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Die sich summierenden Kosten von Datenumwandlungen, Teams und Tools
Das Aufkommen von Massively Parallel Processing (MPP)-Cloud-Datenbanken hat die Time-to-Value für viele Daten- und Analyseteams deutlich erhöht. Es ist jetzt einfacher denn je, einen Daten-Stack mit einer Vielzahl von Tools zu erstellen, die von Visualisierungsplattformen über Transformations-Tools bis hin zu "Extrahieren, Transformieren und Laden" (ETL) reichen.
Aber mit der Leichtigkeit kommen auch die Kosten, die oft im zweiten, dritten und vierten Jahr der Einführung anfallen. Viele "moderne" Datenteams stellen jetzt fest, dass die Kosten für ihre Cloud-Investitionen nach zwei bis drei Jahren in die Höhe schießen, weil die Kosten in den folgenden Bereichen steigen:
- Umgang mit Transformationen bei verbrauchsabhängigen Preismodellen
- Aufgeblähte Teams, die sich in erster Linie auf das Management von Transformationen konzentrieren
- Dutzende von Punktlösungs-Tools werden in "moderne" Stacks integriert
In diesem Leitfaden gehen wir auf die drei größten Kostenbereiche für Datenverantwortliche ein. Laden Sie den Leitfaden herunter und erfahren Sie, wie Sie Ihr Datenbudget proaktiv verwalten können, um steigende Kosten zu vermeiden.
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