11 Möglichkeiten, Datenkosten zu minimieren und das Wachstum zu fördern

Um Geschäftsdaten sinnvoll zu nutzen, ist eine Rentabilitätsberechnung erforderlich – genau wie bei Investitionen in eine Fabrik, eine Büroerweiterung oder Forschungs- und Entwicklungsprojekte. Unsere Unternehmen können nicht ohne Daten arbeiten – Daten über Kunden, Produkte, Transaktionen, Mitarbeiter, Finanzen, die Wirtschaft und Mitbewerber. Wir brauchen diese Daten, um zu wachsen und zu gedeihen. Hochwertige Daten enthalten jedoch einen Preis, um sie zu erwerben, zu speichern, zu verwalten, zu sichern und zu analysieren. Je mehr Daten Unternehmen haben, desto besser können sie Kunden bedienen und mit Partnern zusammenarbeiten, und dennoch müssen sie mehr Zeit, Aufwand und Ressourcen in das gesamte Datenökosystem investieren. Unternehmen profitieren von einer konsistenten Behandlung von Daten mit dieser Art von ROI-Mentalität.

Dieser Artikel untersucht in erster Linie die Kostenseite der Daten-ROI-Gleichung und konzentriert sich auf Möglichkeiten, die Kosten für den Erwerb, die Speicherung, die Sicherung und die Nutzung dieser Daten zu kontrollieren und zu minimieren.

Was sind Datenkosten?

Datenkosten sind die Kosten, die mit dem Erwerb, der Wartung, der Sicherung und der Nutzung von Geschäftsdaten verbunden sind. Viele dieser Datenkosten sind eindeutig. Die Daten selbst müssen irgendwo leben, sei es On-Premises auf einer Festplatte oder einem Speicherarray, oder in einem cloudbasierten Speicher (der selbst aus physischen Festplatten besteht). Es gibt Software, um diese Daten zu organisieren, wie ein Contentmanagementsystem, eine relationale Datenbank, ein Data Warehouse oder Data Lake oder eine andere Struktur. Diese Software hat kommerzielle Lizenzkosten oder Abonnement-/Supportverträge, wenn Open-Source-Lösungen verwendet werden. Die Daten müssen gesichert werden, was zusätzlichen Speicher und zusätzliche Software erfordert, um diese Backups zu verwalten und sich auf eine mögliche begrenzte Wiederherstellung vorzubereiten, wenn einige Daten verloren gehen, oder eine vollständige Wiederherstellung, wenn es eine physische Katastrophe gibt.

Es können auch Lizenzgebühren oder andere Kosten für den Erwerb von Daten von einem Drittanbieter anfallen. Es muss Sicherheits- und Zugriffskontrollen geben, um möglicherweise Branchen- oder Regierungsvorschriften zu erfüllen und Datenschutzbedenken auszuräumen. Es entstehen Kosten, die mit der Validierung der Daten sowie der Sicherstellung oder Verbesserung der Qualität der Daten verbunden sind, z. B. durch Korrektur veralteter Informationen.

Es kann auch Kosten für die vollständige Nutzung der Daten geben, was Software für Benutzeroberflächen, Analysen und Berichte und sogar Deep-Learning- oder künstliche Intelligenz-Software erfordert, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Schließlich sind die Kosten an Performance und Skalierbarkeit gebunden. Wenn Daten von Megabyte auf Terabyte oder sogar Petabyte wachsen, benötigen sie ausgefeilte Software, sorgfältige Planung und möglicherweise Automatisierungstools, um diese Daten zu verwalten und zu verwenden, sowie die Hardware, um sie im großen Maßstab zu speichern und darauf zuzugreifen. Und für jede der oben genannten Datenkosten müssen Unternehmen qualifizierte Mitarbeiter einstellen, um ihre Datenmanagement-Tools zu verwalten und zu betreiben.

