple, une entreprise de vêtements de sport pourrait cibler les amateurs de fitness intensif différemment des pratiquants occasionnels.
4. Segmentation comportementale
Ici, les actions des clients prennent le dessus : fréquence d’achat, fidélité, réactions aux promotions ou sensibilité au prix. Ce type de segmentation permet de repérer les acheteurs réguliers, les chasseurs de bonnes affaires ou encore les ambassadeurs de marque.
5. Segmentation par valeur client
Les clients ne génèrent pas tous la même valeur pour une entreprise. En identifiant les clients les plus rentables, il devient possible de développer des stratégies de rétention et d’upsell pour maximiser leur contribution.
Les bénéfices concrets de la segmentation client
1. Mieux connaître sa clientèle
Grâce à une segmentation fine, une entreprise acquiert une connaissance approfondie de ses clients, ce qui lui permet de mieux anticiper leurs attentes et d’adopter une approche proactive.
2. Personnalisation accrue
En segmentant, il devient possible de proposer des messages, des offres et des expériences sur-mesure. Résultat : une relation client renforcée et une satisfaction accrue.
3. Amélioration des performances marketing
Les campagnes ciblées génèrent souvent des taux de conversion supérieurs, car elles parlent directement aux besoins spécifiques des clients. Moins de gaspillage, plus d’efficacité.
4. Fidélisation et rétention des clients
En répondant précisément aux attentes des segments les plus importants, une entreprise peut développer des relations durables et limiter le churn (perte de clients).
5. Découverte de nouvelles opportunités
L’analyse des segments peut révéler des marchés de niche ou des besoins jusqu’alors ignorés, offrant ainsi de nouvelles opportunités de croissance.
Les défis de la segmentation client
Malgré ses avantages, la segmentation client comporte certains défis :
Collecte de données : Une segmentation efficace repose sur des données fiables et actualisées. Les entreprises doivent donc investir dans des outils de gestion et d’analyse de données.
Complexité croissante : Plus les segments sont nombreux, plus il devient complexe de gérer et de personnaliser les stratégies. Une segmentation trop détaillée peut être contre-productive.
Évolution constante des segments : Les comportements et les attentes des clients changent avec le temps. Une surveillance régulière est nécessaire pour adapter les segments.
Les étapes pour une segmentation réussie
Pour réussir une segmentation client, il est essentiel de suivre une méthodologie rigoureuse :
1. Collecter et centraliser les données clients : cela inclut les données CRM, les enquêtes, les données transactionnelles et comportementales.
2. Analyser et identifier les critères pertinents : quels sont les points communs entre vos meilleurs clients ? Quels sont les freins à l’achat pour d’autres ?
3. Créer des segments clairs et exploitables : chaque segment doit être mesurable, significatif et atteignable. Il ne s’agit pas seulement de découper, mais de le faire intelligemment.
4. Tester et affiner les stratégies : testez vos campagnes sur différents segments pour comprendre ce qui fonctionne le mieux. Ajustez régulièrement vos segments et vos stratégies en fonction des résultats.
5. Suivre et mesurer les performances : l’efficacité d’une segmentation se mesure par des KPIs (Key Performance Indicators) tels que l’augmentation des ventes, le taux de conversion ou encore la satisfaction client.
Tendances actuelles en segmentation client
Segmentation basée sur l’intelligence artificielle (IA) : Les outils d’IA permettent d’analyser d’immenses quantités de données pour identifier des segments avec une précision accrue.
Segmentation dynamique en temps réel : Avec les avancées technologiques, il devient possible d’ajuster les segments en temps réel en fonction des comportements actuels des clients.
Segmentation éthique : Les consommateurs sont de plus en plus sensibles à la protection de leurs données. Une segmentation respectueuse et transparente est devenue un impératif pour les entreprises.
La segmentation client n’est pas seulement une technique marketing, c’est une philosophie qui place le client au cœur de la stratégie. En comprenant mieux les attentes de chaque segment, une entreprise peut non seulement optimiser ses performances, mais aussi construire une relation durable et de confiance avec ses clients. Investir dans une segmentation bien pensée, c’est investir dans un avenir où chaque client se sent unique et valorisé.
