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、特に難しくなります。 DoiT DataHub は、サードパーティのコスト・利用状況・コスト削減・メトリックベースのデータを取り込めるよう設計されており、クラウド支出を包括的に把握し、効果的な財務判断を支援します。

利点

DoiT DataHub は、さまざまなソースからのコストおよび利用状況データを単一の統合されたコスト管理・アトリビューションプラットフォームに集約し、以下の観点でメリットを提供します。

• Cost Unit Economics：組織は、ユニットエコノミクスを算出するために、コストを詳細なレベルで把握する必要があります。DataHub を使用すると、トランザクションあたりのコスト、顧客あたりのコスト、保存データ 1 GB 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を簡単に定義・追跡でき、投資から得られる価値を定量化するのに役立ちます。

• 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）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を含む、さまざまなサードパーティソースからのコスト・利用状況・コスト削減・メトリックデータの統合を支援します。データは単一画面に集約され、統一された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。

主な特徴

• 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 ファイルの直接アップロードを通じて、外部コストデータをシームレスにインポートし、自動的なデータ同期を実現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：コストをチーム・プロジェクト・環境、その他組織にとって意味のある単位ごとに分解できます。

ユースケース

• 詳細なコスト分析：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 経由で DataHub に接続することで、コストおよび利用状況データを DoiT プラットフォームに容易にインポートできます。これにより、包括的なコストトラッキング、レポート作成、および詳細なレベルでの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、多くの場合、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を含む複雑なワークフローが必要です。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のコストおよび利用状況データをインポートするための集中管理プラットフォームを提供します。すべてのコストを 1 か所で分析できるため、複雑さを軽減し、プロバイダーをまたいだ統一的な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利用状況の追跡：チームは外部サービスのリソースを消費することが多く、コストを正確に監視・配賦することが難しくなります。DataHub を利用すると、チームによるリソース消費と紐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、チームごとのリソース利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作成のために複数ソースからデータを取得する作業は煩雑になりがちです。DataHub を使用すると、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インポートできます。その後、コストを特定のメトリクスに関連付けるカスタムレポートを構築してユニットエコノミクスを分析し、プロダクト最適化のための実行可能なインサイトを得ることができます。ユニットメトリクスの例は次のとおりです。

  • ユニットあたりのコスト：顧客・実行（run）・トークン・セッション・乗車（ride）など、ビジネス固有の SKUs。
  • 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。

• 複数ソースをまたいだ予算策定と予測：サービスや外部データソースをまたいだ予算策定には、多くの場合、手作業のワークフローや分断されたレポートツールが伴います。DataHub は、さまざまなソースからのコストおよび利用状況データを集約する柔軟性を提供し、統合レポートと正確な予測を可能にします。これにより、運用上の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 は汎用性の高い機能ですが、次のような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利用状況データの集約と分析を目的として設計されています。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 アプリケーションで 1 秒あたり数千のデータポイントを扱うような高スループットや、高頻度のデータ取り込みを必要とするその他のアプリケーション向け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：ユースケースが、生ローデータとしての高度なログデータや高頻度メトリクスを扱う場合、高い次元性・カーディナリティのため、DataHub は最適な選択肢ではない可能性があります。

関連情報

• 製品トレーニングを依頼：DataHub は強力なツールですが、コストを正確にアトリビュートし、データ利用の影響を理解するには、DoiT コンソールへの習熟が必要とな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、その可能性を最大限に引き出すことができます。