每位數據領導者都曾經歷過這樣的情況。

你在會議室里，看著一張名為“成本比較”的幻燈片。兩個平臺，兩張條形圖。其中一個顯然更便宜。有人自豪地說：

“看——這個運行起來便宜了 30%！”

那一刻，我們都忘記了運行數據并不等同于擁有數據。

數據架構中應優先考慮哪些成本？

數據空間的繁榮并非依賴于繁重的開發，而是依賴于持續維護和運營，以激發其真正的潛力！

跑步成本就像查看健身房會員費，卻忘記了通勤、鞋子和不去健身房的愧疚感。

它是巨大且昂貴的冰山一角，即總擁有成本 (TCO) 中可見的部分。

那么，數據空間中的 TCO 到底是什么？

簡單來說：

TCO =您為保持數據生態系統正常運行和有用而支付的一切費用（金錢、時間和白發）。

它看起來像這樣：

TCO = 運行成本 + 流程成本 + 互操作性成本 + 人力成本 + 靈活性成本 + 變更管理成本 + 機會成本

聽起來很神奇，對吧？讓我們用一些真實的故事和一些殘酷的事實來解讀這個等式。

數據生態系統的隱性成本

運行成本——每個人都關注的重要目標

運行成本是顯而易見的。

這是您的計算、您的存儲、您的“每次查詢的費用”或“每 TB 的費用”。這是供應商在幻燈片上以粗體顯示的唯一成本。

是的，這很重要。但這也是90%錯誤決策的開始。

示例：我的一位從事零售業的同事曾經告訴我，“我們正在遷移到平臺 X——它的運行成本比我們目前的平臺便宜 40%。”

六個月后，由于作業調度效率低下和并發開銷過高，他們的流水線運行時間延長了一倍。理論上他們“節省”了 40%，但在計劃外的計算上卻多付出了 80% 的代價。

廉價的計算機就像廉價的壽司——它看起來不錯，直到后來開始花費你很多錢。

流程成本——隱藏的工程稅

流程成本是指圍繞平臺進行的所有操作，以使其正常運行：

數據提取、轉換、編排

監控、可觀察性、治理

文檔（說實話，沒有人更新過）

每一層都會增加隱性成本。

示例：一家消費品公司在其平臺上構建了數據湖，但該平臺本身并不支持增量更新。每天晚上，他們都要重新處理數 TB 的數據，只是為了更新幾條記錄。當我們詢問原因時，一位工程師回答道：

“因為我們一直都是這么做的?！?/span>

他們每個月在計算上要花費數萬美元，這并不是因為技術，而是因為流程債務。

這就是流程成本——“目前足夠好”的成本。

互操作性成本——獨自行動的代價

有一個有趣的事實：在數據方面，你永遠不會真正獨自工作——每個平臺最終都必須與另一個平臺對話。

如果您的生態系統不能輕松地互操作，您就會開始支付數據重復稅。

示例：一家全球零售商將其整個倉庫都建在專有格式上。當他們的AI團隊想要在Databricks中進行實驗時，發現無法直接讀取這些數據。因此，他們將PB級數據復制到Parquet等開放格式中。

存儲成本一夜之間翻了一番。每次從不同的計算機讀取數據都要繳納兩次費用。集成時間增加了兩倍。當被問及原因時，數據架構師嘆了口氣說：

“有人告訴我們這個倉庫很便宜?！?/span>

互操作性并非奢侈，而是生存之道。封閉的系統就像粘人的前任，不愿放手你的數據。

人類的努力——無聲的倍增器

這是沒有人預算的部分，但每個人都感覺到了。

每當工程師：

花一個周末調試管道

第14次重寫劇本

手動跟蹤血統，因為“該工具尚不支持它”。

…您的 TCO 正在上升。

示例：一位金融客戶自豪地展示了他們的“自動化”數據提取框架。當我問到它失敗的頻率時，首席工程師回答道：

“僅限以 Y 結尾的日子?！?/span>

那不是一個系統，而是一項全職工作。

工程師的時間是您最昂貴的資產 — — 也是唯一無法買回的資產。

靈活性成本——面向未來的代價

技術變化的速度比大多數路線圖都要快。今天看似完美的東西，明天就可能成為瓶頸。

真正的問題不是“現在有多便宜？”而是“以后進化會有多痛苦？”