Elle est au rendez-vous de presque l’ensemble des salons, conférences, webinar ou encore pause-café avant les premières réunions de la semaine et tend à devenir le principe clef dans l’intégration ou la mise en place d‘une plateforme data : La gouvernance de données.
Le mot peut paraître abstrait, brutal et directif mais tout l’enjeu est justement de la vulgariser un maximum pour la partager et évangéliser son adoption.
Il faut bien avoir conscience que si vous rencontrez des incidents liés à la qualité, la cohérence ou la fiabilité de vos données aujourd’hui c’est probablement lié soit à un manque de gouvernance soit à un manque de suivi de cette gouvernance.
Parce que mettre en place une plateforme permettant de brasser des Tera de data c’est bien mais le faire avec des principes clefs et des règles de sécurités c’est mieux, nous allons voir quelques notions clefs pour pouvoir mettre en place une gouvernance réussie.
Dans 76% des cas, la gouvernance existe mais elle est vite négligée au profit du time to market conduisant souvent à une perte de confiance des sponsors voir du déficit commercial.
Kezako la gouvernance de données ?
Sortant d’une mission de presque 6 ans sur le SI Data Architecture & Engineering chez Givaudan, je vais tenter de vous en donner ma définition et ma vision afin de vous familiariser avec le sujet.
Tout en ayant conscience qu’il n’est pas aisé de donner une définition simple de la gouvernance de données sans tomber dans un premier travers qui est sa mécompréhension conduisant inévitablement à sa dévalorisation puis sa négligence, je tente quand même ma chance :
Au-delà d’un simple ensemble de règles ou d’un outil, d’un concept ou d’une méthodologie, la gouvernance est un cadre stratégique qui regroupe à la fois l’ensemble des principes humains et machines liés aux acteurs de la data mais aussi la garantie du respect des normes et processus liés à l’utilisation de ces données.
Elle regroupe l’ensemble des pratiques et processus permettant de créer, maintenir, sécuriser et faire évoluer l’ensemble des data et metadata d’un SI.
C’est à la fois une déclinaison du RACI lié à la plateforme data et en même temps l’implémentation de ses règles de maintenance et d’utilisation. Le tout n’étant pas exclusif à la plateforme Data, mais doit s’inscrire dans la gouvernance SI dans son entièreté.
La gouvernance de données ne décrit pas uniquement la gestion de la donnée mais la politique contribuant à la manipuler et les responsabilités de chacun afin d’éviter les imbroglios de qui ou quel job a maintenu quoi, comment et pourquoi ?
Et c’est un point crucial à mettre en place dès l’introduction d’une nouvelle typologie de données en nommant un ou des responsables de la gouvernance de cette donnée qui auront la charge de documenter et garantir les règles d’ingestion, d’accès, d’enrichissement, dédoublonnage, maintenance, diffusion pour en citer quelques unes et en les faisant évoluer au grès de la politique d’entreprise.
Qu’est qui ne fait pas partie de la gouvernance de données ?
La gouvernance n’oriente pas les choix de plateformes, la mise en place d’une infrastructure. Elle n’est pas une composante de l’analyse d’une donnée ou dans le choix d’un scénario projet.
Pourquoi la gouvernance ?
Vous l’aurez compris quand le sujet traite de politique cela fait souvent vite fuir le business qui sera pourtant l’atout clé dans l’évangélisation de la pratique.
Les problèmes liés à un manque de gouvernance ont souvent pour résultat une initiative prise hors du champ de responsabilité ou un manque de clarté amenant des interprétations diverses voire faussées.
Les principaux piliers clefs permettant d’apporter un ROI notable de la gouvernance sont selon moi :
La Gestion et maintenance des métadonnées : Pour vulgariser un temps soit peu, les métadonnées sont le passeport des données. Les bonnes pratiques consistent à définir un modèle de métadonnées, à documenter les données et à mettre en place un catalogue de données.
Qualité des données : La qualité est essentielle pour prendre des décisions business éclairées. Les bonnes pratiques incluent la mise en place de processus de validation, l’utilisation d’outils de profilage et de nettoyage, et la définition de métriques de qualité.
Sécurité : La protection des données est une priorité absolue. Les bonnes pratiques consistent à mettre en place des contrôles d’accès, à chiffrer les données sensibles, à réaliser des sauvegardes régulières et à mener des audits de sécurité.
