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はじめに

コスト管理は、複数のサービスやプロバイダーを扱う場合、特に困難になることがあります。DoiT DataHub は、サードパーティのコスト・使用量・メトリクスベースのデータの取り込みをサポートするよう設計されており、クラウド支出を包括的に可視化し、効果的な財務判断を促進します。

利点​

DoiT DataHub は、さまざまなソースからのコストと使用量のデータを単一の統合されたコスト管理とアトリビューションのプラットフォームに統合し、以下の側面でメリットをもたらします。

  • Cost Unit Economics：組織はユニットエコノミクスを算出するために、コストを詳細レベルで把握する必要があります。DataHub は、取引あたりのコスト・顧客あたりのコスト・保存データ 1GB あたりのコストなど、支出をビジネス価値に結び付けるユニットメトリクスの定義と追跡を容易にし、投資から得られる価値の定量化に役立ちます。

  • 統一されたコスト構造と可視性の向上：DataHub は、ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）などのサービス、家賃や人件費などの運用コスト、ビジネスメトリクスといったさまざまなサードパーティのソースから、コスト・使用量・メトリクスデータの統合を支援します。データは単一のビューに集約され、統合的な財務ビューを提供することで、支出パターンの深い洞察を得て、コスト削減の機会を特定し、サービス横断での的確な意思決定を可能にします。

主な機能​

  • API と直接アップロードによる柔軟なデータ取り込み：API 経由または CSV の直接アップロードで外部コストデータをシームレスにインポートでき、自動同期を実現し手作業を削減します。

  • カスタマイズ可能なコストアトリビューション：組織に適した単位（チーム・プロジェクト・環境など）でコストを分解できます。

ユースケース​

  • 粒度の細かいコスト分析：サービスプロバイダーのネイティブなコスト管理ツールを DataHub API で DataHub に接続することで、コストおよび使用量データを DoiT プラットフォームに容易に取り込めます。これにより、包括的なコスト追跡・レポート作成・詳細なコスト分析が可能になります。

  • 外部プロバイダーからのデータ取り込みの効率化：外部プロバイダーのコストデータを管理するには、スクリプト・クラウドストレージ・スプレッドシートでのピボットレポートなど、複雑なワークフローが必要なことがよくあります。DataHub を使えば外部コストデータを直接アップロードでき、手作業のワークフローを排除できます。

  • サードパーティクラウドコストの集約：DataHub は、さまざまなプロバイダーからコストおよび使用量データを取り込むための一元化されたプラットフォームを提供します。すべてのコストを 1 か所で分析でき、複雑性を軽減し、プロバイダー横断の統一ビューを作成します。

  • 外部ソース由来のチーム消費の追跡：チームが外部サービスのリソースを消費することは多く、コストを正確に監視・アロケーションするのが難しくなりがちです。DataHub は、チームの消費に関連付けて外部コストデータを追跡・集約できます。このアプローチにより、コストアトリビューションが簡素化され、チーム別のリソース使用状況を効果的に監視できます。

  • ユニットエコノミクス分析：ユニットエコノミクスのレポートのために複数ソースからデータを収集するのは手間がかかります。DataHub では API 接続を設定してデータをプログラム的に DoiT プラットフォームに取り込めます。そこから、特定のメトリクスにコストを関連付けてユニットエコノミクスを分析するカスタムレポートを作成し、プロダクト最適化のための実用的なインサイトを得られます。ユニットメトリクスの例：

    • ユニットあたりのコスト：顧客・実行・トークン・セッション・ライド、その他ビジネス固有の SKU
    • コストセンターあたりのコスト：機能・製品・チーム・環境、その他のエンティティ

  • ソース横断の予算策定と予測：サービスや外部データソースをまたぐ予算策定は、手動のワークフローや分断されたレポートツールに依存しがちです。DataHub は、さまざまなソースからコストと使用量データを集約でき、統一レポートと正確な予測を可能にします。これにより、運用オーバーヘッドが削減され、財務計画の効率が向上します。

DataHub は多用途な機能ですが、以下のシナリオには最適ではない場合があります。

  • リアルタイムデータ処理：DataHub は主にコストと使用量データの集約・分析を目的としています。極小のレイテンシでリアルタイム処理が必要な場合には適していません。

  • 高頻度のデータ取り込み：DataHub は、1 秒あたり数千のデータポイントが発生する IoT アプリケーションなど、高スループットや高頻度の取り込みを必要とする用途には最適化されていません。

  • ロギングおよび高頻度メトリクス：高度なロギングデータや生データでの高頻度メトリクスが関わるユースケースでは、高いディメンショナリティ／カーディナリティのため、DataHub は最適ではない可能性があります。

参考​

  • 製品トレーニングをリクエスト：DataHub は強力なツールですが、コストの正確なアトリビューションやデータ使用の影響の理解には、DoiT コンソールに関する知見が必要になることがあります。DoiT プラットフォームへの理解を深めることで、これらの課題を克服し、その潜在能力を最大限に引き出せます。
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