Echapper légalement à l impôt sur les données

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1 Echapper légalement à l impôt sur les données

2 L IMPOT SUR LES DONNEES EST UN IMPOT SUR LE VOLUME... 3 L IMPOT SUR LES DONNEES EST UN IMPOT SUR LA DIVERSITE... 4 L IMPOT SUR LES DONNEES EST IMPREVISIBLE... 5 EXEMPLES DE VICTIMES DE L IMPOT SUR LES DONNEES... 6 UN IMPOT INJUSTE... 7 ECHAPPER A L IMPOT... 7 DES SOLUTIONS CONCRETES POUR LES VICTIMES DE L IMPOT SUR LES DONNEES... 8 CONCLUSION...10 VOTRE OUTIL EST-IL FISCALEMENT FAVORABLE?...11 CLASSEMENT...12 A PROPOS DE TALEND...13 Contact Us

3 Flash spécial (Dépêche AFP) L Assemblée Nationale vient d adopter à une courte majorité (283 voix pour 252 voix contre) une loi discutable qui instaure un impôt sur les données. D autres gouvernements dans le monde seraient déjà en train de pousser des législations similaires. En ces temps de conservatisme fiscal, ce nouvel impôt est un coup dur pour les organisations qui s efforcent d optimiser leurs actifs de données... Fiction ou réalité? Heureusement, les gouvernements ne prélèvent pas un tel impôt (vous ne pensez pas qu on en paie déjà assez?). Cependant, si vous utilisez des solutions d intégration de données propriétaires traditionnelles, vos fournisseurs vous imposent euxmêmes un impôt considérable qui impacte sévèrement votre activité. Ce White Paper explique comment cet impôt sur les données est appliqué et nos conseillers fiscaux vous donnent de précieux conseils pour y échapper, en toute légalité. L impôt sur les données est un impôt sur le volume Les volumes de données augmentent de façon exponentielle, c est un fait. Les volumes de données gérés et stockés par une organisation double tous les 18 à 36 mois! Une étude commanditée par EMC et menée par IDC révèle qu entre aujourd hui et 2020, le volume total d informations stockées augmentera par 44. (Source: The Digital Universe Decade) Pour une gouvernance et une gestion des données efficaces, ces données doivent être traitées, nettoyées et harmonisées entre les systèmes. Voici des exemples de traitement des données : Chargement d un data warehouse depuis de multiples systèmes de production Synchronisation de plusieurs applications en temps réel pour assurer une cohérence des données à travers le système d information Réplication de données pour des raisons de performance ou pour maintenir un site de secours 3

4 Tous ces processus sont fortement impactés par les volumes de données traitées. L augmentation des volumes de données entrainera une augmentation du temps de traitement. Dans la plupart des cas, le temps imparti au traitement des données ne peut être augmenté à cause des contraintes business. Dans ce cas, la seule autre option possible est d augmenter la capacité de traitement en ajoutant des ressources : serveurs, connecteurs, etc. Il s agit là de la force motrice du premier principe de l impôt sur les données : # 1 (ou IMPOT SUR LES DONNEES PRINCIPE #1 Toute organisation devra s acquitter d un impôt sur les données basé sur le nombre de CPU équivalent) utilisés pour traiter leurs données. Comment ce principe s applique-t-il dans la réalité? Regardez la tarification de vos éditeurs d intégration de données propriétaires préférés (en admettant que vous puissiez mettre la main dessus ). Le coût des runtimes de leurs outils est basé sur le nombre de CPU, de cores, de channels, de serveurs virtuels, etc. Chacun utilise un vocabulaire différent mais le résultat est le même : plus vous avez de données à traiter, plus vous allez devoir acheter de licences. L impôt sur les données est un impôt sur la diversité Les systèmes d information deviennent de plus en plus complexes quand ils sont consolidés après des fusion-acquisitions ou quand de nouveaux systèmes sont déployés sur site, dans le Cloud, etc. Cette diversité est importante et une bonne logique business devrait en tenir compte dans tout projet d intégration de données. Si vous essayez d obtenir une vue holistique du système d information pour des processus de reporting ou analytiques et qu il manque de nombreuses applications, votre vue n est pas holistique. C est la force motrice du second principe de l impôt sur les données : 4