Conformité : protocol sécurisé d’échanges de données HIPP / instances réglementaires lié au stockage et à l’utilisation de la donnée.Le respect des réglementations est obligatoire. Les bonnes pratiques incluent la connaissance des réglementations applicables, la mise en place de processus de conformité et la désignation d’un responsable de la protection des données.
Politique et Standards: partager un socle de définition des données clefs de l’entreprise
Fiabilité : garantir la véracité d’une donnée à n’importe quel moment et n’importe quel endroit du SI
Et dans la pratique ça donne quoi ?
Tout d’abord, vous devrez avoir en tête les étapes clés pour pouvoir définir le cycle de vie de la gouvernance :
Obtenir le soutien de la direction : La gouvernance des données est un projet d’entreprise qui nécessite l’engagement de tous les niveaux hiérarchiques.
Effectuer un audit des données existantes : Identifier les manques et les redondances pour déterminer les axes de transformations.
Définir une stratégie: Aligner la gouvernance avec les objectifs de l’entreprise.
Mettre en place un comité de gouvernance : Définir les rôles et les responsabilités de chaque acteur.
Sensibiliser les utilisateurs : Former les collaborateurs à l’importance de la gouvernance.
S’en suivent les bonnes pratiques pour s’assurer d’une mise en oeuvre efficace :
Impliquer les métiers : Les utilisateurs finaux doivent être impliqués dans la définition des règles de gouvernance.
Utiliser des outils adaptés : Choisir des outils de gouvernance qui répondent aux besoins spécifiques de l’entreprise.
Adopter une approche agile : La gouvernance doit être évolutive et s’adapter aux changements de l’entreprise.
Mesurer la performance : Définir des indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l’efficacité de la gouvernance.
Les bénéfices de la gouvernance des données
Amélioration de la prise de décision : Les données fiables et accessibles permettent de prendre des décisions plus éclairées et de réduire les risques.
Augmentation de la productivité : Les équipes passent moins de temps à chercher des données et peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Réduction des coûts : La gouvernance permet d’éviter les erreurs coûteuses et d’optimiser l’utilisation des ressources.
Amélioration de la réputation : Une bonne gouvernance des données renforce la confiance des clients et des partenaires.
Les défis et les tendances
Les défis :
La complexité des environnements de données : Big data, cloud, IoT.
La résistance au changement : Impliquer les utilisateurs peut être difficile.
Le coût des investissements : La mise en œuvre d’une gouvernance peut représenter un coût important.
Les tendances :
L’IA au service de la gouvernance : L’intelligence artificielle peut automatiser certaines tâches de gouvernance.
La gouvernance des données dans le cloud : Les enjeux spécifiques du cloud.
La gouvernance des données personnelles : Le respect des réglementations comme le RGPD.
La gouvernance des données est un voyage, pas une destination. Elle nécessite un engagement continu de la part de tous les acteurs de l’entreprise. En suivant les bonnes pratiques et en s’adaptant aux évolutions technologiques, les entreprises peuvent tirer pleinement parti de leurs données et gagner en compétitivité.
Au sein de DSI, les équipes de la Digital Factory de notre client (secteur des transports) accompagnent les grands domaines métiers du Groupe en leur fournissant des systèmes d’information performants (développement spécifique ou intégration de SaaS / Progiciels). Dans le cadre du programme Numérique Responsable Groupe, elle souhaiterait monter en compétence sur une conception plus vertueuse des services numériques.
Mission
La mission consiste à :
Sensibiliser et former aux bonnes pratiques : Onboardings, Webinaires, Fresques du Numérique, Fresque de l’Accessibilité
Accompagner à l’évolution des modèles de delivery de la Digital Factory
Accompagner les équipes projets et leads de practice transverses (Tech, Design, Produit, etc.) dans le suivi des indicateurs Numérique Responsable et l’amélioration continue des outils (Design System, Framework Dev, Component Factory, etc.)
Mise en place de solution de pilotage de la mesure et de bonnes pratiques sur la conception responsable
Accompagner les équipes techniques : DevOps, Architecte Technique / Solution dans la prise en compte des bonnes pratiques d’éco-conception
Résultats
Boîte à outils pour une conception plus responsable (référentiels, ressources, outils, etc.)