Wichtige Erkenntnisse

• Bevor Sie ein Datenkostenreduzierungsprogramm starten, sollten Sie Ihre aktuellen Datenbestände verstehen, wie diese Daten verwendet werden, wo die Daten am schnellsten wachsen und wo sich die Engpässe befinden.
• Verstecken Sie Ihre Datenkosten nicht im großen IT-Budget. Machen Sie transparent, wie viel Sie für Daten ausgeben – und wo die größten (und am schnellsten wachsenden) Kosten entstehen. Dies wird dazu beitragen, die größten Möglichkeiten für Kostensenkungen zu identifizieren.
• Entdecken Sie alternative Datenarchitekturen, wie die Konsolidierung mehrerer Datenbanken und Services in einer konvergierten Datenbank, um die Effizienz zu verbessern. Führen Sie beispielsweise Analysen und Workloads für maschinelles Lernen auf derselben Plattform wie die Transaktionsdatenbank aus, um Schritte zu reduzieren, Einblicke zu beschleunigen und Kosten zu senken.
• Cloudbasierte Datendienste können niedrigere Betriebskosten bieten und gleichzeitig die erforderliche Leistung, Automatisierung und Sicherheit erhalten.

Erläuterungen zur Minimierung der Datenkosten

Die Minimierung der Datenkosten beginnt damit, zu verstehen, welche Art von Daten ein Unternehmen hat. Ein Teil dieser Daten ist relational – sie lassen sich also in Zeilen und Spalten strukturieren. Andere Daten sind unstrukturiert und können aus Dokumenten, Bildern, Videos und Binärdateien bestehen. Sobald ein Unternehmen die Datenassets versteht, die es hat, besteht der nächste Schritt darin, das beste Format für die Speicherung zu bestimmen – eine relationale Datenbank, eine NoSQL-Datenbank, ein Dokument-Repository usw. – und Möglichkeiten zur Datenbankkonsolidierung in Betracht zu ziehen. Es ist auch wichtig zu wissen, woher die Daten stammen, wo sie sich befinden und wo und wie sie verwendet werden.

Sobald ein Unternehmen seine Daten versteht und wo sie am besten gespeichert werden können, besteht der nächste Schritt darin, eine flexible Datenarchitektur einzuführen, die in der Lage ist, alle diese Datenquellen zu berücksichtigen und zu verwenden und es dem Unternehmen ermöglicht, seine Akquisition, Verwaltung, Speicherung und Analyse zu optimieren. Ein Schlüsselelement dieser Architektur wird es sein, das richtige Data-Governance-Modell zu finden, um zu bestimmen, wie die Daten verwendet werden. Ein anderer wählt die richtigen On-Premises- oder Cloud-Datenmanagementsysteme, um Kosten zu minimieren und gleichzeitig Leistung, Flexibilität, Sicherheit und Nützlichkeit zu maximieren. Alle diese Schritte geben einer Organisation die Möglichkeit, den Wert und die Verwendung jeder Tranche von Daten zu bewerten und die richtigen Schritte zu unternehmen, um die Kosten für die Bereitstellung dieses Wertes zu minimieren.

11 Möglichkeiten zur Minimierung der Datenkosten

Ganz gleich, wie viele Daten ein Unternehmen heute besitzt – täglich, ja sogar sekündlich, kommen neue hinzu. Ein Großteil dieser Daten ist erforderlich, um den Geschäftsbetrieb voranzutreiben, Transaktionen durchzuführen, Kunden und Partner zu bedienen, das Management zu stärken, das Finanzreporting voranzutreiben und die Compliance sicherzustellen. Ein Teil davon könnte jedoch von sehr geringem Wert sein. Im Folgenden finden Sie 11 Möglichkeiten, die Kosten für das Anfordern, Transformieren, Speichern, Sichern und Verwenden all dieser Daten zu minimieren. In einigen Fällen können diese Schritte zu indirekten Einsparungen und nicht zu direkten Budgetkürzungen führen, da die Unternehmensflexibilität, die Mitarbeiterproduktivität oder andere Effizienzen erhöht werden.

