Alles, was Sie über die Kosten für den Aufbau eines Data Warehouse wissen müssen

Angenommen, Ihr Unternehmen hat einen Punkt erreicht, an dem der beste Ansatz zur Analyse Ihrer Daten und zum Treffen fundierter Entscheidungen ein Data Warehouse ist. Viele Organisationen entwerfen und bauen ein Data Warehouse für Business Intelligence und Datenmanagement, um sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen.

Da alle Ihre Geschäftsdaten in einem zentralen Repository aggregiert sind, das als einzige Quelle der Wahrheit dient, wird die Berichterstattung viel leistungsfähiger und führt schließlich zu besseren, profitableren Entscheidungen für Ihr Unternehmen.

Beim Starten eines Data Warehousing Initiative innerhalb Ihrer Organisation, müssen Sie sich mit mehreren Fragen befassen. Welche Tools sollten Sie verwenden? Solltest du bauen oder kaufen eine Data-Warehouse-Lösung? Oder sollten Sie sich für ein Data-Warehouse-Outsourcing entscheiden? Was wäre das Richtige Data Warehouse-Architektur für die Bedürfnisse Ihrer Organisation?

Unter diesen ist eine der wichtigsten Fragen: Wie viel wird der Aufbau eines Data Warehouse für Ihr Unternehmen kosten? Die Berechnung der durchschnittlichen Kosten für den Bau eines Lagerhauses kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn viele Faktoren und bewegliche Teile am DW-Lebenszyklus beteiligt sind.

In diesem Blogbeitrag haben wir die wahren Kosten für den Aufbau eines Data Warehouse aufgeschlüsselt und wie Sie den ROI Ihrer Lagerhaltungsinitiative ermitteln können.

So schätzen Sie die Kosten für den Aufbau eines Data Warehouse ein

Wie bei jedem anderen Projekt gibt es auch beim Aufbau eines Data Warehouse verschiedene Arten von Kosten: variable und fixe Kosten. Bevor Sie mit Ihrem Projekt beginnen, müssen Sie eine gute Vorstellung davon haben, wie hoch Ihre festen und variablen Kosten sind. Wenn Sie sich für ein herkömmliches lokales Data Warehouse entscheiden, fällt ein großer Teil der Fixkosten an, einschließlich der Anfangsinvestition in Server und Speichergeräte. Darin sind auch die einmaligen Kosten für die Einrichtung dieser Infrastruktur enthalten, einschließlich Netzwerkkonfiguration, Einrichtung des Rechenzentrums (falls zutreffend) usw.

Wenn Sie sich jedoch für ein Cloud-Data-Warehouse wie Snowflake, Amazon Redshift oder Google BigQuery entscheiden, sind die meisten Ihrer Kosten variabel. Dazu gehören in der Regel Cloud-Computing-Kosten, die auf der Menge des genutzten Speichers, der verbrauchten Rechenressourcen und der Datenübertragung basieren, sowie die Kosten für die Datenspeicherung und die Datenübertragung, wenn Sie Daten zwischen verschiedenen Systemen oder über Netzwerke hinweg verschieben.

Hinzu kommen die typischen Kosten wie Geschäfts- und Geheimdienstkosten sowie Arbeitskosten. Ihre Arbeitskosten wären höher, wenn Sie sich für eine Lösung vor Ort und die Art der ETL-Software entscheiden, die Sie verwenden. Cloud-Plattformen sind einfacher einzurichten und wenn Sie sich für ein codefreies ETL-Tool wie z. B. entscheiden Astera Wenn Sie einen Data-Warehouse-Builder nutzen, werden Ihre Kosten deutlich sinken.

Kostenkomponenten beim Aufbau eines Data Warehouse

Lassen Sie uns zunächst die Schlüsselkomponenten besprechen, die sich auf die Kosten eines Data Warehouse auswirken. Da jedes Data-Warehouse-Projekt anders ist, variieren die Kosten für jede Komponente.

