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Calculateur de ROI

Modélisez vos propres économies. Puis vérifiez le calcul.

Cinq chiffres sur votre organisation, et un montant annuel indicatif établi uniquement à partir d’études tierces publiées. Chaque taux est modifiable et accompagné de la page qui le publie.

  • Se recalcule à la saisie
  • Chaque taux est publié par un tiers
  • Le calcul détaillé en entier
  • S’exécute dans votre navigateur

Économie annuelle indicative

1,26 M$

SaaS
$568,000
Cloud
$696,000
Trois autres classes
rien

Avec les chiffres d’exemple ci-dessous. Modifiez-les et ce résultat s’actualise.

Calculateur d’économies

Modèle d’économies

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Vos chiffres

Vos chiffres, non convertis · votre choix est mémorisé

Toute personne disposant d’un identifiant, prestataires compris.

Postes fixes, ordinateurs portables, serveurs, machines virtuelles, mobiles.

£$€

Tout ce que facturent AWS, Azure, Google Cloud et les autres.

£$€

Abonnements et licences utilisateur, y compris celles passées en notes de frais.

£$€

Licences sur site, maintenance et true-ups.

Cinq chiffres en entrée · deux taux en sortie

Seules les dépenses cloud et SaaS correspondent à un taux publié. Les dépenses logicielles, les appareils et les collaborateurs servent de contexte : ils divisent le total, et rien ne les multiplie.

JavaScript est désactivé, les commandes sont donc masquées. Tout ce qui suit est calculé pour cette organisation d’exemple, aux taux publiés :

  • Collaborateurs 2,500
  • Appareils gérés 3,000
  • Dépenses cloud annuelles £2,400,000$2,400,000€2,400,000
  • Dépenses SaaS annuelles £1,600,000$1,600,000€1,600,000
  • Dépenses annuelles en logiciels et licences £2,000,000$2,000,000€2,000,000

Cloud + SaaS, aux deux taux publiés

£1.26M$1.26M€1.26M

Deux moyennes sectorielles publiées, appliquées aux chiffres que vous avez saisis. Aucun taux Certero n’y entre ; voir ce que ce modèle ne peut pas savoir.

Les cinq classes d’actifs

dépenses, à l’échelle

SaaS £1,600,000$1,600,000€1,600,000
35.5% des dépenses SaaS gaspillées en licences inutilisées · 19,8 M$ ÷ 55,7 M$ $568,000
Cloud £2,400,000$2,400,000€2,400,000
29% des dépenses cloud sont gaspillées $696,000
Logiciels et licences £2,000,000$2,000,000€2,000,000
Aucun taux tiers publié · non modélisé rien
Appareils 3,000 appareils
Aucun taux tiers publié · non modélisé rien
IA aucun montant de dépenses
Aucun taux tiers publié · non modélisé rien
  • Économie modélisée
  • Dépenses sans taux publié
  • Aucun montant de dépenses collecté
Économie modélisée, par collaborateur et par an
$506
Dépenses annuelles pour lesquelles le modèle dispose d’un taux
$4,000,000
Dépenses cloud + SaaS par collaborateur
$1,600
Dépenses de licences par appareil géré
$667

Afficher le calcul

chaque chiffre de cette page, recalculé

  1. SaaS

    $1,600,000 dépenses SaaS annuelles
    35.5% des dépenses SaaS gaspillées en licences inutilisées
    $568,000 économie annuelle modélisée

    Calcul : 19,8 M$ gaspillés chaque année en licences SaaS inutilisées ÷ 55,7 M$ de dépenses SaaS annuelles moyennes. Un autre chiffre publié évalue les licences inutilisées à 46 %. Celui-ci compte des licences utilisateur ; le modèle divise donc le gaspillage publié par les dépenses publiées et retient le résultat.

  2. Cloud

    $2,400,000 dépenses cloud annuelles
    29% des dépenses cloud sont gaspillées
    $696,000 économie annuelle modélisée

    Le chiffre de marché publié, en hausse cette année pour la première fois en cinq ans.