So erstellen Sie ein Datenkostensenkungsprogramm

Das Ziel eines Programms zur Reduzierung der Datenkosten besteht darin, Ihnen dabei zu helfen, mehr mit niedrigeren Kosten zu erreichen: Gewinnen Sie bessere Geschäftseinblicke und eine bessere Reaktionsfähigkeit Ihrer Daten, während Sie weniger für die Verwaltung dieser Daten ausgeben.

7 Schritte im Programm zur Reduzierung der Datenkosten

1. Programmverantwortlichen einrichten
2. Aktuelle Datenausgaben bewerten
3. Datenkosten sichtbar machen
4. Datenbudget einrichten
5. Best Fit-Strategien zur Kostensenkung identifizieren
6. Zusammenarbeit mit Datenverantwortlichen
7. Ergebnisse bewerten

1. Richten Sie einen Programmeigentümer ein.
   Sie brauchen jemanden, der das Gesamtziel hat und sich auf die richtigen Schritte, Meilensteine und Zeitpläne konzentrieren kann. Starten Sie das Projekt zur Datenkostenminimierung, indem Sie einen Programmeigentümer zuweisen, um diese Priorität beizubehalten.
2. Aktuelle Datenausgaben bewerten.
   Verschaffen Sie sich einen detaillierten Überblick darüber, wie viel Sie für Daten ausgeben – und wofür genau. Machen Sie sich keine Gedanken darüber, wo diese Kosten statisch sind und wo sie wachsen. Seien Sie konkret, welchen Wert Sie von diesen Ausgaben erhalten.
3. Machen Sie Datenkosten zu einer geschäftlichen Priorität.
   Verstecken Sie Datenkosten nicht im allgemeinen IT-Budget. Je besser Sie die tatsächlichen Kosten verstehen, desto besser können Sie diese Kosten verwalten. Je einfacher es für eine Geschäftseinheit ist, zu sagen, ob die Kosten mit dem Wert übereinstimmen, den sie aus den Daten erhalten.
4. Datenbudget einrichten
   Jetzt, da Sie wissen, was Sie heute ausgeben – und wo Sie Kostensteigerungen erwarten – entscheiden Sie, wie viel Sie basierend auf den Gesamtbetriebskosten (TCO) ausgeben möchten. Das gibt Ihnen das Ziel der Kostensenkung.
5. Identifizieren Sie Strategien zur Kostenreduzierung.
   Es gibt viele Möglichkeiten, Kosten zu senken: Datenarchitekturen ändern, isolierte Datenbanken in einer einzigen konvergierten Datenbank konsolidieren, Open-Source-Technologien einführen, in die Cloud wechseln, verwaltete Datenservices nutzen usw. Berechnen Sie, welche für Ihr Unternehmen sinnvoll sind.
6. Identifizieren Sie Kosteneinsparungen durch Stakeholder.
   Welche Abteilungen oder Nutzer bezahlen direkt oder indirekt für die Daten? Arbeiten Sie mit ihnen zusammen, um zu bewerten, welche Strategien zur Kostensenkung sich für sie auszahlen werden – und wo Kostensenkungen ein Risiko darstellen, das es nicht wert ist.
7. Die Ergebnisse bewerten.
   Es klingt selbstverständlich, die Frage „Wie viel haben wir eingespart?“ zu beantworten – doch es erfordert Disziplin, diese Zahlen konsequent zu erfassen und konkrete Ergebnisse vorzulegen. Und Sie sollten darüber hinausgehen, um die Fragen zu beantworten: "Wo haben wir zu viel gekürzt?" und "Wo sollten wir mehr investieren?"

