Intégration de données : Qlik lance une option tarifaire « plus prévisible »

Qlik s’inspire des forfaits mobiles

Cette nouvelle tarification se décline en trois niveaux : Standard, Premium et Enterprise.

Plutôt que de payer pour des licences, les entreprises peuvent désormais choisir des paliers correspondant à des volumes de données fixes qu’elles ingèrent et transforment.

Ce modèle diffère également d’une facturation à la demande, qui consiste généralement à compter les heures d’utilisation d’une plateforme et la puissance de calcul mobilisée au cours d’une période donnée.

Qlik n’a pas révélé les tarifs de ses nouveaux modèles de tarification, ni les tous les détails de son offre.

« Ce modèle de tarification dépend d’un volume de données fixe, en commençant par un bloc de 1 To. Si les clients ont besoin d’ingérer plus de données, ils achèteront un 1 To de plus », illustre Dan Potter, vice-président Product Marketing chez Qlik. « Nous avons interrogé nos clients sur l’approche à prendre, et c’est ce modèle, plus prévisible, qui a obtenu l’adhésion. Les coûts liés au calcul sont très difficiles à prédire », avance-t-il.

Dans le détail, l’offre Standard ne comprend que le mouvement de données. La deuxième, plus cher, inclut le mouvement et les transformations de données, tandis que la troisième fournit toutes les fonctionnalités précédentes (et probablement d’autres).

« Pour faire simple, cela ressemble beaucoup à ce que proposent les opérateurs télécoms à leurs clients grand public. Avec un forfait mobile, vous achetez un volume de données fixes », explique Dan Potter.

 Si les clients ne semblent pas payer les coûts de calcul liés aux transformations, ils ne disparaissent pas. Par défaut, Qlik propose des pipelines ELT. La transformation est alors effectuée à l’aide du moteur de la base de données ou du data warehouse cible.

Une tarification plus prévisible

D’autres fournisseurs, dont AWS et Microsoft, proposent une tarification similaire pour certains de leurs outils. Par exemple, pour Azure Monitor Log Analytics, Microsoft propose de réserver des capacités en commençant par une formule couvrant l’ingestion 100 Go de données par jour. C’est un modèle de plus en plus dans la supervision où les volumes de données transférées atteignent rapidement plusieurs dizaines de téraoctets par mois.

Selon Mike Leone, analyste chez Enterprise Strategy Group, une filiale de TechTarget [également propriétaire du MagIT], les avantages de la tarification liée à la capacité sont la gestion des coûts et la flexibilité.

« En facturant les entreprises sur la base de la capacité nécessaire au mouvement ou au traitement des données, elles ne paient que pour ce dont elles ont besoin. »

« En facturant les entreprises sur la base de la capacité nécessaire au mouvement ou au traitement des données, elles ne paient que pour ce dont elles ont besoin », explique-t-il. « Si l’organisation a besoin d’augmenter ou de réduire sa capacité, elle peut le faire sans encourir de coûts de licence supplémentaires. Elle bénéficie ainsi d’un certain niveau de prévisibilité des coûts ».

« La dernière chose qu’une organisation souhaite, c’est de dissuader les utilisateurs d’explorer, d’expérimenter et d’analyser les données », poursuit-il. « Cette approche tarifaire permet à un plus grand nombre d’utilisateurs de se familiariser avec les données, et ce, sans augmentation immédiate des coûts. Alors que de nombreuses organisations donnent la priorité à la démocratisation des données et de l’analytique, ce modèle tarifaire est un excellent moyen d’y parvenir. ».

Comme Mike Leone, Kevin Petrie, analyste chez Eckerson Group, note que la prévisibilité des coûts est essentielle pour les organisations. Il considère lui aussi que la tarification par tranche de capacités est plus intéressante que le modèle à l’usage.

De fait, l’accélération des migrations vers le cloud a permis aux entreprises de se rendre compte de la réalité tarifaire liée à ces environnements distants.