  3. Logiciels et licences

    Non modélisé
    $2,000,000 dépenses annuelles en logiciels et licences
    aucun taux aucun taux tiers publié, donc rien n’est modélisé ici
    — aucune économie modélisée

    Personne ne publie de taux pour ce poste, la ligne reste donc vide. Une fois le produit en service, le gaspillage des licences sur site est mesuré titre par titre, et non estimé à partir d’une moyenne.

  4. Appareils

    Non modélisé
    3,000 appareils appareils gérés, tels que saisis ci-dessus
    aucun taux aucun taux tiers publié, donc rien n’est modélisé ici
    — aucune économie modélisée

    Il n’existe aucun taux publié pour le matériel. Cette ligne restitue un nombre d’appareils, recueilli par dix méthodes de découverte en un seul cycle d’inventaire.

  5. IA

    Non modélisé
    non demandé nous ne collectons pas de montant de dépenses d’IA
    aucun taux aucun taux tiers publié, donc rien n’est modélisé ici
    — aucune économie modélisée

    Les études publiées sur l’IA ne mesurent que des taux de croissance : cette ligne ne dispose donc d’aucun taux de gaspillage.

  6. Total indicatif par an

    Le chiffre SaaS plus le chiffre cloud, arrondi, car le modèle ne justifie pas davantage de précision.

    $1,264,000

Les hypothèses, et leur origine

Le modèle comporte deux taux, tous deux issus d’études publiées. Le taux cloud est un pourcentage publié. Le taux SaaS résulte de la division de deux montants publiés, division détaillée à l’appui. Modifiez l’un ou l’autre et tout ce qui précède suit, ce que nous signalons sur la carte.

Dépenses SaaS gaspillées en licences inutilisées

Calcul : 35,5 % 19,8 M$ ÷ 55,7 M$

46 % est le chiffre publié, calculé en nombre de licences. Le modèle part des deux montants en dollars qui le sous-tendent, et le taux obtenu est plus faible.

%

Deux montants publiés, une division entre les deux, et aucune autre étape.

Part des dépenses cloud gaspillée

Publié : 29 %

Le chiffre publié, repris tel quel dans le modèle.

%

L’étude publie un pourcentage unique : c’est donc la valeur de départ du champ.

Logiciels et licences n’a aucun taux à modifier, pas plus que les appareils ou l’IA : voici ce que nous mesurons à la place. Chaque lien ci-dessus ouvre la page qui publie le chiffre correspondant.

Les fondements du modèle

Six chiffres publiés.
Deux taux en découlent.

Tous les chiffres ci-dessous proviennent d’études tierces publiées. Un seul des deux taux utilisés par le modèle est publié sous forme de taux ; l’autre est obtenu en divisant deux montants publiés, et cette division est détaillée ci-dessous.

  • 305

    Contexte uniquement

    applications SaaS dans le portefeuille moyen d’une entreprise

    Un nombre d’applications, qui donne l’ampleur du problème décrit par les trois autres chiffres. Le modèle ne le multiplie nulle part. Les portefeuilles sont restés stables cette année ; les montants qu’ils représentent, non.

  • 46%

    Un nombre de licences

    des licences SaaS restent inutilisées ; l’organisation moyenne en utilise 54 %

    Le modèle calcule son taux SaaS à partir de deux montants en dollars plutôt que de ce chiffre, et détaille la division dans le panneau ci-dessous.

  • +393%

    Contexte uniquement

    de croissance des dépenses en applications natives IA dans les grandes entreprises

    Les grandes entreprises uniquement, et les applications nativement IA uniquement. Toutes organisations confondues, la croissance des dépenses en applications nativement IA est de +108 %, et celle de l’usage des applications sur l’ensemble de la catégorie IA de +181 %. Il n’existe pas de chiffre sans ces précisions.

  • 29%

    Alimente le modèle

    des dépenses cloud sont gaspillées, un chiffre en hausse pour la première fois en cinq ans

    Un chiffre unique pour tout le marché, publié au point de pourcentage près. C’est le taux que multiplie la ligne cloud, sans modification.

