はじめに

コスト管理は特に複数のサービスやプロバイダを扱う場合、難しい場合があります。 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むために設計されており、クラウド支出の全体像を把握し、効果的な財務判断を行えるようにします。

利点

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およびアトリビューションのプラットフォームに統合し、次のような面でメリットをもたらします。

• Cost Unit Economics: ユニットエコノミクスを算出するためには、組織はコストを詳細な粒度で把握する必要があります。DataHub を利用すると、トランザクション単価、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、SaaS サービスなどのサードパーティサービス、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 1 つの画面に集約され、統一された財務ビューを提供することで、支出パターンをより深く把握し、コスト削減の機会を特定し、サービスをまたいだ意思決定を支援します。

主な特徴

• API および直接アップロードによる柔軟なデータ取り込み: API や CSV 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、データ同期を自動化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: 組織にとって意味のある単位で、チーム・プロジェクト・環境・その他の単位ごとにコストを分解できます。

ユースケース

• 詳細なコスト分析: サービスプロバイダが提供する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簡単にプラットフォームへ取り込むことができます。これにより、包括的なコストトラッキング・レポーティング・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: 外部プロバイダから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 を利用すると、外部コストデータを直接アップロードでき、これらの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統合: DataHub は、さまざまなプロバイダ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 つの場所で分析できるため、複雑性を軽減し、プロバイダを横断した統一的なコストビューを実現します。

• 外部ソースからのチーム消費のトラッキング: チームはしばしば外部サービスのリソースを利用するため、コストを正確に監視・アロケーションすることが難しくなります。DataHub を使用すると、チームの利用状況に紐づけて外部コストデータを追跡・集計できます。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、組織はチームごとのリソース利用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ティングのために複数のソースからデータを収集する作業は煩雑になりがちです。DataHub では、API 接続を設定して、プログラムでプラットフォームにデータをインポートできます。そのうえで、コストを特定のメトリクスと関連付け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。

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

• 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サイロ化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できる柔軟性を提供し、統一されたレポートと正確な予測を可能にします。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 は多用途な機能ですが、次のようなシナリオには最適とは言え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、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: ユースケースが高度なログデータや生の高頻度メトリクスを扱う場合、高い次元数やカーディナリティのために、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リクエスト: 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、コンソールに関する十分な知識が必要となる場合があります。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。