Diagnostic environnemental & social des services numériques produits par la Digital Factory
Accompagnement d’une trentaine de projets sur l’année 2024 avec un score d’éco-conception (Éco-index) d’en moyenne B et un score d’accessibilité de 90 sur Lighthouse.
Autres Success Stories qui pourraient vous intéresser
Notre client, issu du secteur touristique, souhaite proposer à ces visiteurs une expérience de construction de séjour bas carbone. Ce client a très à coeur d’innover sur ces sujets et ces indicateurs qui sont aussi de plus en plus regardés par les clients finaux. Par ailleurs, renforcer le positionnement d’un tourisme durable ouvre des potentiels de recrutement de nouvelles clientèle engagées. Afin que l’offre soit la plus riche possible, les acteurs du tourisme de la ville ont besoin d’outils pour évaluer leur bilan carbone et leur maturité dans les pratiques durables. C’était le principal enjeu de notre mission.
Mission
La mission consiste à :
Embarquer les parties prenantes du tourisme de la ville dans les enjeux de durabilité afin de les convaincre d’adhérer au projet porté par l’Office de Tourisme : mettre en avant les acteurs engagés dans un séjour bas carbone
Construire les calculettes et leurs méthodologies de mesure d’empreinte carbone des acteurs du tourisme (restauration, hébergements, activités de loisirs comme le sport, la culture, les événements)
Pré-tester les méthodologies et les calculettes afin de recueillir les problématiques et les freins au remplissage
Valider les prototypes pour aboutir à des outils finaux pour implémentation chez les acteurs du tourisme
Rédiger un cahier des charges amenant au développement d’une solution numérique qui valorise les acteurs du tourisme à faible empreinte carbone, permettant aux utilisateurs finaux d’organiser leur séjour à faible impact selon leurs choix
Sensibiliser les acteurs du tourisme dans la mise en place de futures feuilles de route
Résultats
Un outil auto-diagnostic permettant de calculer les bilans carbone “simplifiés” des acteurs de la restauration, de l’hébergement et des activités de loisirs (sport, culture, événements), accompagnés de leurs guides méthodologiques.
Un outil auto-diagnostic permettant d’estimer les niveaux d’engagement des établissements dans leur pratiques durables (restaurants, hébergements et activités de loisirs), accompagnés de leurs guides méthodologiques.
Des parties prenantes responsabilisées sur la mise en œuvre de ces outils et dans leur utilisation (Office de tourisme, acteurs du tourisme, CCI, agents municipaux..)
Notre client exploite les plus grandes stations française de ski alpin et des parcs de loisirs en Europe. Le groupe a mené une stratégie de digitalisation pilotée par la connaissance client pour travailler sur 3 enjeux :
Appréhender la connaissance client pour offrir une expérience personnalisée et booster la très grande satisfaction client
Rattraper une dette technique et technologique freinant les marques dans leurs actions marketing
Répondre aux nouvelles réglementations européennes sur la gestion des données personnelles.
Mission
L’objectif était d’optimiser et d’harmoniser la collecte des données, puis de transformer cette donnée en connaissance client et enfin de l’exploiter pour accroître le business de parcs.
Mise en plan d’un ETL (Talend) et de clusters big data sur Databricks pour collecter, nettoyer et stocker les données transactionnelles et comportementales (système de billetterie, contrôle d’accès, restauration, hôtellerie, wifi, service photo, siteweb, application mobile, web analytics, email tracking …)
Construction du référentiel client unique et de sa vue client 360° contenant les indicateurs qui mesurent la contactabilité (canaux, consentement…), la valeur (CA, historique d’achat), les appétences et les moteurs de persuasions des clients
Déploiement de l’outil marketing automation Oracle Eloqua auprès pour toutes les filiales du groupe permettant aux campaign managers de piloter en toute autonomie l’ensemble des actions CRM (newsletter, triggers marketing, abandon de panier, préparation visite, enquête de satisfaction…)
Résultats
L’ensemble des filiales ont migré vers la même solution data client et sur le même core model
Ce projet a permis aux directions marketing de se réapproprier leur datas et de leur exploiter en toute autonomies (+ 35 parcours automatisés pour chaque marques)