Hier ist eine Aufschlüsselung der Kostenbestandteile von a Data Warehouse:

1. Erstellen Sie Ihr Data Warehouse in der Cloud oder lokal

Die erste Entscheidung besteht darin, Ihr Data Warehouse vor Ort oder auf dem Server zu hosten Cloud. On-Premises-Storage erfordert den Kauf und die Wartung der gesamten Hardware und Software selbst. Bei einer Cloud-basierten Lösung haben Sie den Cloud-Dienstanbieter, der sich um alles kümmert.

Die Vorteile einer On-Premise-Lösung sind:

1) mehr Sicherheit.

2) verbesserte Kontrolle darüber, wie und wo Ihre Daten gespeichert werden.

3) Zugreifen auf und Abrufen Ihrer Informationen, ohne sich auf Highspeed-Internet und -Konnektivität verlassen zu müssen.

Auf der anderen Seite sind jedoch mehrere Gemeinkosten mit hohen Vorabinvestitionen, erhöhten Wartungskosten, einem höheren Risiko von Datenverlusten und begrenzter Skalierbarkeit verbunden.

Die Cloud hingegen ist für die meisten Unternehmen die erste Wahl für Speicher. EIN 2021 Flexera-Bericht schlägt vor, dass 87 % der Unternehmen mit einem Data Warehouse entweder mit der Cloud experimentieren, sie derzeit verwenden oder planen, die Cloud für ihre Data Warehouse-Projekte zu verwenden.

Dies liegt daran, dass Cloud-basierte Data Warehouses einfacher einzurichten und zu warten sind und keinen Speicherplatz vor Ort benötigen. Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen, und haben den Luxus, die Speicher- und Rechenressourcen hoch- oder herunterzuskalieren. Ein Lagerbaukostenrechner erleichtert die Bewertung Ihrer Möglichkeiten.

2. ETL: Manuelles Schreiben von Code vs. ETL-Tool

Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) beinhaltet das Verschieben von Daten von den Quellstandorten in das Ziel-Data Warehouse. Dies umfasst die Integration, Migration, Transformation und Synchronisierung von Daten aus verschiedenen Datenquellen in Ihr Warenlager.

ETL ist eine Kernkomponente jeder DW-Implementierung, und die Kosten hängen davon ab, ob Sie Ihren eigenen Code schreiben oder sich für ein ETL-Tool entscheiden.

Das Schreiben von benutzerdefiniertem SQL für Ihre ETL-Prozesse ermöglicht die Anpassung der Datenbewegung an das Warehouse gemäß Ihren Geschäftsanforderungen. Aber es ist mit enormen Zeit- und Budgetüberlegungen verbunden.

Sie benötigen ein engagiertes Team von ETL-Entwicklern, um die ETL-Flows von Hand zu codieren. Sie müssen sich auch mit den Datenmodellierern und DW-Experten abstimmen, um ETL-Pipelines zu erstellen. Dies kann Monate oder Jahre dauern.

Im Gegensatz dazu wählen Sie a Data Warehouse-Automatisierungstool mit integrierter ETL-Funktionalität, wie z Astera DW Builder ermöglicht es Ihnen, ETL-Pipelines schnell auf logischer Ebene zu erstellen.

Außerdem können Sie ETL-Pipelines zu einem Bruchteil der Kosten entwickeln. Solche Werkzeuge sind vielseitig und robust. Sie unterstützen verschiedene Datenquellen und Warehouse-Modelle, bieten viele Transformationsoptionen und bieten Prozessorchestrierungsfunktionen zum Laden und Synchronisieren eingehender Daten in Warehouses.

3. Business Intelligence und Reporting

Die meisten Data Warehousing-Initiativen zielen darauf ab, die Entscheidungsfindung durch Business Intelligence (BI) und Datenanalysen zu verbessern. Aus diesem Grund werden Data Warehouses oft mit Business-Intelligence-Tools kombiniert, um Daten zu visualisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Berichte für Analysen zu erstellen. Allerdings haben diese BI- und Visualisierungstools auch ihren Preis.