5 # 2 IMPOT SUR LES DONNEES - PRINCIPE #2 Toute organisation doit s acquitter d un impôt sur les données basé sur le nombre et type de systèmes sources et cibles auxquels elle veut se connecter. Comment ce principe s applique-t-il dans la réalité? Encore une fois, regardez la tarification des éditeurs propriétaires et trouvez la partie où ils fixent le prix de leurs connecteurs : SAP, Oracle, Salesforce.com, DB2, mainframes Il y a une référence produit pour chacun d entre eux. Vous souhaitez transférer vos données SAP dans un data warehouse? Il faudra y mettre le prix. Vous souhaitez répliquer vos données DB2/400 dans Oracle? Il faudra payer encore plus. L impôt sur les données est imprévisible L impôt sur les données est particulièrement insidieux car il est difficilement estimable. C est la force motrice du troisième principe de l impôt sur les données : # 3 IMPOT SUR LES DONNEES - PRINCIPE #3 L impôt sur les données ne pourra être estimé à l avance et ne sera appliqué que lorsque le choix de la solution prise par l organisation sera verrouillé. Par conséquent, l impôt sur les données est bien ancré sur le modèle de tarification des éditeurs propriétaires. En offrant aux utilisateurs des coûts de licence de départ faibles, ils incitent les organisations à utiliser leurs solutions. C est seulement quand la plupart des développements auront été réalisés et prêts à être déployés en production que le client sera capable d évaluer ses besoins d exécution. Et c est le moment de passer à la caisse 5

6 Exemples de victimes de l impôt sur les données Les organisations suivantes ont récemment été victimes de l impôt sur les données. Il y a deux ans, l entreprise de distribution A a déployé des outils ETL de l éditeur I pour charger un data warehouse avec des données collectées aux caisses. Au fur et à mesure que l activité grandissait, le temps de chargement du data warehouse augmentait également et l action prend maintenant trop de temps. Avec la saison des fêtes de fin d année qui approche, la société A n a pas d autre choix que de s acquitter de l impôt sur les données et obtenir des CPU supplémentaires pour exécuter leurs processus ETL. L entreprise industrielle B utilise des outils d intégration de données de l éditeur I pour synchroniser son ERP et ses applications comptables chaque nuit. Pour augmenter les performances commerciales, l entreprise B a déployé un nouveau CRM dans le Cloud et a besoin d intégrer ce nouveau CRM à son ERP. Cette société doit payer l impôt sur les données pour obtenir des connecteurs CRM de l éditeur I. La banque C utilise une solution ETL de l éditeur S pour charger son data warehouse. Comme leur activité prêts grossit, les responsables de ce secteur ont demandé à ce que les données relatives à cette activité soient chargées dans le data warehouse et qu un data mart soit créé. Les serveurs ETL de la banque C sont déjà à leur capacité maximum et de nouveaux serveurs vont être déployés pour gérer la charge de travail supplémentaire. La banque C devra payer l impôt sur les données à l éditeur S pour déployer l ETL sur ces nouveaux serveurs. L entreprise de technologie D utilise des outils de l éditeur A pour répliquer des données vers un site distant toutes les nuits. Les jobs de réplication tournant pendant l arrêt des autres systèmes, ils peuvent utiliser les mêmes serveurs que ceux utilisés pour les processus ETL. L augmentation des contraintes business nécessite que cette réplication soit exécutée en quasi temps réel et la société D doit payer l impôt sur les données à l éditeur A pour pouvoir déployer des serveurs dédiés et effectuer la réplication. 6

