雲數據倉庫——關鍵驅動因素和成本估算

現代企業依賴於對來自多個來源的業務數據的高效收集、存儲、集成和分析。 這些分析活動曾經被認為是很好的實踐，如今在企業如何產生收入、控製成本和優化利潤方面發揮著重要作用。

當務之急是強大的雲解決方案，可以跨組織管理和分析大數據量。 這些解決方案應該是可靠的、可擴展的和安全的，以支持各種用例和數據類型。 這就是雲數據倉庫發揮作用的地方。

該細分市場有明顯的增長跡象。 從 2021 年到 2026 年，雲數據倉庫市場有望增長 104.2 億美元，複合年增長率約為 22.56%。

什麼是雲數據倉庫？

雲數據倉庫是作為託管服務存儲在雲中的數據庫，並針對分析和可擴展的商業智能進行了優化。 與不是為爆炸性數據增長而設計的傳統數據倉庫不同，雲數據倉庫允許您根據業務需求和預算來擴大或縮小倉庫。

它存儲來自各種不同來源的數據，如CRM 、物聯網、財務系統等，並且由於數據以高度統一和結構化的方式放置，它為分析和商業智能的應用做好了準備。

雲數據倉庫有什麼用？

基於雲的數據倉庫為企業帶來了許多用例。 一些頂級應用程序是：

整合孤立數據

雲數據倉庫解決方案支持從整個企業的各種結構化來源中提取數據。 這些來源可以是電子郵件、網站、銷售點系統，然後將它們集中到一個地方，以便對其進行分析以獲得洞察力。

實時做出決策

雲數據倉庫架構有助於實時分析數據。 這有助於主動應對挑戰、發現機會、提高效率、降低成本以及更好地響應業務事件。

啟用自定義報告

通常，雲數據倉庫服務將歷史數據保存在與保存操作數據的位置不同的服務器上。 這樣，最終用戶可以訪問它們並運行自己的查詢，而不會影響操作系統的性能或 IT 的幫助。

機器學習和人工智能的結合

一個經過深思熟慮的雲數據策略可以收集歷史和實時數據以構建算法，這些算法可以提供預測性見解，例如預測流量高峰、向客戶推薦相關產品等。

雖然這些只是該技術的表面用例，但云數據倉庫市場規模及其應用的增長是有原因的。 這些原因在於雲數據倉庫解決方案的好處。

使用基於雲的數據倉庫有哪些優勢？

現代云數據倉庫架構以傳統數據倉庫成本的一部分融合了數據倉庫的能力、大數據的可擴展性和雲的彈性。 讓我們看看這種雲計算組合給組織帶來的好處。

更快的洞察力：雲數據倉庫平台提供強大的計算能力，與本地倉庫相比，雲數據倉庫平台旨在通過來自多個來源的數據以更快的速度提供實時分析。 這使企業能夠更快地獲得洞察力。

可擴展性：基於雲的數據倉庫帶有實時的、或多或少不受限制的數據存儲，可以隨著業務需求的增長而輕鬆擴展。 雲數據倉庫的偉大之處在於，您不必購買新硬件來適應數據的爆炸式增長。

開銷：管理傳統倉庫需要一個特定的服務器機房，裡面裝滿了一系列昂貴的硬件，並包括熟練的員工來管理、手動更新和解決問題——這會帶來巨大的成本。 雲數據倉庫架構需要零硬件或辦公空間，從而顯著降低成本。

我知道到目前為止，您已經確定雲數據倉庫將是您組織的最佳選擇。 但是，它在成本方面如何運作？ 接下來讓我們研究一下。

雲數據倉庫成本的構成要素有哪些？

有幾個要素構成了雲數據倉庫的成本。 以下是這些：

基礎設施

您必須支付的最直接價格將是軟件和硬件基礎設施成本。 對於傳統的數據倉庫，您必須為服務器、許可證和存儲付費。 然而，在雲數據倉庫的情況下，定價通常取決於計算能力，因為不涉及基礎設施成本。 這個價格範圍因倉庫供應商而異。

團隊

在採用雲計算時，擁有一支技術嫻熟的團隊變得同樣重要。 現在，無論您是打算聘請雲計算服務機構還是聘請內部團隊，您都必須考慮以下成本：

• 數據工程師——他們將為數據建模並優化倉庫以提高性能
• 分析師——他們將幫助定義數據倉庫將解決的問題
• 經理——他們將檢查數據倉庫的設置並監督開發和維護。

機會成本

您必須考慮的最後一個成本要素是機會成本。 想像一下，你需要一年的時間來建立一個雲數據倉庫，如果你沒有洞察力，這段時間的業務成本是多少。 您還應該考慮將從事此工作的團隊的成本，而他們可能正在從事其他項目。

SaaS成本

如果您使用的是 SaaS 數據倉庫，則必須添加 SaaS 供應商價格並根據您的需求對其進行衡量。 例如，如果供應商按每 TB 存儲收費，您將需要確定您的雲數據倉庫將需要的存儲。

維護和工程成本

對於通常管理的雲數據倉庫，維護成本往往是月費的一部分。 然而，這個成本有兩個部分。 第一部分是持續的成本，例如性能調整，然後是您必鬚根據業務需求重組數據倉庫的各個部分的意外成本。

工具成本

您必須考慮的最後一個成本是工具成本。 根據您選擇的供應商，您必須購買可以輕鬆轉換數據的工具。 許多數據工程師使用 Fivetran、Stitch、Matillion 等工具來執行數據轉換。 反過來，這些工具是有代價的。

這些元素的融合將共同定義實施雲數據戰略的成本​​。 為了簡單起見，這裡是基於成本的雲數據倉庫比較快照。

亞馬遜紅移

如果您的倉庫需求小於 1TB，則成本將在 0.25 美元/小時到 4.80 美元/小時之間。 如果您需要更多存儲空間，則需要支付大約 0.85 美元/小時到 6.80 美元/小時，另外還需支付 0.024 美元/GB/月的存儲費用。

大查詢

Google BigQuery根據計算和存儲來估算倉庫成本。 存儲成本約為 0.02 美元/GB/月。 所有 90 天未使用的數據都將轉移到長期數據，大約為 0.01 美元/GB/月。

天藍色

在 Azure 的情況下，數據存儲成本估計為 122.88 美元/TB/月。 它還使您能夠以額外成本購買用於災難恢復和威脅檢測的系統。

雪花雲數據倉庫

Snowflake 具有獨特的計算價格。 它要求您購買具有一台服務器或混合服務器的虛擬倉庫。 這些虛擬倉庫的成本取決於您選擇的版本。 最具成本效益的是兩個學分/小時，結果是 2 美元/小時。

Snowflake 雲數據倉庫存儲以每月 23 美元/TB 的固定費率開始。

所以這裡是什麼是雲數據倉庫的基礎知識以及基於雲的數據倉庫的好處和成本。

雖然這是一篇入門文章，但如果您決定放棄傳統的數據倉庫路線，我們希望將其限制在技術基礎和成本要素上。 然而，雲數據倉庫作為一種技術，影響深遠。 在從傳統數據倉庫遷移到雲數據倉庫時，企業家需要考慮許多不同的方面。 我們可以為您簡化流程。 立即聯繫我們的雲數據專家。