Unternehmen müssen sich für eine Unternehmens-BI-Lösung entscheiden und eine Open-Source-Bibliothek wie verwenden D3.js oder Kibana für Visualisierungen.

Open-Source-Tools bieten zwar mehr Freiheit, sind aber mit hohen Personalkosten verbunden. Das liegt daran, dass Sie Entwickler und Datenanalysten benötigen, um Visualisierungen zu erstellen. Andererseits sind die meisten BI-Tools für Unternehmen, wie z Tableau und Microsoft Power BI, sind intuitiv und einfach zu bedienen. Daher gibt es außer den Kosten für das Werkzeug selbst wenig Overhead.

4 Humanressourcen

Ob mit a Tool zur Data-Warehouse-Automatisierung (DWA). oder eine benutzerdefinierte Codierungsmethode benötigen Sie ein qualifiziertes Entwicklungsteam. Ein typisches Data-Warehouse-Entwicklungsteam besteht aus ETL-Entwicklern, Dateningenieuren, Datenanalysten, Datenarchitekten, IT-Managern und Datenbankadministratoren.

Jede Ressource spielt eine andere Rolle im Projekt. Die Art und Anzahl der Personen, die Sie benötigen, hängt von Ihrem gewählten Ansatz ab. Wenn Sie sich beispielsweise für ein handelsübliches DWA-Tool entscheiden, benötigen Sie weniger Ressourcen in Ihrem Entwicklungsteam.

Nehmen Sie dennoch an, Sie entscheiden sich für eine benutzerdefinierte codierte Lösung. In diesem Fall benötigen Sie ein großes Team, das aus mehreren ETL-Entwicklern, Dateningenieuren, Datenmodellierern und DBAs besteht, um an dem Projekt zu arbeiten.

5. Sonstige Kosten: Wartung, Schulung und Support

Die letzte, aber oft vergessene Kostenkomponente eines Data Warehouse bezieht sich auf Wartung, Schulung, Support (sowohl technischer als auch nicht technischer Art) und Upgrades. In den meisten Fällen haben Sie drei Möglichkeiten, diese anderen Kosten zu verwalten:

• Stellen Sie ein internes Team ein, das für Wartung, Support und Schulung des Data Warehouse zuständig ist.
• Lagern Sie solche Dienste und Aufgaben an einen Dritten oder Anbieter aus.
• Bei einem Cloud-basierten Data Warehouse mit umfassendem Service können Sie die monatliche Gebühr um Schulungen und Support erweitern.

Ihr gewählter Ansatz hängt von Ihren individuellen Anforderungen und Ihrem Budget ab, aber jeder hat Vor- und Nachteile in verschiedenen Szenarien.

Data Warehouse-Kostenschätzung für jede Komponente

Um Ihnen bei der Schätzung der Kosten für den Aufbau eines Data Warehouse zu helfen, finden Sie hier eine Aufschlüsselung der durchschnittlichen Kosten für jede der oben aufgeführten Komponenten.

Beachten Sie, dass dies nur Data Warehouse-Kostenschätzungen sind; Die genauen Kosten hängen von der Größe und Komplexität Ihres Projekts ab.

1. Kosten für die Data Warehouse-Speicherung

Speicher ist vielleicht die teuerste Data-Warehouse-Komponente, insbesondere wenn mit großen Datenmengen gearbeitet wird. Je nachdem, ob Sie sich für einen On-Premise- oder einen Cloud-Speicherdienst entscheiden, haben Sie unterschiedliche Kostenoptionen.

Bei der Nutzung von Cloud-Speicher zahlen Sie pro Gigabyte oder Terabyte an Daten und können Ihren Speicher nach Bedarf skalieren. Da keine Vorabinvestitionen oder Betriebskosten in Form von Hardware, Platz, Infrastruktur oder Ingenieuren vor Ort anfallen, sind die einzigen mit der Cloud verbundenen Kosten die monatlich (oder jährlich) zu zahlenden Beträge.