7 Un impôt injuste Chaque impôt a ses partisans et ses détracteurs et certains diront que toutes les impôts sont injustes. Cependant, la plupart des impôts ont été mises en place pour servir la communauté : gérer les services publics, déployer les infrastructures de transport, etc. L impôt sur les données est très différent : Un seul éditeur en est bénéficiaire et il ne profite pas à la communauté. Il empêche un accès continu aux données. Plus il y a de données à connecter, plus cela coûte cher ; les équipes informatiques n ont donc pas de raisons d étendre leurs processus d intégration de données au-delà des pré-requis initiaux. Il impacte plus les projets à court terme comme les projets de migration de données. Peu importe la durée de vie de votre projet, vous devez achetez les mêmes licences perpétuelles. Il bloque aussi d autres investissements comme le Cloud Computing. Echapper à l impôt La solution pour ne pas payer cet impôt est très simple : délocaliser vos projets d intégration de données dans un paradis fiscal! Si vous utilisez une technologie d intégration de données traditionnelle, c est encore plus simple. Il vous suffit de choisir la meilleure solution en utilisant la grille de décison ci-dessous. Si vous utilisez une technologie d intégration de données traditionnelle, délocaliser vos projets vers un paradis fiscal des données est plus compliqué, mais pas impossible. Procédez méthodiquement : Choisissez une nouvelle technologie d intégration de données qui n entraine pas le paiement de l impôt sur les données. Déployez cette nouvelle technologie non imposable à vos processus existants en insistant sur les plus taxés. Par exemple, préférez : o Le prétraitement des données qui nécessite des transformations complexes pour réduire la contrainte du CPU. o La connexion à de nouvelles sources de données qui nécessite l achat de connecteurs supplémentaires assujettis à l impôt sur les données et amène les données vers des étapes pour lesquelles l impôt a déjà été payé. 7

8 Lorsque vos processus existants ont besoin d une maintenance, pensez à migrer ces processus vers une technologie non imposable. Les bénéfices et économies seront immédiats et plus vous déploierez vos processus via une technologie non imposable, plus vous diminuerez rapidement votre impôt. Et bien sûr, tout est parfaitement légal. Des solutions concrètes pour les victimes de l impôt sur les données Penchons-nous maintenant sur les cas des sociétés mentionnées plus haut et regardons comment elles peuvent réduire leur impôt. Il y a deux ans, l entreprise de distribution A a déployé des outils ETL de l éditeur I pour charger un data warehouse avec des données collectées aux caisses. Au fur et à mesure que l activité grandissait, le temps de chargement du data warehouse augmentait également et l action prend maintenant trop de temps. Avec la saison des fêtes de fin d année qui approche, la société A n a pas d autre choix que de s acquitter de l impôt sur les données et obtenir des CPU supplémentaires pour exécuter leurs processus ETL. L économie la plus rapide pour la société A est de décharger l agrégation des données réelles et de migrer les rafraîchissements des dimensions vers une technologie d intégration de données non imposable. La solution ETL existante continuera de réaliser les extractions mais les processus à fort CPU pourront être transférés vers un outil non imposable. Après les fêtes de fin d année, l entreprise A pourra commencer la migration de certaines extractions vers le nouvel outil. L entreprise industrielle B utilise des outils d intégration de données de l éditeur I pour synchroniser son ERP et ses applications comptables chaque nuit. Pour augmenter les performances commerciales, l entreprise B a déployé un nouveau CRM dans le Cloud et a besoin d intégrer ce nouveau CRM à son ERP. Cette société doit payer l impôt sur les données pour obtenir des connecteurs CRM de l éditeur I. 8

