Cloud Data Warehousing – Kritische Treiber und Kostenschätzungen

Moderne Unternehmen sind auf eine effiziente Erfassung, Speicherung, Integration und Analyse von Geschäftsdaten angewiesen, die aus mehreren Quellen eingehen. Diese Analyseaktivitäten, die einst als gute Übung galten, spielen heute eine wichtige Rolle dabei, wie Unternehmen Einnahmen erzielen, Kosten eindämmen und Gewinne optimieren.

Das Gebot der Stunde sind robuste Cloud-Lösungen, die es ermöglichen, große Datenmengen unternehmensübergreifend zu verwalten und zu analysieren . Diese Lösungen sollten zuverlässig, skalierbar und sicher sein, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Datentypen zu unterstützen. Hier kommt Cloud Data Warehousing ins Spiel.

Es gibt deutliche Anzeichen für Wachstum in dem Segment. So stark, dass der Cloud-Data-Warehousing-Markt von 2021 bis 2026 voraussichtlich um 10,42 Milliarden US-Dollar wachsen wird, bei einer CAGR von rund 22,56 %.

Was ist ein Cloud Data Warehouse?

Ein Cloud Data Warehouse ist eine Datenbank, die als Managed Service in der Cloud gespeichert wird und für Analysen und skalierbare Business Intelligence optimiert ist . Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, die nicht für ein explosionsartiges Datenwachstum entwickelt wurden, können Sie mit Cloud Data Warehouses das Warehouse je nach Geschäftsanforderungen und Budget erweitern oder verkleinern.

Es speichert Daten aus einer Reihe verschiedener Quellen wie CRM , IoT, Finanzsystem usw. und da die Daten in einer sehr einheitlichen und strukturierten Weise platziert werden, sind sie bereit für die Anwendung von Analysen und Business Intelligence.

Wofür wird ein Cloud Data Warehouse verwendet?

Cloud-basierte Data Warehouses bringen viele Anwendungsfälle für Unternehmen mit sich. Einige der Top-Anwendungen sind:

Konsolidierung von isolierten Daten

Cloud-Data-Warehouse-Lösungen ermöglichen das Abrufen von Daten aus einer Vielzahl strukturierter Quellen im gesamten Unternehmen. Diese Quellen können E-Mails, Websites, Point-of-Sale-Systeme sein und sie dann an einem Ort zusammenführen, damit sie analysiert werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Entscheidungen in Echtzeit treffen

Die Cloud-Data-Warehouse-Architektur hilft bei der Analyse von Daten in Echtzeit. Dies hilft bei der proaktiven Bewältigung von Herausforderungen, der Identifizierung von Chancen, besserer Effizienz, reduzierten Kosten und einer besseren Reaktion auf Geschäftsereignisse.

Benutzerdefinierte Berichterstellung aktivieren

Im Allgemeinen speichern Cloud-Data-Warehouse-Dienste die historischen Daten auf einem anderen Server als die Betriebsdaten. Auf diese Weise können die Endbenutzer darauf zugreifen und ihre eigenen Abfragen ausführen, ohne die Leistung der Betriebssysteme oder die Hilfe der IT zu beeinträchtigen.

Integration von maschinellem Lernen und KI

Eine gut durchdachte Cloud-Datenstrategie ermöglicht das Sammeln sowohl historischer als auch Echtzeitdaten zum Erstellen von Algorithmen, die vorausschauende Erkenntnisse wie die Antizipation von Traffic-Spitzen, Vorschläge für relevante Produkte für die Kunden usw. bieten können.

Während dies Anwendungsfälle der Technologie auf Oberflächenebene sind, gibt es einen Grund, warum die Größe des Cloud-Data-Warehouse-Marktes und seine Anwendung zunehmen. Und diese Gründe liegen in den Vorteilen von Cloud-Data-Warehouse-Lösungen.

Welche Vorteile bietet ein Cloud-basiertes Data Warehouse?

