数据架构中最昂贵的错误：混淆运行成本与总拥有成本（TCO）
每位数据领导者都曾经历过这样的情况。
你在会议室里，看着一张名为“成本比较”的幻灯片。两个平台，两张条形图。其中一个显然更便宜。 有人自豪地说：
“看——这个运行起来便宜了 30%！”
那一刻，我们都忘记了运行数据并不等同于拥有数据。
数据架构中应优先考虑哪些成本？
数据空间的繁荣并非依赖于繁重的开发，而是依赖于持续维护和运营，以激发其真正的潜力！
跑步成本就像查看健身房会员费，却忘记了通勤、鞋子和不去健身房的愧疚感。
它是巨大且昂贵的冰山一角，即总拥有成本 (TCO) 中可见的部分。
那么，数据空间中的 TCO 到底是什么？
简单来说：
TCO =您为保持数据生态系统正常运行和有用而支付的一切费用（金钱、时间和白发）。
它看起来像这样：
TCO = 运行成本 + 流程成本 + 互操作性成本 + 人力成本 + 灵活性成本 + 变更管理成本 + 机会成本
听起来很神奇，对吧？让我们用一些真实的故事和一些残酷的事实来解读这个等式。
数据生态系统的隐性成本
运行成本——每个人都关注的重要目标
运行成本是显而易见的。
这是您的计算、您的存储、您的“每次查询的费用”或“每 TB 的费用”。这是供应商在幻灯片上以粗体显示的唯一成本。
是的，这很重要。但这也是90%错误决策的开始。
示例：我的一位从事零售业的同事曾经告诉我，“我们正在迁移到平台 X——它的运行成本比我们目前的平台便宜 40%。”
六个月后，由于作业调度效率低下和并发开销过高，他们的流水线运行时间延长了一倍。 理论上他们“节省”了 40%，但在计划外的计算上却多付出了 80% 的代价。
廉价的计算机就像廉价的寿司——它看起来不错，直到后来开始花费你很多钱。
流程成本——隐藏的工程税
流程成本是指 围绕 平台进行的所有操作，以使其正常运行：
数据提取、转换、编排
监控、可观察性、治理
文档（说实话，没有人更新过）
每一层都会增加隐性成本。
示例：一家消费品公司在其平台上构建了数据湖，但该平台本身并不支持增量更新。 每天晚上，他们都要重新处理数 TB 的数据，只是为了更新几条记录。 当我们询问原因时，一位工程师回答道：
“因为我们一直都是这么做的。”
他们每个月在计算上要花费数万美元，这并不是因为技术，而是因为 流程债务。
这就是流程成本——“目前足够好”的成本。
互操作性成本——独自行动的代价
有一个有趣的事实：在数据方面，你永远不会真正独自工作——每个平台最终都必须与另一个平台对话。
如果您的生态系统不能轻松地互操作，您就会开始支付数据重复税。
示例：一家全球零售商将其整个仓库都建在专有格式上。 当他们的AI团队想要在Databricks中进行实验时，发现无法直接读取这些数据。 因此，他们将PB级数据复制到Parquet等开放格式中。
存储成本一夜之间翻了一番。每次从不同的计算机读取数据都要缴纳两次费用。集成时间增加了两倍。 当被问及原因时，数据架构师叹了口气说：
“有人告诉我们这个仓库很便宜。”
互操作性并非奢侈，而是生存之道。封闭的系统就像粘人的前任，不愿放手你的数据。
人类的努力——无声的倍增器
这是没有人预算的部分，但每个人都感觉到了。
每当工程师：
花一个周末调试管道
第14次重写剧本
手动跟踪血统，因为“该工具尚不支持它”。
…您的 TCO 正在上升。
示例：一位金融客户自豪地展示了他们的“自动化”数据提取框架。 当我问到它失败的频率时，首席工程师回答道：
“仅限以 Y 结尾的日子。”
那不是一个系统，而是一项全职工作。
工程师的时间是您最昂贵的资产 — — 也是唯一无法买回的资产。
