Un marché stratégique pour la donnée

Les données non structurées devraient atteindre 144 milliards de giga-octets d’ici 2025, selon IDC. L’ampleur de ce marché, combinée à la complexité croissante des environnements de stockage hétérogènes modernes, ont conduits 95% des entreprises à envisager la gestion des données non structurées comme un véritable enjeu pour leur organisation.

Fruit d’années de recherche et de développement, StorageMAP est consécutif au lancement du moteur de mobilité Datadobi, une API permettant de configurer par programmation les migrations de données non structurées on premise et dans le cloud ainsi que du langage de requête Datadobi pour optimiser et organiser les data lake internes.

StorageMAP répond aux enjeux suivants :

• Contrôle des coûts – La maitrise des coûts du datacenter a toujours été une priorité pour les organisations. Bien que le cloud ait apporté de nombreux avantages en termes de flexibilité et d’économies, le stockage de données continue toujours à se complexifier. StorageMAP aide à réduire les coûts en permettant aux entreprises d’utiliser le cloud de manière plus intelligente, en déplaçant par exemple les données vers un stockage sur site moins coûteux, en accélérant le décommissionnement de stockage inefficace et en supprimant les données redondantes, obsolètes et triviales (ROT).

• Conformité aux politiques environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) – Si la réduction de l’empreinte carbone est devenue une préoccupation majeure pour les directions des entreprises, selon 451 Research, 53% d’entre elles ont mis en place un programme ESG ou envisagent d’en mettre un dans un avenir proche. StorageMAP aide les entreprises à atteindre leurs objectifs grâce à la comptabilisation carbone du stockage de données non structurées dans le cloud et dans le datacenter. L’adoption du cloud (pour un taux de réduction de carbone allant jusqu’à 80 % par rapport au stockage sur site), l’optimisation du datacenter et la réduction des données ROT contribuent à renforcer la démarche environnementale de l’entreprise.

• Réduction des risques – Les menaces telles que les ransomwares, les erreurs humaines, la malveillance interne ou encore les attaques de phishing, etc. fragilisent les organisations. L’hébergement de grandes quantités de données ROT et sensibles y ajoutent également de nouveaux enjeux. StorageMAP renforce la protection des données non structurées en permettant aux responsables informatiques de comprendre les données en leur possession, pourquoi ils les possèdent, leur localisation et à qui elles appartiennent. Le logiciel permet ensuite de prendre les mesures adéquates pour sauvegarder correctement les données non structurées tout en effaçant les données ROT.

• Obtenir plus de valeur des données – Posséder de grande quantités de données non structurées et ne pas les utiliser correctement est une source de frustration pour les entreprises et leurs métiers. Bien utilisées, ces dernières peuvent en effet fournir des informations client précieuse ou définir de nouvelles opportunités commerciales non exploitées. StorageMAP permet aux entreprises d’exploiter la valeur cachée de leurs données, en les transformant en actif stratégique. La solution facilite le déplacement des données au bon endroit et au bon moment comme par exemple, en les copiant dans le cloud pour leur permettre d’être analysées par des applications cloud natives.

Commercialisé sur un modèle de « Pay as you grow », StorageMAP permet aux entreprises de comprendre en amont les environnements de données non structurées avant de prendre les mesures adéquates pour leurs activités. Les métiers et les responsables IT bénéficient de rapports optimisés en fonction de leurs besoins, comme supports de décisions business éclairées. Dotés de cette visibilité, ils peuvent ensuite organiser les données en fonction de plusieurs critères tels que la propriété, le rôle, l’appartenance, le profil de risque et déterminer le type d’action à entreprendre. Ce n’est qu’à partir de ce moment qu’ils peuvent s’engager à acquérir des modules complémentaires pour répondre à leurs besoins immédiats. Ce modèle permet une véritable gestion des données non structurées et pas uniquement du stockage.