メインコンテンツまでスキップ

はじめに

コスト管理は、複数のサービスやプロバイダを扱う場合、とくに難しく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・コスト削減・メトリクスベースのデータ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データを、アロケーションとコストコントロールを単一化したプラットフォームに統合し、次のような利点をもたらします。

  • Cost Unit Economics：組織がユニットエコノミクスを算出するには、コストを粒度の細かいレベルで理解する必要があります。DataHub は、トランザクション当たりのコスト、顧客当たりのコスト、保存データ 1GB 当たりのコストなど、支出をビジネス価値に結び付けるユニットメトリクスを定義・追跡しやすくし、投資から得られる価値を定量化するのに役立ちます。

  • 統合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、家賃や人件費といった運用コスト、ビジネスメトリクスを含む、さまざまなサードパーティソースからコスト・使用量・コスト削減・メトリクスデータを統合するのに役立ちます。データは単一の画面に集約され、統一された財務ビューを提供し、支出パターンのより深い洞察を得て、コスト削減の機会を特定し、サービス全体で情報に基づいた意思決定を行えるようにします。

主要な機能​

  • API と直接アップロードによる柔軟なデータ取り込み：API または CSV の直接アップロードによって外部コストデータをシームレスにインポートし、自動同期を可能にして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：チーム、プロジェクト、環境、その他組織に適した単位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のネイティブなコスト管理ツールを DataHub API を通じて 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、詳細な粒度でのコスト分析が可能になります。

  • 外部プロバイダからのデータ取り込みの効率化：外部プロバイダのコストデータ管理には、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になることがよくあります。DataHub を使用すると、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不要にします。

  • サードパーティのクラウドコストの集約：DataHub は、さまざまなプロバイダからコストおよび使用量データをインポートするための集中化されたプラットフォームを提供します。あらゆるコストを一箇所で分析でき、複雑さを軽減し、プロバイダ横断で統一されたコストビューを作成できます。

  • 外部ソースにおけるチームの消費の追跡：チームは外部サービスのリソースを利用することが多く、コストの正確なモニタリングとアロケーションが難しくなります。DataHub を使用すると、チームの消費にひもづけて外部コストデータを追跡・集計できます。これにより、コストアトリビューションが簡素化され、組織はチーム単位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 プラットフォームへ取り込めます。そこから、コストを特定のメトリクスに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、プロダクト最適化に向けた実行可能なインサイトを得られます。ユニットメトリクスの例は次のとおりです。

    • 単位当たりコスト：customer、run、token、session、ride、またはビジネス固有のその他の SKU
    • コストセンター当たりコスト：feature、product、team、environment、または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横断の予算策定は、手作業のワークフローや分断されたレポートツールを伴うことが多くあります。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する柔軟性を提供し、統一されたレポートと正確な予測を可能にします。運用上のオーバーヘッドを削減し、財務計画の効率を向上させます。

DataHub は多用途な機能ですが、次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 は主にコストおよび使用量データの集約と分析を目的に設計されています。レイテンシを最小限に抑えたリアルタイムデータ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、IoT アプリケーションのように 1 秒あたり数千のデータポイントを扱う高スループットや、その他の高頻度のデータ取り込みを必要とする用途には最適化されていません。

  • ログおよび高頻度メトリクス：高度なログデータや高頻度メトリクスを生データのまま扱うユースケースでは、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。

参考情報​

  • 製品トレーニングを依頼：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を理解するには、DoiT コンソールに慣れている必要があることがよくあります。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すことができます。
に最終更新