Die beliebtesten Cloud-Speicherlösungen (wie z Amazon Redshift, Microsoft Azure und Google BigQuery) Kosten zwischen 18.8 bis 26.6 US-Dollar pro Terabyte (TB) pro Monat ($ 225.6 bis $ 319.2 pro Jahr).

Andererseits müssen Sie einige Vorabinvestitionen für die Datenspeicherung vor Ort tätigen. Dies beinhaltet Einrichtungs- und Konfigurationskosten für die Hardware und Infrastruktur, die Sie zum Speichern Ihrer Daten benötigen. Dazu gehören Servermaschinen, Speicherfestplatten, Netzwerkzubehör und Ingenieure, die alles verwalten und konfigurieren.

Die Vorabkosten können beginnen ab nur $ 3500. Sie kann je nach benötigtem Datenvolumen und Redundanz steigen. Abgesehen von den Anschaffungskosten können auch die Betriebskosten wie Strom und Vor-Ort-Support und Wartung anfallen $ 1000 + pro Monat ($ 12,000 pro Jahr).

2. ETL- und Datenintegrationskosten für Data Warehousing

Für ETL können Sie Open-Source-Tools wie SSIS verwenden, um Ihre eigene Datenintegrationslösung von Hand zu codieren. Dies verursacht zwar keine Lizenzkosten, aber Sie müssen Entwickler und Datenarchitekten beauftragen, um diese Lösung zu entwickeln. Abhängig von der Anzahl der benötigten Ressourcen können individuell codierte ETL-Pipelines mehr als 100,000 USD und Monate oder Jahre der Entwicklung kosten.

Die Kosten hängen davon ab, ob Sie sich für ein spezielles ETL-Tool entscheiden, z Astera Centerpriseoder eine DWA-Lösung mit integrierter ETL-Funktionalität, wie z Astera DW Builder, oder ob Sie eine Festpreislizenz oder ein Pay-per-Use-Modell mit variablem Preis erwerben. In beiden Fällen sind die Kosten durchschnittlich zwischen 100 und 4,000 US-Dollar pro Monat, abhängig vom Werkzeug und Ihren Anforderungen.

3. Kosten für BI & Datenanalyse

Die durchschnittliche Business-Intelligence-Lösung kostet irgendwo dazwischen $ 600 bis $ 6,000 pro Jahr. Sie finden mehrere BI-Tools auf dem Markt, wie z. B. Microsoft PowerBI, Tableau, Domo, Qlik usw. Wie bei DWA-Tools können Sie für diese Tools entweder einen festen Lizenzpreis zahlen oder nach Nutzung bezahlen.

Wenn Sie eine Budgetoption wünschen, können Sie Open-Source-Tools wie das ELK (Elasticsearch, Logstash und Kibana) Stack oder D3.js. Allerdings benötigen Sie, wie bei den meisten Open-Source-Lösungen, technische Ressourcen, um Ihre Visualisierungen und Berichte anzupassen und zu pflegen.

4. Arbeitskosten für das Data Warehousing-Projekt

Weiter oben in diesem Blogbeitrag haben wir die wichtigsten Arten von Personal aufgelistet, die Sie in einem Data-Warehouse-Projekt benötigen. Hier ist eine Aufschlüsselung der Gehälter dieser Ressourcen:

• Manager für Informationstechnologie: $ 88,767 pro Jahr
• Entwickler: $ 72,048 pro Jahr
• Datenbankarchitekten: $ 114,515 pro Jahr
• Datenarchitekten: $ 120,248 pro Jahr
• Dateningenieure: $ 92,352 pro Jahr
• Datenanalysten: $ 61,212 pro Jahr

Es ist erwähnenswert, dass dies nur Durchschnittswerte für solche Rollen sind und die tatsächlichen Sätze vom Marktsatz in der Region/dem Land abhängen, in dem Sie die Ressourcen einstellen. Sie müssen auch Kosten wie Rekrutierung und Schulung berücksichtigen.

