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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、特に難しくなります。 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、クラウド支出を包括的に可視化し、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と使用量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、以下のような利点をもたらします。

  • 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 を利用することで、取引あたりコスト・顧客あたりコスト・保存データ 1GB あたりコストなど、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容易に定義・追跡でき、投資から得られる価値を定量化できます。

  • 統一されたコスト構造と可視性の向上: DataHub は、SaaS（software-as-a-service）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コスト・使用量・コスト削減・メトリックデータを統合します。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することで、支出パターンをより深く理解し、コスト削減の機会を特定し、サービス全体で十分な根拠に基づいた意思決定ができるようになります。

主な特徴​

  • API と直接アップロードによる柔軟なデータインジェスト: 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: チーム・プロジェクト・環境など、組織にとって意味のある単位別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ー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、コストと使用量データを 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・詳細な粒度でのコスト分析が可能になります。

  • 外部プロバイダーからのデータインジェストの効率化: 外部プロバイダーからのコストデータ管理には、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、複雑なワークフローが必要になります。DataHub を使用することで、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統合: DataHub は、さまざまなプロバイダーからのコスト・使用量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、プロバイダー横断で統一されたコストビューを実現します。

  • 外部ソースからのチーム利用状況の追跡: チームが外部サービスのリソースを消費するケースでは、利用状況の監視やコストの正確なアロケーションが難しくなります。DataHub を利用すると、チームの利用状況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、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に関するレポート作成のために複数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と関連付けたカスタムレポートを構築し、ユニットエコノミクスを分析して、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。

    • 単位あたりコスト: 顧客・ジョブ（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
    • コストセンターあたりコスト: 機能・製品・チーム・環境、その他のエンティティ

  • ソース横断での予算策定と予測: 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コスト・使用量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を削減し、財務計画の効率を向上させます。

DataHub は汎用性の高い機能ですが、以下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使用量データの集約と分析を目的としています。低レイテンシーでの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。

  • 高頻度データインジェスト: DataHub は、1 秒間に数千のデータポイントを扱う 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インジェストを必要とするユースケース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、高次元性・高カーディナリティを伴う生のログデータや高頻度メトリクスを扱う場合、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ションし、データ利用の影響を理解するには、DoiT コンソールに精通していることが重要な場合があります。DoiT プラットフォームへの理解を深めることで、こうした課題を克服し、その潜在能力を最大限に引き出すことができます。
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