Le taux SaaS, calculé

deux autres chiffres publiés · une division

19,8 M$ gaspillés chaque année en licences SaaS inutilisées
55,7 M$ dépenses SaaS annuelles moyennes
35.5% des dépenses SaaS, le taux que multiplie la ligne SaaS

Le chiffre de 46 % est lui aussi publié, et c’est celui que tous les fournisseurs citent. Il compte des licences : multiplier vos dépenses par ce taux reviendrait à valoriser une licence utilisateur inactive et une base de données Oracle de la même manière.

Le nombre d’applications et le chiffre de croissance de l’IA décrivent la forme du problème, et le modèle les laisse tous deux hors du calcul. Seul le chiffre cloud arrive sous forme de taux que le modèle peut multiplier directement.

Chaque chiffre renvoie à la page qui le publie, pour que vous puissiez vérifier le calcul auprès de la source. Les deux taux du modèle sont modifiables.

Les lignes vides

Trois des cinq,
que nous refusons de chiffrer.

Personne ne publie de taux de gaspillage pour le matériel, les licences sur site ou les dépenses d’IA : le modèle laisse donc ces trois postes à zéro. Ce qui suit présente ce que la plateforme mesure à la place, et la forme du résultat qu’elle restitue.

01 / ITAM

Vos appareils gérés

3,000 appareils gérés, selon les chiffres saisis ci-dessus

Économie modélisée : zéro

Le gaspillage matériel dépend entièrement de la composition de votre parc : la répartition par âge, le cycle de renouvellement, la part encore couverte par un contrat de support que personne n’utilise. Aucun pourcentage sectoriel ne résiste à cette réalité.

Ce que la plateforme mesure à la place

Le premier chiffre que produit la plateforme est un décompte : les machines qui répondent à un balayage et ne figurent dans aucun registre. Network Discovery couvre un sous-réseau de classe C en moins de cinq secondes, puis l’agent natif prend en charge Windows, macOS, Linux, AIX, HP-UX et Solaris dans le même cycle d’inventaire.

CerteroX ITAM
Ce qui est restitué Un nombre de machines
  • Agent
  • csinvcli
  • Sans agent
  • Autonome
  • Scan réseau
  • Active Directory
  • Import ITAM tiers
  • Connecteurs cloud et SaaS
  • Surveillance du navigateur
  • Mesure des fichiers

Dix méthodes de découverte · un cycle d’inventaire

qui répondent sur le sous-réseau
dans votre CMDB aujourd’hui
les appareils que personne ne connaissait

Les emplacements se remplissent dès la première exécution de la découverte, une ligne par machine ayant répondu.

02 / SAM

Vos logiciels et licences

$2,000,000 par an, et souvent le plus important des cinq

Économie modélisée : zéro

Le gaspillage de licences est bien réel. Un environnement Oracle et un environnement Microsoft dérivent de manières totalement différentes, et l’écart entre deux organisations de même taille est considérable.

Ce que la plateforme mesure à la place

L’usage est mesuré à partir des fichiers eux-mêmes, avec suivi de la première et de la dernière utilisation et un indicateur % utilisé sur 90 jours glissants pour chaque titre. Au-dessus se trouve une position de licences effective indiquant acheté, utilisé, disponible, requis, écart et exposition, pour six éditeurs dotés de moteurs dédiés.

CerteroX SAM
Ce qui est restitué Une position de licences par éditeur
Les colonnes d’une position de licences effective. Les valeurs se remplissent à mesure qu’arrivent les mesures d’usage et les enregistrements de droits d’utilisation.
éditeur acheté utilisé disponible requis écart exposition
Microsoft
Oracle
IBM

Faites défiler pour voir requis, écart, exposition

% utilisé · 90 jours glissants Trois des six éditeurs dotés d’un moteur dédié

Microsoft, Oracle et IBM représentent ici vos propres éditeurs. Les cellules se remplissent à mesure qu’arrivent les mesures d’usage et les enregistrements de droits d’utilisation.

03 / IA

Vos dépenses d’IA

+393% de croissance des dépenses en applications natives IA dans les grandes entreprises

Économie modélisée : zéro

Les dépenses d’IA progressent plus vite que tout le reste sur cette page, mais croissance ne signifie pas gaspillage, et les études publiées ne portent que sur la croissance. Le modèle ne dispose ici d’aucun taux de gaspillage.