灵活性成本——面向未来的代价
技术变化的速度比大多数路线图都要快。 今天看似完美的东西，明天就可能成为瓶颈。
真正的问题不是“现在有多便宜？”而是“以后进化会有多痛苦？”
示例：一家电信公司将其所有分析功能都构建在 GCP 原生服务上，因为这些服务是免费的。 两年后，他们想在 AWS 上运行工作负载以服务新市场——结果却发现他们的整个堆栈都绑定在一个云平台上。
他们最终重建了一半的系统。
这就是灵活性成本——“你没有预算的自由”。灵活性不仅可以省钱，还可以节省你的周末时间。
变更管理成本——持续计费的礼物
每次升级、迁移、合规性变更或新法规都会带来运营开销。
添加新的数据域有多容易？
您能多快让新工程师或业务用户加入？
更换或淘汰工具有多痛苦？
示例：当 GDPR 和 CCPA 合规成为强制性要求时，采用去中心化、硬编码数据管道的公司需要花费数月时间构建手动退出和删除流程。而采用集中式治理和元数据目录的团队则在数周内完成了这项工作。
这种差异并不在于技术，而在于 TCO 成熟度。
第一个团队将变更管理融入到他们的架构中。 第二个团队则将治疗环节融入到他们的架构中。
机会成本——无声的TCO放大器
最后，也是最隐蔽的一个：不加快做事的代价。
你每天都在忙于处理管道问题，却没有时间构建新的机器学习模型。你每周花在数据协调上的时间，就意味着你的营销团队没有时间提供个性化服务。
正确的架构不仅能节省成本，还能加速价值实现。 正因如此，高TCO系统不仅会损害预算，还会损害增长。
示例：一家零售商希望实现现代化的个性化服务，这需要可靠的实时消费者数据。 如果底层数据模型碎片化或速度缓慢，无论人工智能水平如何，都无法挽救它。
成功不仅仅在于模型，还在于 拥有一个能够高效实现模型的数据基础。
这就是多年来带来回报的 TCO 优势。
让我们来算一下
这是简单的公式，但具有附加含义
实话实说：运行成本是可衡量的。TCO 是经验性的。
运行成本体现在 Excel 表格中。TCO体现在凌晨 2 点的 Slack 讨论中 。
决定您的数据策略成败的是事件呼叫、集成难题、重复数据和精疲力竭的工程师— — 而不是云信用。
当你优化运行成本时，你优化的是季度成本。 当你优化总体拥有成本时，你优化的是公司的整体稳健性。
为什么领导层需要重新构建成本对话
领导者喜欢衡量指标，但并非所有指标都生来平等。 在比较数据平台时，问题不应该是“谁更便宜？”，而应该问“谁更可持续、更可互操作、更赋能？”
我应该选择哪个数据平台？
正确的平台很少是运行成本最低的平台，而是能够最大限度地减少整个数据生命周期中的总体 体验摩擦的平台。
其中包括：
轻松入职和提升技能。
数据管理的自动化水平。
可变负载下的成本可预测性。
摆脱供应商锁定。
支持跨生态系统的开放标准和互操作性。
当您查看整个生命周期而不仅仅是运行时时，您做出的决策是经过深思熟虑的，而不仅仅是那些在季度评审中看起来不错的决策。
咖啡类比，因为我们都需要一杯
运行成本就像咖啡的价格。TCO指的是烧水、买牛奶、找糖、洗杯子以及向孩子解释为什么炉子还开着所需的精力。
第一个是交易，第二个是生活。
我的建议
下次供应商说，
“我们的运营成本更低，”
问：
“ 但是拥有、运营和 持续 它的 真正成本是多少？”
在签署新的数据平台合同或续签合同之前，不要只追求最低的运行成本——要考虑总拥有成本。问问它如何影响互操作性、人力投入、灵活性和长期变化。因为在数据世界中，启动成本低往往意味着维持成本高昂。
本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。