Die moderne Cloud-Data-Warehouse-Architektur vereint die Fähigkeiten von Data Warehousing , die Skalierbarkeit von Big Data und die Cloud-Elastizität zu einem Teil der traditionellen Data-Warehouse-Kosten. Lassen Sie uns einen Blick auf die Vorteile werfen, die diese Cloud-Computing- Kombination einem Unternehmen bringt.

Schnellere Einblicke : Cloud-Data-Warehouse-Plattformen bieten leistungsstarke Computing-Fähigkeiten und sind darauf ausgelegt, Echtzeitanalysen durch Daten bereitzustellen, die aus mehreren Quellen mit einer viel schnelleren Rate eingehen als die On-Premise-Warehouses. Dadurch können Unternehmen viel schneller auf Erkenntnisse zugreifen.

Skalierbarkeit : Ein Cloud-basiertes Data Warehouse verfügt über einen mehr oder weniger unbegrenzten Datenspeicher in Echtzeit, der sich einfach skalieren lässt, wenn die geschäftlichen Anforderungen wachsen. Das Tolle am Cloud Data Warehousing ist, dass Sie keine neue Hardware kaufen müssen, um das explosionsartige Datenwachstum zu bewältigen.

Overhead : Die Verwaltung des traditionellen Lagers erforderte einen speziellen Serverraum, der mit einer Reihe teurer Hardware gefüllt war, und die Einbeziehung qualifizierter Mitarbeiter, um Probleme zu verwalten, manuell zu aktualisieren und zu lösen – ein Rezept für hohe Kosten. Die Cloud-Data-Warehouse-Architektur erfordert keinerlei Hardware oder Bürofläche, wodurch die Kosten erheblich gesenkt werden.

Ich weiß, dass Sie bis zu diesem Zeitpunkt festgestellt hätten, dass Cloud Data Warehousing die beste Wahl für Ihr Unternehmen wäre. Aber wie sieht es an der Kostenfront aus? Lassen Sie uns das als nächstes untersuchen.

Was kosten die Komponenten des Cloud Data Warehouse?

Es gibt mehrere Elemente, die die Kosten für ein Cloud Data Warehouse ausmachen. Das sind folgende:

Infrastruktur

Der direkteste Preis, den Sie zahlen müssen, liegt bei den Kosten für die Software- und Hardwareinfrastruktur. Für das herkömmliche Data Warehouse müssen Sie für Server, Lizenzen und Speicher bezahlen. Bei Cloud Data Warehouses wird der Preis jedoch oft nach der Rechenleistung entschieden, da keine Infrastrukturkosten anfallen. Und diese Preisspanne variiert von Lageranbieter zu Lageranbieter.

Mannschaft

Bei der Einführung der Cloud wird es ebenso wichtig, ein Team von qualifizierten Mitarbeitern zu berücksichtigen. Unabhängig davon, ob Sie eine Cloud-Computing-Dienstleistungsagentur beauftragen oder ein internes Team beschäftigen möchten, müssen Sie die Kosten berücksichtigen für:

• Dateningenieure – Sie modellieren Daten und optimieren das Warehouse für die Leistung
• Analysten – Sie helfen bei der Definition des Problems, das das Data Warehouse lösen wird
• Manager – Sie werden sich um die Einrichtung des Data Warehouse kümmern und die Entwicklung und Wartung beaufsichtigen.

Opportunitätskosten

Das letzte Kostenelement, das Sie berücksichtigen müssen, sind die Opportunitätskosten. Stellen Sie sich vor, Sie brauchen ein Jahr, um ein Cloud Data Warehouse einzurichten, was wären die geschäftlichen Kosten in dieser Zeit, wenn Ihnen die Erkenntnisse vorenthalten würden. Sie sollten auch die Kosten des Teams berücksichtigen, das daran arbeiten wird, während es an einem anderen Projekt arbeiten könnte.