Ce que la plateforme mesure à la place

La détection de l’IA fantôme classe les outils à partir des balises de fonctionnalités de leurs applications : l’ensemble détecté s’enrichit donc de lui-même à mesure que de nouveaux outils apparaissent, et l’adoption est classée selon la part de votre organisation qui utilise chaque outil. Les autorisations OAuth accordées aux outils d’IA reçoivent un score de 0 à 100 selon la sensibilité, la portée, le consentement et l’inactivité.

CerteroX AI Management
Ce qui est restitué Une liste et un score sur 100

Risque des autorisations OAuth · score de 0 à 100 sur quatre dimensions

  • sensibilité
  • périmètre
  • consentement
  • inactivité
0 100

Modèle de risque d’adoption à 3 niveaux Détection à partir des balises de fonctionnalités des applications

Chaque barre reçoit un score dès que les connecteurs ont lu les autorisations déjà accordées par vos utilisateurs.

Hors modèle

Les seuls chiffres ici
qui ont réellement été mesurés.

Tout ce qui précède cette ligne, ce sont deux moyennes sectorielles multipliées par les chiffres que vous avez saisis. Ce qui suit est d’une autre nature : ce sont des résultats que Certero publie en nommant le client, étude de cas à l’appui.

Chaque chiffre de ces cartes appartient à l’organisation qui y est nommée.

“Certero’s SAM managed service allowed us to significantly mature our license posture at a fast pace, something that would have taken 3-4 years without their involvement.”
Reece Emson ITAM Asset/PSL Manager, NHS South West London ICB
100 k£
Risque de conformité Microsoft atténué
3 à 4 ans
de maturité SAM gagnés
Lire l’étude de cas
Premier aperçu

Où le travail commence.

Le modèle produit deux chiffres. Le plus élevé indique où le travail commencerait, et désigne le produit qui s’en chargerait.

Selon les chiffres ci-dessus, le montant modélisé le plus élevé est le gaspillage cloud , à $696,000 par an, ce qui place CerteroX Cloud Management en tête de file.

  • Cloud

    Vingt-six contrôles nommés sur un compte de facturation, parmi lesquels Abandoned Kinesis Streams, Obsolete Snapshot Chains et Instances in Stopped State for a Long Time.

    Cloud Management
  • SaaS

    Détection des licences inutilisées après 30 jours ou plus sans usage, puis App Rationalization, qui classe les applications redondantes selon l’économie récupérable.

    SaaS Management
  • SAM

    Une position de licences effective par éditeur : acheté, utilisé, disponible, requis, écart, exposition.

    SAM
  • ITAM

    Network Discovery sur un sous-réseau de classe C en moins de cinq secondes, et l’écart qu’il révèle entre une CMDB et ce qui répond réellement.

    ITAM
  • IA

    Le Shadow AI Dashboard : quels outils d’IA sont utilisés, par quelle part de l’organisation, et lesquels disposent d’une autorisation OAuth, avec un score de 0 à 100 selon la sensibilité, la portée, le consentement et l’inactivité.

    AI Management

  • Trois des cinq

    SAM, ITAM et IA ne peuvent jamais porter le badge ci-dessus, car le modèle ne produit aucun chiffre pour eux. Ce que ces trois postes restituent, c’est une position, pas un pourcentage.

    Pourquoi elles sont vides
À lire avant de citer ce chiffre

Ce que ce modèle ne peut pas savoir.

Il s’agit d’un modèle indicatif fondé sur des moyennes sectorielles publiées. Considérez le chiffre obtenu comme une estimation à discuter, et ne nous tenez responsables que de ce que nous avons mesuré.

Quatre limites du chiffre
ci-dessus.

  1. Il n’a jamais vu votre environnement.

    Il multiplie deux moyennes sectorielles par cinq chiffres que vous avez saisis. Il ne sait rien de vos contrats, de vos remises d’engagement, de votre calendrier de renouvellements, de votre couverture en instances réservées, ni des applications réellement utilisées à 100 %.

  2. Gaspillage identifié ne veut pas dire argent économisé.

    Le modèle estime ce que les moyennes publiées jugent récupérable. Il n’estime pas la part sur laquelle vous agirez, la vitesse à laquelle une licence peut réellement être récupérée, ce que rapporte une négociation de renouvellement, ni ce que le changement vous coûte.