« Les entreprises ont aujourd’hui du mal à prévoir les coûts de leurs projets d’intégration et d’analytique, car les pics inattendus peuvent faire grimper la facture quand l’outil utilisé dépend d’une tarification à l’usage », rappelle Kevin Petrie. « Dans ce contexte, les organisations veulent être certaines qu’elles n’exploseront pas le budget qui leur est alloué. La tarification à la capacité, telle que celle proposée par Qlik, vise à accroître cette certitude ».

Il n’est toutefois pas question d’abandonner les offres déjà disponibles. Les clients existants ne seront pas obligés d’abandonner le modèle de licence en vigueur. Les nouveaux clients, quant à eux, auront la possibilité d’opter pour une tarification à la capacité ou pour une licence par utilisateur, selon Mike Capone, PDG de Qlik.

À l’instar de Microsoft, avec Azure Monitor Log Analytics et d’AWS avec Amazon QuickSight, d’autres fournisseurs proposent différentes options de tarification depuis des années. De nombreux clients de Qlik paient un forfait lié à la capacité pour certains de leurs outils.

Une initiative similaire pour l’analytique

La tarification liée à la capacité étant désormais disponible pour la plateforme d’intégration de données de Qlik, la prochaine étape consistera à adapter ce modèle à la suite analytique dans le cloud.

Bien qu’il n’ait pas dévoilé de calendrier précis, Mike Capone a confirmé que cette option devrait être disponible dans le courant de l’année 2023.

Josh Good, Vice-président Product Marketing Data Analytics chez Qlik décrit le fonctionnement de cette offre.

« L’offre la moins chère inclura quelques sièges et un volume de données fixe. Nos clients veulent conserver le modèle au nombre d’utilisateurs dans cette tranche. La deuxième offre dépendra d’un volume de données fixe, d’un nombre de sièges pour des créateurs, et de sièges pour les “spectateurs” », indique-t-il. « Au troisième et dernier palier, vous pourrez avoir un nombre illimité d’utilisateurs suivant les fonctionnalités que vous utilisez. Le tarif dépendra d’un volume de données fixe ».

Il s’agit de ne pas limiter l’accès à la plateforme. Qlik espère ainsi que la quantité de données analysées augmentera au fur et à mesure que différents départements dans l’entreprise adopteront la plateforme. Pour autant, l’éditeur ne veut pas pousser ses clients à la consommation, selon Josh Good.

« Nous voulons adopter une approche à plus long terme. Avec les partenaires, nous allons aider nos clients à observer de près leur volume de données en donnant le bon niveau de télémétrie pour qu’ils puissent optimiser leurs usages », affirme-t-il. « Lorsqu’ils auront véritablement besoin de capacités supplémentaires, qu’ils auront atteint la limite après avoir optimisé, la décision d’augmenter le volume sera considérée comme un investissement valable ».

En ce qui concerne la raison pour laquelle Qlik débute par l’intégration de données, Mike Capone considère que les utilisateurs de solutions iPaaS et ETL sont déjà habitués à ce modèle tarifaire et qu’il était donc plus facile à proposer.

Wayne Eckerson, fondateur et consultant principal d’Eckerson Group, remarque de son côté que la tarification liée à la capacité n’a rien d’innovant.

Il a toutefois fait remarquer que la prévisibilité des dépenses est importante pour les entreprises, et que l’initiative de Qlik s’inscrit dans cette mouvance.

« Les clients veulent des coûts faibles et des prix prévisibles », note Wayne Eckerson. « S’ils ne peuvent pas obtenir la première chose, ils se contentent de la seconde ».

« Il est fort probable que les entreprises n’utilisent pas tout le volume de données allouées mensuellement. Si le coût à l’entrée sera de facto plus élevé, les entreprises gagneront en visibilité », renchérit Dan Potter. « Elles pourront également faciliter le travail de rétrofacturation auprès des entités qui profitent de nos outils », conclut-il.