9 Au lieu d acheter de nouveaux connecteurs à l éditeur I, l entreprise B devrait déployer une solution d intégration de données non imposable qui possède une connectivité native vers leur nouveau CRM et l utiliser pour migrer les données vers une zone de transit à laquelle l outil traditionnel pourra accéder. Ensuite, l entreprise B sera en mesure de diminuer le montant de son impôt sur les données en utilisant la solution non imposable pour connecter tous les systèmes. La banque C utilise une solution ETL de l éditeur S pour charger son data warehouse. Comme leur activité prêts grossit, les responsables de ce secteur ont demandé à ce que les données relatives à cette activité soient chargées dans le data warehouse et qu un data mart soit créé. Les serveurs ETL de la banque C sont déjà à leur capacité maximum et de nouveaux serveurs vont être déployés pour gérer la charge de travail supplémentaire. La banque C devra payer l impôt sur les données à l éditeur S pour déployer l ETL sur ces nouveaux serveurs. La banque C devrait choisir une solution d intégration de données non imposable pour connecter les sources de données de son activité prêt et l utiliser en parallèle de leur outil ETL existant. Soit les données peuvent être chargées directement dans le data warehouse, soit dans une base de staging depuis laquelle l outil ETL existant chargera le data warehouse. L entreprise de technologie D utilise des outils de l éditeur A pour répliquer des données vers un site distant toutes les nuits. Les jobs de réplication tournant pendant l arrêt des autres systèmes, ils peuvent utiliser les mêmes serveurs que ceux utilisés pour les processus ETL. L augmentation des contraintes business nécessite que cette réplication soit exécutée en quasi temps réel et la société D doit payer l impôt sur les données à l éditeur A pour pouvoir déployer des serveurs dédiés et effectuer la réplication. L entreprise D devrait réécrire ses processus de réplication en utilisant une technologie non imposable et arrêter d utiliser l outil de l éditeur A (qui de toute façon n a pas été conçu pour effectuer des tâches de réplication). Une fois qu ils auront acquis assez de compétence sur les outils non imposables, ils seront capables de gérer la migration de leurs processus ETL. 9

10 Conclusion N oublions pas que l impôt sur les données a été mis en place pour renflouer les caisses de ses instigateurs! Et ils ont réussi à optimiser leurs profits. Cependant, les organisations informatiques avec une politique de conservatisme fiscal devraient essayer de minimiser leurs dépenses et optimiser leur budget. Comprendre les tenants et aboutissants de l impôt sur les données et savoir où réaliser de potentielles économies est un bon début. 10

11 Votre outil est-il fiscalement favorable? La grille de décision ci-dessous vous aidera à estimer si votre solution d intégration de données est fiscalement favorable. Elle est simple à utiliser : Pour chaque catégorie, faites le choix correspondant. Si plusieurs choix s appliquent, sélectionnez l option avec le score le plus élevé. Inscrivez le score dans la colonne Résultats. Additionner les scores de toutes les catégories et inscrivez le résultat dans la case Total du bas. Observez le résultat de votre outil dans le tableau de classement situé sous la grille. Catégorie Choix Score Resultats Modèle de tarification basé sur le nombre de CPU, de serveurs, etc. Cores +5 CPU +4 Serveurs +3 N/A 0... Modèle de tarification basé sur les volumes et les flux de données Oui +6 N/A 0... Connecteurs A l unité +5 Par packs 3... Inclus dans la licence initiale 0 Type de licence Perpétuelle +5 Souscription 0... Total... 11

12 Classement Si votre total est > Le bénéfice fiscal de votre outil est Nul. Le montant de votre taxe sur les données est élevé. Il est nécessaire de considérer d autres alternatives. Faible. D autres sont peut-être moins bien lotis que vous, mais vous devriez considérer d autres alternatives. Moyen. Vous devriez regarder les postes où vous pourriez réduire le montant de l impôt sur les données. 0 Elevé. Vous possédez déjà une solution fiscalement favorable. 12

13 A propos de Talend Les solutions d intégration de Talend aident les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données. A travers le support natif des plates-formes modernes de Big Data, Talend réduit la complexité de l intégration, tout en permettant aux départements informatiques de répondre plus rapidement aux besoins métiers, le tout pour un coût prévisible. Reposant sur des technologies open source, les solutions hautement évolutives de Talend répondent à tous les besoins d intégration, actuels et émergents. La société est basée à Redwood City (Californie). Pour plus d informations : sur le Web sur Twitter. Contact Us Contactez-nous : info@talend.com partners@talend.com sales@talend.com Talend 2015 WP125.2-FR 13