  3. Les moyennes masquent des écarts considérables.

    Une pratique FinOps bien menée se situera déjà nettement sous les 29 % publiés. Un environnement que personne n’a examiné depuis trois ans peut se situer nettement au-dessus. La moyenne est une hypothèse vous concernant, et seule la mesure permet de trancher.

  4. Les économies réelles dépendent de ce que vous possédez réellement.

    Un chiffre digne d’une réunion budgétaire doit provenir de vos propres systèmes. C’est ce que fait la plateforme une fois en service : elle mesure l’usage titre par titre, confronte la facture à vingt-six contrôles nommés et tient une position de licences effective qui se recalcule à mesure que les droits d’utilisation arrivent. Les chiffres cessent alors d’être des moyennes.

À propos de ce calculateur

Les questions derrière le chiffre.

Le taux de gaspillage de licences publié est de 46 %. Pourquoi le modèle utilise-t-il 35,5 % ?

Parce que 46 % est une part de licences et que le modèle multiplie des montants. Appliquer un taux calculé en nombre de licences à un montant de dépenses suppose que toutes les licences d’un portefeuille coûtent la même chose. Les montants sont eux aussi publiés : 19,8 M$ gaspillés chaque année en licences inutilisées, pour 55,7 M$ de dépenses SaaS annuelles moyennes. Divisez l’un par l’autre et vous obtenez 35,5 % des dépenses, soit moins que 46 % : c’est ce taux qu’utilise la ligne SaaS. La division est détaillée sous les chiffres de l’étude.

Pourquoi la réponse est-elle un chiffre unique plutôt qu’une fourchette ?

Parce que les chiffres sur lesquels elle repose sont des valeurs uniques. Le gaspillage des dépenses cloud est publié à 29 %. Côté SaaS, il y a un montant gaspillé et un montant de dépenses, et le quotient des deux est lui aussi une valeur unique. Une fourchette suggérerait ici une précision que les données d’entrée n’ont pas. La véritable incertitude est de savoir si deux moyennes sectorielles vous décrivent vraiment, et élargir la fourchette n’y changerait rien.

Pourquoi trois des cinq classes d’actifs ne produisent-elles rien ?

Parce que personne ne publie de taux de gaspillage pour les parcs matériels, les licences sur site ou les dépenses d’IA. Ces trois sections présentent ce que la plateforme mesure à la place, et ce qu’elle restitue.

Y a-t-il quelque part un pourcentage d’économies propre à Certero ?

Non. Chaque taux du modèle est un chiffre sectoriel publié, affiché à côté du montant qu’il produit. Le seul calcul qui nous appartient est une division, et elle est détaillée en entier. Rien dans le total ne dépend d’un chiffre de Certero.

Certero garantit-il ces économies ?

Non, et méfiez-vous de quiconque le ferait. Ce modèle ne sait rien de vos contrats, de vos remises d’engagement, de votre calendrier de renouvellements, de votre couverture en instances réservées, ni des applications réellement utilisées à plein. Il multiplie deux moyennes sectorielles par les chiffres que vous avez saisis. C’est un point de départ pour une discussion, pas un business case.

Que deviennent les chiffres que je saisis ?

Rien. Le calcul s’exécute entièrement dans votre navigateur. Il n’y a ni formulaire, ni bouton d’envoi, ni événement analytique transportant vos chiffres, ni requête vers un serveur. Fermez l’onglet et tout disparaît.

Puis-je modifier les hypothèses ?

Oui, chaque taux du modèle est modifiable et la page suit. Dès qu’un taux ne correspond plus au chiffre publié, la carte qui le contient est signalée comme modifiée : vous savez ainsi toujours si vous regardez l’étude publiée ou vos propres hypothèses.

Remplacer les moyennes

Voyez maintenant quel
mécanisme le produit.

Venez avec les cinq chiffres que vous venez de saisir et les hypothèses que vous contestez. Nous passerons en revue, en grandeur réelle, les vingt-six contrôles cloud, la détection des licences inutilisées et la position de licences effective, et vous montrerons lesquels feraient évoluer votre chiffre, et dans quelle mesure.

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