- L’auteur, data scientist, a permis à son entreprise d’économiser 500 000 dollars en découvrant puis en corrigeant une inefficacité majeure sur la plateforme d’analytics.
- L’entreprise a fortement augmenté ses investissements dans sa plateforme d’analytics pour devenir davantage « orientée données », mais le projet a souffert de problèmes et de retards.
- Après avoir quitté l’entreprise puis l’avoir rejointe à nouveau, l’auteur a constaté que la plateforme était pleine de dette technique et manquait de capacités opérationnelles.
- L’entreprise utilisait Snowflake comme base de données, avec une facturation basée sur la taille des machines exécutant les requêtes. Les machines étaient configurées pour rester inactives pendant 10 minutes après chaque requête, ce qui entraînait des coûts inutiles considérables.
- L’auteur a proposé de réduire le temps d’inactivité des machines pour économiser des coûts, mais sa proposition a d’abord été ignorée.
- Quelques mois plus tard, l’auteur a été chargé d’un travail d’optimisation des coûts. Il a testé son hypothèse en réduisant le temps d’inactivité de quelques machines, ce qui a fait chuter la facture prévisionnelle d’un million de dollars à 500 000 dollars.
- Cette réduction des coûts a été bien accueillie dans l’entreprise, mais elle a aussi provoqué des tensions entre départements et un renforcement de la surveillance.
- On a demandé à l’auteur de déployer lentement les changements sur toutes les machines afin que cela ressemble à un effort important plutôt qu’à une simple correction.
- Malgré ces économies substantielles, sa demande d’augmentation a été ignorée, ce qui l’a amené à conclure qu’il aurait mieux valu ne rien faire.
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