5. Sonstige Kosten im Zusammenhang mit dem Data Warehouse

Die Kosten für Wartung und Support sind in der Regel im Voraus schwer abzuschätzen. Dies kann das Beheben fehlerhafter ETL-Flows bei sich ändernden Quellen, das Aktualisieren des Data Warehouse zur Integration neuer Systeme, das Ändern von Konfigurationen für Entitäten neben regelmäßigen Tests und andere umfassen.

Im Durchschnitt wenden Unternehmen jedoch zwischen 56 % und 72 % ihres jährlichen Data-Warehouse-Budgets für Wartung und Support auf. Nehmen wir also an, Sie haben ein Budget von 100,000 US-Dollar pro Jahr für Ihre Data-Warehouse-Initiative, nachdem sie bereitgestellt und konfiguriert wurde. In diesem Fall würden 56,000 bis 72,000 US-Dollar pro Jahr für Wartung, Schulung und Data-Warehouse-Support ausgegeben.

In den meisten Fällen beinhaltet dies die Kosten für das interne technische Team, das Ihr Data Warehouse verwaltet und pflegt. Wie bei den anderen Kostenkomponenten wirkt sich der Ansatz, den Sie zum Aufbau Ihres Data Warehouse verwenden, stark aus (Cloud vs. On-Premises, ETL-Pipelines mit benutzerdefiniertem Code vs. Drag-and-Drop-Schnittstelle usw.), wie hoch diese anderen Kosten sein werden .

Was sind die durchschnittlichen Kosten für die Implementierung von Data Warehouse?

Unter Verwendung der oben bereitgestellten Aufschlüsselung sind hier die geschätzten (durchschnittlichen) Zahlen zu den jährlichen Kosten der Data-Warehousing-Implementierung aufgeführt:

Speicher (Cloud): 273 $ pro TB jährlich (bei 22.7 $ pro TB monatlich).

Lagerung (vor Ort): 12,000 $ jährlich (bei 1,000 $ monatlich).

Business Intelligence / Visualisierungssoftware: 3,000 $ jährlich (bei 250 $ monatlich).

ETL-Tool: 24,600 $ jährlich (bei 2,050 $ monatlich).

Humanressourcen: 268,079 USD pro Jahr (vorausgesetzt, Sie benötigen mindestens einen Datenbankarchitekten, einen Datenanalysten und einen Dateningenieur).

Sonstige Kosten & Wartung: $ 64,000 jährlich.

Wenn man diese Zahlen zusammenfasst, belaufen sich die durchschnittlichen Kosten für den Aufbau eines Data Warehouse mit Cloud-Speicher auf etwa 359,951 US-Dollar pro Jahr. Bei On-Premise-Storage geht es um $ 372,279 pro Jahr. Die tatsächlichen Kosten hängen jedoch von verschiedenen Faktoren ab, die in den vorangegangenen Abschnitten besprochen wurden. Daher sollten Sie sich beim Aufbau eines Data Warehouse folgende Fragen stellen:

• Wie viel Speicherplatz brauchen wir?
• Möchten wir meine Daten in der Cloud oder lokal speichern?
• Sollten wir ein Data Warehouse von Grund auf neu erstellen oder eine DWaaS-Lösung (Data Warehouse as a Service) kaufen?
• Sollten wir ein Pay-per-Use-ETL-Tool verwenden oder unsere eigenen benutzerdefinierten Lösungen schreiben? Gibt es Überlegungen zum Aufbau eines Echtzeit-Data Warehouse?
• Wie viele Ressourcen benötigen wir, um unser Data Warehouse-Projekt zu verwalten, zu warten und zu unterstützen?

Basierend auf Ihren Antworten können die tatsächlichen Kosten für den Aufbau eines Data Warehouse zwischen 1,000 und 200 Millionen US-Dollar pro Jahr liegen.

Ist Data Warehouse eine rentable Investition?

Fahren wir mit den ROI-Überlegungen zum Aufbau eines Data Warehouse fort. Bevor Sie eine solche Investition tätigen, ist es wichtig, die Vorteile des Aufbaus eines Data Warehouse und die möglichen Renditen zu kennen.

