Ce que fait DataHub
DataHub étend votre unit economics au-delà des sources de données natives en y intégrant dépenses externes et indicateurs métier. Factures SaaS tierces, coûts opérationnels comme les salaires, données métier comme le nombre de clients : tout est centralisé au même endroit.
Ingérer coûts externes et indicateurs métier
Importez des coûts depuis n'importe quelle source, ainsi que les indicateurs métier comme les ventes ou le nombre de clients pour vos calculs de coûts unitaires.
Appliquez les capacités FinOps à toutes vos dépenses
Intégrez de nouvelles sources de coûts à vos allocations existantes, suivez vos dépenses et définissez des budgets sur les coûts cloud comme non-cloud.
Créez des indicateurs de coûts unitaires
Calculez les indicateurs métier qui comptent vraiment en combinant vos données de coûts ingérées et vos indicateurs métier.
Concevez des vues orientées métier
Transformez vos coûts unitaires en vues exécutives qui parlent aux dirigeants et leur permettent d'agir sur les dépenses technologiques.
Intégré à l'ensemble de votre stack technique
Fonctionne nativement avec vos fournisseurs cloud, plateformes de données et outils DevOps et SecOps. Des intégrations sur mesure sont disponibles sur demande.
Découvrir
FinOps Cloud+
Ingérez n'importe quelle donnée de coût ou métier
Combinez factures cloud, dépenses SaaS, coûts opérationnels et indicateurs métier pour calculer des coûts unitaires précis. Les équipes qui passaient des heures à se débattre avec des feuilles de calcul peuvent enfin se consacrer à l'analyse plutôt qu'à la préparation des données.
Étendez vos workflows FinOps au-delà des données cloud
Créez des allocations qui regroupent coûts cloud, outils SaaS et autres dépenses de l'entreprise dans des vues métier unifiées. Définissez des budgets sur vos dépenses SaaS et soyez alerté lorsque les coûts unitaires s'envolent, avant qu'ils n'impactent vos résultats.
Transformez les données techniques en KPI métier
Au lieu du coût par CPU, affichez des coûts unitaires qui relient directement les dépenses technologiques au chiffre d'affaires. Les équipes finance et la direction voient enfin si les investissements technologiques produisent les résultats attendus.
Optimisez la rentabilité, pas seulement l'efficacité
Suivez les tendances d'unit economics et identifiez les opportunités qui améliorent vos marges et vos résultats. L'efficacité technique compte, mais c'est la rentabilité qui intéresse vos dirigeants.
Le problème
L'unit economics exige des données complètes, mais elles sont éparpillées entre les systèmes
Les entreprises peinent à relier les dépenses cloud à la valeur métier : données de coûts et de revenus résident dans des systèmes distincts, sans vue unifiée.
Le contexte métier vit en dehors des systèmes de facturation
Une unit economics pertinente combine données de revenus, indicateurs clients et dépenses opérationnelles, qu'aucun standard de facturation ne couvre. Même avec des données conformes à FOCUS, les équipes intègrent encore manuellement les KPI métier.
La finance perd du temps à consolider les données à la main
Les équipes finance exportent les factures cloud puis les croisent manuellement avec les données métier dans des feuilles de calcul, créant des workflows fragiles qui prennent des semaines.
Les indicateurs techniques n'alimentent pas les conversations métier
Des métriques comme le coût par CPU ne parlent qu'aux Engineers. Sans indicateurs métier comme le coût par client, les équipes FinOps peinent à démontrer la valeur du cloud aux parties prenantes.
Multiplication des outils et insights fragmentés
La connaissance critique de l'infrastructure repose sur la mémoire de quelques personnes, créant des points de défaillance dès qu'un collaborateur clé quitte l'équipe ou part en congé.
Aucune source unique de vérité pour le coût technologique total
Coûts cloud, SaaS et opérationnels résident dans des outils séparés. Sans vue unifiée, impossible de répondre à la question fondamentale : combien coûte réellement le service rendu à un client ?
Des rapports tardifs qui ralentissent la décision
Quand les données de coûts demandent un assemblage manuel, les rapports arrivent avec des semaines de retard. Les tendances de dépenses ont déjà évolué et l'occasion d'agir est passée.
Une ingestion de données flexible, à votre façon
Ingérez vos données via CSV, API ou frameworks ETL
DataHub en action
Réservez 15 minutes pour voir comment DataHub connecte vos données de coûts.
Frequently asked
questions
Quels types de données puis-je ingérer dans DataHub ?
Toute donnée de coût ou métier : factures SaaS, dépenses opérationnelles comme les salaires, chiffres de revenus, nombre de clients, volumes de transactions, et bien plus. Si cela influe sur votre unit economics, DataHub peut l'ingérer.
Comment les données arrivent-elles dans DataHub ?
Deux méthodes : les API REST pour une ingestion automatisée et programmatique depuis vos systèmes existants, et l'import CSV pour des chargements manuels rapides. La plupart des équipes commencent par le CSV et passent à l'API au fur et à mesure de leur montée en charge.
Puis-je utiliser les données DataHub dans mes rapports et allocations DoiT existants ?
Oui. Une fois ingérées, les données DataHub s'intègrent à vos workflows DoiT Cloud Intelligence existants : allocations, rapports, budgets et alertes fonctionnent avec vos sources de données externes.
Quelle est la différence entre DataHub et les données natives de facturation cloud ?
La facturation cloud native couvre les coûts AWS, Google Cloud et Azure. DataHub ajoute tout le reste : outils SaaS, dépenses opérationnelles et indicateurs métier. Ensemble, ils offrent une vue complète pour une véritable unit economics.
Faut-il des ressources d'engineering pour mettre en place DataHub ?
Pas forcément. L'import CSV ne demande aucun travail côté Engineers. Les intégrations API reposent sur des appels REST simples que la plupart des équipes mettent en place en quelques heures. La documentation détaille les deux approches.