Ce que fait DataHub
DataHub étend vos unit economics au-delà des sources de données natives en intégrant dépenses externes et indicateurs métier. Factures SaaS tierces, coûts opérationnels comme les salaires, données métier comme le nombre de clients : tout est réuni au même endroit.
Ingérez coûts externes et indicateurs métier
Importez vos coûts depuis n'importe quelle source, ainsi que des indicateurs métier comme les ventes ou le nombre de clients, pour calculer vos coûts unitaires.
Appliquez les capacités FinOps à toutes vos dépenses
Intégrez de nouvelles sources de coûts à vos allocations existantes, éditez des rapports et définissez des budgets sur vos dépenses cloud comme non-cloud.
Créez vos métriques de coût unitaire
Calculez les indicateurs métier qui comptent vraiment en combinant données de coûts ingérées et KPI business.
Construisez des vues orientées métier
Transformez vos métriques de coût unitaire en vues prêtes pour la direction, qui exposent les dépenses technologiques dans un langage que les dirigeants comprennent et sur lequel ils peuvent agir.
Intégré à l'ensemble de votre stack technologique
Fonctionne nativement avec vos fournisseurs cloud, plateformes de données et outils DevOps et SecOps. Des intégrations sur mesure sont disponibles sur demande.
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Cloud+ FinOps
Ingérez toute donnée de coût ou métier
Fusionnez factures cloud, dépenses SaaS, coûts opérationnels et indicateurs métier pour calculer des coûts unitaires précis. Les équipes qui passaient des heures sur leurs tableurs peuvent enfin se consacrer à l'analyse plutôt qu'à la manipulation de 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. Fixez des budgets sur vos dépenses SaaS et recevez une alerte dès qu'un coût unitaire s'envole — avant qu'il n'entame votre rentabilité.
Traduisez vos données techniques en KPI métier
Plutôt qu'un coût par CPU, affichez des coûts unitaires qui relient directement les dépenses technologiques au chiffre d'affaires. Les équipes finance et la direction peuvent ainsi vérifier si les investissements technologiques produisent les résultats attendus.
Optimisez la rentabilité, pas seulement l'efficacité
Suivez l'évolution de vos unit economics et repérez les leviers qui améliorent marges et résultats. L'efficacité technique compte, mais c'est la rentabilité qui intéresse la direction.
Le problème
Les unit economics exigent des données complètes, or elles sont éparpillées entre les systèmes
Les entreprises peinent à relier leurs dépenses cloud à la valeur métier, car les données de coûts et de revenus sont réparties dans des systèmes distincts, sans vue unifiée.
Le contexte métier ne vit pas dans les systèmes de facturation
Des unit economics pertinents reposent sur des données de revenus, des indicateurs clients et des dépenses opérationnelles qu'aucune norme de facturation ne couvre. Même avec des données de coûts conformes à FOCUS, les équipes intègrent encore leurs KPI métier à la main.
La finance perd du temps à rapprocher les données à la main
Les équipes finance exportent les factures cloud et les rapprochent manuellement des données métier dans des tableurs, ce qui génère des workflows sources d'erreurs et s'étale sur plusieurs semaines.
Les métriques techniques ne portent pas les conversations métier
Un indicateur comme le coût par CPU ne parle qu'à l'engineering. Sans métriques métier telles que le coût par client, les équipes FinOps peinent à démontrer la valeur du cloud auprès des parties prenantes.
Prolifération d'outils et insights fragmentés
La connaissance critique de l'infrastructure ne vit que dans la tête de quelques personnes clés, créant autant de points de défaillance uniques lorsqu'elles partent ou sont en congé.
Aucune source unique de vérité sur le coût technologique total
Coûts cloud, SaaS et opérationnels résident dans des outils séparés. Sans vue unifiée, impossible de répondre à la question essentielle : combien coûte réellement un client ?
Des reportings tardifs ralentissent la prise de décision
Quand les données de coûts exigent un assemblage manuel, les rapports arrivent avec plusieurs semaines de retard. Entretemps, les schémas de dépense ont changé et la fenêtre d'action est passée.
Une ingestion de données flexible, à votre main
Ingérez vos données via CSV, API ou frameworks ETL
Frequently asked
questions
Quels types de données puis-je ingérer dans DataHub ?
Toute donnée de coût ou indicateur métier : factures SaaS, dépenses opérationnelles comme les salaires, chiffres de revenus, nombre de clients, volumes de transactions, et bien plus. Si cela pèse sur vos 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 les imports CSV pour des chargements manuels rapides. La plupart des équipes commencent par le CSV et passent à l'API au fil 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 — allocations, rapports, budgets et alertes fonctionnent tous avec vos sources de données externes.
Quelle est la différence entre DataHub et les données de facturation cloud natives ?
La facturation cloud native couvre les coûts AWS, Google Cloud et Azure. DataHub y ajoute tout le reste : outils SaaS, dépenses opérationnelles et indicateurs métier. Ensemble, ils offrent une vision complète pour de vrais unit economics.
Faut-il des ressources d'engineering pour déployer DataHub ?
Pas nécessairement. Les imports CSV ne demandent aucun effort côté engineering. Les intégrations API reposent sur de simples appels REST que la plupart des équipes mettent en place en quelques heures. La documentation vous accompagne pas à pas sur les deux approches.
Découvrez DataHub en action
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