Vor etwa einem Jahrzehnt war die Kosten-Nutzen-Analyse eines Data Warehousing-Projekts nicht sehr hoch. Damals gab es zwei zentrale Herausforderungen. Zunächst wurden Data Warehouses von Grund auf neu erstellt, und die Implementierung vor Ort war die einzige Wahl der Unternehmen. Dies führte dazu, dass viel Geld für Hardware und Personal ausgegeben wurde.

Zweitens war die Ausfallrate von Data-Warehousing-Projekten recht hoch. Entwicklungsteams würden Jahre und Jahre brauchen, um die Implementierung richtig hinzubekommen, was dazu führen würde, dass Unternehmen Millionen mit niedrigem ROI ausgeben.

Heute ist das Szenario anders. Die Kosten für den Aufbau eines Data Warehouse sind viel geringer als noch vor zehn Jahren. Für die Speicherung können Sie sich für die Cloud entscheiden, um die Kosten erheblich zu senken. Anstatt ein dediziertes Team zum Schreiben von Code und SQL-Abfragen für Datenmodelle, ETL-Pipelines und Business-Intelligence-Suiten zu haben, können Sie sich für branchenführende Tools entscheiden, die zu einem Bruchteil der Kosten erhältlich sind.

Die richtigen moderne Data Warehouse-Tools, mögen Astera Mit DW Builder können Sie die Kosten für den Einstieg in eine Data-Warehousing-Lösung senken. Sie geben weniger für Infrastruktur, Personal und Wartungsaufwand aus und können sich mehr auf das Wesentliche konzentrieren, z. B. das Extrahieren verborgener Erkenntnisse aus Ihren Geschäftsdaten. Dies kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.

Obwohl ein Data Warehouse eine beträchtliche Investition darstellt, verspricht es bei richtiger Umsetzung auch eine hohe Rendite. Die Business Intelligence, Analysen und Berichte, die Sie aus einem Data Warehouse beziehen, sind von großem Wert. Sie ermöglichen es Ihnen, intelligentere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, um den Erfolg Ihres Unternehmens voranzutreiben.

Astera DW Builder reduziert die Kosten für Data Warehousing effektiv

Nach Betrachtung der verschiedenen Kostenfaktoren ist die Einführung eines leistungsstarken Tools mit agilen Data-Warehousing-Funktionen sinnvoll. Dies kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg Ihrer modernen Data-Warehouse-Initiative ausmachen. Sie möchten die Projektkosten senken und gleichzeitig eine höhere Umsetzungsqualität sicherstellen? Dann Astera DW Builder ist die richtige Wahl für Ihren Technologie-Stack.

Astera DW-Builder ist eine einheitliche Plattform für die Automatisierung und Verwaltung von Data Warehouses. Die Software bietet eine Komplettlösung für Erstellen von dimensionalen Datenmodellen, Entwicklung von ETL-Pipelines, Optimierung der Bereitstellung auf Cloud Data Warehouses (wie Amazon RDS und Snowflake) und die intelligente Verwaltung und Pflege Ihres Data Warehouse.

Da DW Builder eine metadatengesteuerte Architektur verwendet, um mehrere EDW-Prozesse für Sie zu automatisieren, muss sich Ihr Team darauf konzentrieren was Sie vom Data Warehouse benötigen statt wie Sie es kostengünstig bauen.

Da die Plattform eine Umgebung ohne Code für die Entwicklung bietet, können Sie Ihr Data Warehouse mit einem kleinen Team einrichten, konfigurieren und implementieren, sodass Sie keine großen Mitarbeiter einstellen müssen. Zusätzlich, Astera DW Builder bietet ein transparentes Preismodell für Jahresabonnements, mit dem Sie Ihre Data Warehouse-Kosten besser verwalten und steuern können.

Bereit, die Kosten für Ihre Data-Warehousing-Dienste zu senken und es auszuprobieren Astera DW-Builder? Kontaktieren Sie uns noch heute planen eine Demo oder sprechen Sie mit unserem Team.

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