示例：一家電信公司將其所有分析功能都構建在 GCP 原生服務上，因為這些服務是免費的。兩年后，他們想在 AWS 上運行工作負載以服務新市場——結果卻發現他們的整個堆棧都綁定在一個云平臺上。

他們最終重建了一半的系統。

這就是靈活性成本——“你沒有預算的自由”。靈活性不僅可以省錢，還可以節省你的周末時間。

變更管理成本——持續計費的禮物

每次升級、遷移、合規性變更或新法規都會帶來運營開銷。

添加新的數據域有多容易？

您能多快讓新工程師或業務用戶加入？

更換或淘汰工具有多痛苦？

示例：當 GDPR 和 CCPA 合規成為強制性要求時，采用去中心化、硬編碼數據管道的公司需要花費數月時間構建手動退出和刪除流程。而采用集中式治理和元數據目錄的團隊則在數周內完成了這項工作。

這種差異并不在于技術，而在于 TCO 成熟度。

第一個團隊將變更管理融入到他們的架構中。第二個團隊則將治療環節融入到他們的架構中。

機會成本——無聲的TCO放大器

最后，也是最隱蔽的一個：不加快做事的代價。

你每天都在忙于處理管道問題，卻沒有時間構建新的機器學習模型。你每周花在數據協調上的時間，就意味著你的營銷團隊沒有時間提供個性化服務。

正確的架構不僅能節省成本，還能加速價值實現。正因如此，高TCO系統不僅會損害預算，還會損害增長。

示例：一家零售商希望實現現代化的個性化服務，這需要可靠的實時消費者數據。如果底層數據模型碎片化或速度緩慢，無論人工智能水平如何，都無法挽救它。

成功不僅僅在于模型，還在于擁有一個能夠高效實現模型的數據基礎。

這就是多年來帶來回報的 TCO 優勢。

讓我們來算一下

這是簡單的公式，但具有附加含義

實話實說：運行成本是可衡量的。TCO 是經驗性的。

運行成本體現在 Excel 表格中。TCO體現在凌晨 2 點的 Slack 討論中。

決定您的數據策略成敗的是事件呼叫、集成難題、重復數據和精疲力竭的工程師— — 而不是云信用。

當你優化運行成本時，你優化的是季度成本。當你優化總體擁有成本時，你優化的是公司的整體穩健性。

為什么領導層需要重新構建成本對話

領導者喜歡衡量指標，但并非所有指標都生來平等。在比較數據平臺時，問題不應該是“誰更便宜？”，而應該問“誰更可持續、更可互操作、更賦能？”

我應該選擇哪個數據平臺？

正確的平臺很少是運行成本最低的平臺，而是能夠最大限度地減少整個數據生命周期中的總體體驗摩擦的平臺。

其中包括：

輕松入職和提升技能。

數據管理的自動化水平。

可變負載下的成本可預測性。

擺脫供應商鎖定。

支持跨生態系統的開放標準和互操作性。

當您查看整個生命周期而不僅僅是運行時時，您做出的決策是經過深思熟慮的，而不僅僅是那些在季度評審中看起來不錯的決策。

咖啡類比，因為我們都需要一杯

運行成本就像咖啡的價格。TCO指的是燒水、買牛奶、找糖、洗杯子以及向孩子解釋為什么爐子還開著所需的精力。

第一個是交易，第二個是生活。

我的建議

下次供應商說，

“我們的運營成本更低，”

問：

“但是擁有、運營和持續它的真正成本是多少？”

在簽署新的數據平臺合同或續簽合同之前，不要只追求最低的運行成本——要考慮總擁有成本。問問它如何影響互操作性、人力投入、靈活性和長期變化。因為在數據世界中，啟動成本低往往意味著維持成本高昂。