SaaS-Kosten

Wenn Sie ein SaaS-Data Warehouse verwenden, müssen Sie den Preis des SaaS-Anbieters hinzufügen und an Ihren Anforderungen messen. Wenn der Anbieter beispielsweise pro Terabyte Speicher berechnet, müssen Sie den Speicher identifizieren, den Ihr Cloud Data Warehouse benötigt.

Wartungs- und Engineeringkosten

Bei einem üblicherweise verwalteten Cloud Data Warehouse sind die Wartungskosten in der Regel Teil der monatlichen Gebühren. Diese Kosten bestehen jedoch aus zwei Teilen. Teil eins sind die laufenden Kosten wie die Leistungsoptimierung, und dann gibt es die unvorhergesehenen Kosten, wenn Sie die Teile des Data Warehouse gemäß den geschäftlichen Anforderungen neu strukturieren müssen.

Werkzeugkosten

Die letzten Kosten, die Sie berücksichtigen müssen, sind die Werkzeugkosten. Je nachdem, für welchen Anbieter Sie sich entscheiden, müssten Sie Tools kaufen, die die Transformation von Daten erleichtern. Eine Reihe von Dateningenieuren verwenden Tools wie Fivetran, Stitch, Matillion usw., um Datentransformationen durchzuführen. Diese Tools sind wiederum mit Kosten verbunden.

Eine Zusammenführung dieser Elemente würde zusammen die Kosten für die Implementierung der Cloud-Datenstrategie definieren. Um die Dinge ein wenig einfacher zu machen, hier ein Schnappschuss des Cloud-Data-Warehouse-Vergleichs basierend auf den Kosten.

Amazon Redshift

Wenn Ihr Lagerbedarf weniger als 1 TB beträgt, liegen die Kosten irgendwo zwischen 0,25 $/Stunde und 4,80 $/Stunde. Wenn Sie mehr Speicher benötigen, müssten Sie etwa 0,85 $/Stunde bis 6,80 $/Stunde bezahlen, mit einem Aufpreis von 0,024 $/GB/Monat für Speicherzwecke.

BigQuery

Google BigQuery schätzt die Lagerkosten auf Basis von Berechnung und Speicherung. Speicher würde etwa 0,02 $/GB/Monat kosten. Alle Daten, die 90 Tage lang ungenutzt bleiben, werden langfristig verschoben, was etwa 0,01 $/GB/Monat betragen würde.

Azurblau

Im Fall von Azure werden die Datenspeicherkosten auf 122,88 $/TB/Monat geschätzt. Außerdem können Sie gegen Aufpreis Systeme für Disaster Recovery und Bedrohungserkennung erwerben.

Cloud-Data Warehouse von Snowflake

Snowflake hat einen einzigartigen Berechnungspreis. Es fordert Sie auf, ein virtuelles Warenhaus zu kaufen, das entweder einen Server oder eine Mischung aus Servern hat. Die Kosten dieser virtuellen Warenlager richten sich nach der von Ihnen gewählten Version. Am kostengünstigsten sind zwei Credits/Stunde , was sich auf 2 $/Stunde beläuft.

Snowflake-Cloud-Data-Warehouse-Speicher beginnt bei einem Pauschalpreis von 23 $/TB/Monat.

Hier waren also die Grundlagen dessen, was Cloud Data Warehouse ist, und die Vorteile und Kosten eines Cloud-basierten Data Warehouse.

Obwohl dies ein Einführungsartikel war, wollten wir ihn auf die Grundlagen der Technologie und die Kostenelemente beschränken, wenn Sie sich entscheiden, die traditionelle Data-Warehouse-Route aufzugeben. Das Cloud Data Warehouse als Technologie ist jedoch weitreichend. Es gibt eine Reihe verschiedener Aspekte, die ein Unternehmer berücksichtigen muss, wenn er von einem traditionellen Data Warehouse zu einem Cloud-Data Warehouse migriert. Wir können den Prozess für Sie einfach machen. Setzen Sie sich noch heute mit unseren Cloud-Datenexperten in Verbindung .