Reduzieren Sie Ihre Datenkosten mit Oracle HeatWave

Daten helfen Ihrem Unternehmen, alles zu unterstützen, von der Fakturierung bis hin zu Übersetzungsprotokollen, von Dokumenten bis hin zu Teilekatalogen, von Preislisten bis hin zum Bestand. Die effektivere Nutzung dieser Betriebsdaten eröffnet neue Chancen. Aber täglich wachsen diese Daten – und damit die Kosten. Glücklicherweise können Sie Schritte unternehmen, um Ihre Datenkosten zu minimieren und gleichzeitig das Geschäftswachstum zu fördern und die Effizienz zu verbessern.

Mit HeatWave können Sie automatisierte und integrierte generative KI und maschinelles Lernen in einem Cloud-Service für Transaktionen und Analysen in Lakehouse-Skalierung verwenden. Unternehmen können die Kosten und Komplexität separater Analysen und Vektordatenbanken, Services für maschinelles Lernen und ETL-Prozesse eliminieren und gleichzeitig die Latenz- und Sicherheitsrisiken der Datenverschiebung zwischen Datenspeichern vermeiden. Mit der integrierten, auf maschinellem Lernen basierenden Automatisierung können Entwickler und Datenbankadministratoren erhebliche Zeit sparen, die Leistung weiter steigern und Kosten senken. HeatWave ist auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und in den Data Centern der Kunden mit OCI Dedicated Region verfügbar.

Die Abfrageperformance und das Preis-Leistungs-Verhältnis von HeatWave Lakehouse sind deutlich besser. Viele schnell wachsende Unternehmen verwenden HeatWave, um ihre Dateninfrastruktur zu vereinfachen und ihre Datenverwaltungskosten zu senken und gleichzeitig die Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit und Produktivität zu verbessern.

Häufig gestellte Fragen zur Reduzierung der Datenkosten

Was ist der erste Schritt beim Aufgeben eines Data Centers?

Wenn Sie planen, ein Data Center aufzugeben, führen Sie eine gründliche Untersuchung der Anwendungen, Daten, Services, Benutzer und Sicherheitsanforderungen durch. Für alles in dieser Untersuchung ist ein Migrationsplan erforderlich, egal ob es darum geht, die vorhandenen Anwendungen und Daten durch „Lift-and-Shift“ in die Cloud zu bringen, neue Anwendungen auszuwählen oder neue Anwendungen von Grund auf neu zu erstellen.

Wie lange ist die Lebensdauer von Geräten in einem Data Center?

Große Teile der Data-Center-Infrastruktur, wie z. B. HLK-Systeme (Heizung, Lüftung und Klimaanlage), Stromverteilung und physische Sicherheitssysteme, könnten bei regelmäßiger Wartung ein Jahrzehnt oder länger halten. Die Computerausrüstung wie Server, Router, Switches und Speicher sind als Faustregel drei bis fünf Jahre lang gut, bevor sie veraltet sind.

Wer ist für die Sicherheit in der Cloud verantwortlich?

Die physische Sicherheit der Cloud-Infrastruktur – die Server, Netzwerkinfrastruktur usw. – wird von den Cloud-Providern verwaltet. Die Verantwortung für die Sicherung der Software und Services wird zwischen dem Cloud-Provider und dem Unternehmen geteilt.

Wie lange dauert das Aufgeben eines Data Centers?

Planen Sie einen vollständigen Ausstieg aus dem Data Center ein, der Monate dauern wird. Bei einer größeren IT-Infrastruktur könnte dies Jahre dauern. Es hängt alles von der Größe des Data Centers, seiner Komplexität und der Datenmenge ab. Ein Großteil dieser Zeit wird für eine gründliche Bestandsaufnahme, das Entwickeln von Plänen, das Erstellen und Testen neuer Software (falls erforderlich) und Schulungen aufgewendet. Wie bei einem Büroumzug ist die eigentliche Migration und der Ausstieg selbst eine relativ kurze Phase, sobald die Planung abgeschlossen ist.