Total Cost of Ownership als Kalkulator für den Einsatz von Cloud Solutions
Moderne Datenarchitekturen und Data Analytics bieten Unternehmen eine Fülle von Vorteilen. Die Verwendung von Echtzeitdaten, maschinellem Lernen und Cloud Computing ermöglichen es, bessere Entscheidungen zu treffen und Betriebsabläufe zu optimieren. Doch natürlich spielen finanzielle Aspekte eine große Rolle bei der Entscheidung für oder gegen Cloud Solutions. Deshalb ist es hilfreich, die “Total Cost of Ownership” (TCO) bei der Implementierung neuer Technologien zu berechnen.
TCO bezieht sich auf alle Kosten im Zusammenhang mit dem Besitz und Betrieb eines Systems und kann eine große Rolle bei der Bewertung spielen, ob ein System rentabel ist oder nicht. In diesem Blogartikel erklären wir, wie TCO berechnet wird und setzen uns mit der Bedeutung von TCO in modernen Datenarchitekturen und Data Analytics auseinander. Wir zeigen, wie diese Systeme zu Zeitersparnissen, Overhead-Reduktion und Maintenance-Aufwand-Reduktion führen können – und damit zu einer Reduktion der TCO.
Berechnung der TCO
Die Berechnung der Total Cost of Ownership (TCO) in Bezug auf No-Code/Low-Code-basierte Datenarchitekturen und Data Analytics kann komplex sein. Folgende Kosten sollten berücksichtigt werden:
1. Plattformkosten
Die Kosten für die Verwendung der No-Code/Low-Code-Plattform, einschließlich Lizenz- und Abonnementgebühren, Upgrades und Support.
2. IT-Infrastrukturkosten
Die Kosten für die IT-Infrastruktur, wie zum Beispiel Server, Speicherplatz, Netzwerk- und Sicherheitsausrüstung, die zur Unterstützung der Datenarchitektur benötigt werden.
3. Entwicklungskosten
Die Kosten für die Erstellung und Wartung von Datenprozessen und Dashboards, einschließlich Arbeitskosten für Entwickler, Tester und Analysten.
4. Schulungskosten
Die Kosten für Schulungen und Trainings, um Mitarbeitende auf die Verwendung der Plattform vorzubereiten und die Implementierung von Datenprozessen und Dashboards zu erleichtern.
5. Support-Kosten
Die Kosten für IT-Support und Hilfe bei technischen Problemen oder Fehlerbehebung.
Wie Unternehmen ihre TCO senken können
Um die TCO zu senken, können Unternehmen verschiedene Maßnahmen ergreifen. Hier sind die gängigsten:
Aufsetzen von modernen Datenarchitekturen und Data Analytics
Moderne Datenarchitekturen und Data Analytics können die Wartungskosten und den Zeitaufwand reduzieren und damit einen schnelleren ROI hervorrufen. Durch die Automatisierung von Prozessen und die Verwendung von Observability Tools können Systeme proaktiv auf Probleme hinweisen und Fehlerquellen identifizieren, bevor es zu einem Ausfall kommt. Dies reduziert den Wartungsaufwand und führt zu geringeren Ausfallzeiten. Mit Orchestrierungs-Tools kann außerdem die Frequenz der Daten-Aktualisierung individuell eingestellt und automatisiert werden. Dadurch können Unternehmen schnellere und bessere Entscheidungen treffen, manuelle Aufgaben reduzieren und Arbeitsabläufe optimieren.
Verwendung einer “fully-managed” Platform mit No-Code/Low-Code Kapazitäten
Die Verwendung einer einzigen Plattform für alle Schritte des Daten-Prozesses sorgt für eine einfachere und kosteneffizientere Preisstruktur, die Vermeidung von Überdimensionierung der IT-Infrastruktur und die Implementierung von Prozessen und Dashboards mit einer höheren Automatisierung und geringeren Wartungskosten. Ein gern genommenes Beispiel hierfür ist die Y42 DevOps Cloud, da sie sämtliches Kriterien eines Modern Data Stack erfüllt. Vor allem No-Code/Low-Code basierte Ansätze bieten Vorteile, wie die schnellere Entwicklung und Implementierung von Datenprozessen und Dashboards, die geringere Abhängigkeit von IT-Experten und die höhere Flexibilität bei Änderungen und Anpassungen. Diese Faktoren können die TCO insgesamt reduzieren und zu einem schnelleren ROI führen.
Cloud-Infrastruktur einsetzen
Viele Unternehmen können ihre Gesamtkosten massiv senken, wenn sie sich für einen Wechsel zu cloudbasierten Technologien entscheiden. Sie müssen keine eigenen Server und Speicherkapazitäten mehr betreiben und warten, sondern können diese Dienste von Drittanbietern nutzen. Dazu tragen mehrere Faktoren bei.
Unternehmen müssen nach einem Wechsel in die Cloud nicht mehr in teure Hardware, Serverraum, Netzwerkgeräte und Personal investieren, um diese Ressourcen zu verwalten. Laut einer Studie von IDC können Unternehmen, die in die Cloud migrieren, ihre IT-Ausgaben um durchschnittlich 14,2 % senken.
Skalierbarkeit ist ein weiterer wichtiger Vorteil der Cloud. Mit Cloud Computing reagieren Unternehmen schnell und einfach auf die Bedürfnisse ihres Geschäfts, indem sie Ressourcen hinzufügen oder entfernen. Benötigte Kapazitäten können in Echtzeit angepasst werden, womit eine bessere Auslastung und Ressourcenausnutzung erreicht werden kann.
Darüber hinaus bieten viele Cloud-Anbieter Pay-as-you-go-Modelle an, bei denen Kunden und Kundinnen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen bezahlen. Unternehmen haben also keine hohen Upfront-Kosten und bezahlen nur für das, was sie tatsächlich nutzen. Eine Studie von RightScale aus dem Jahr 2019 ergab, dass Unternehmen, die eine optimierte Cloud-Infrastruktur einsetzen und ein Pay-as-you-go-Modell nutzen, bis zu 64 % an Kosten einsparen können.
Ein weiterer Vorteil von Cloud Computing ist die Möglichkeit, Ausfallzeiten zu reduzieren. Cloud Computing ermöglicht es Unternehmen, ihre IT-Infrastruktur in redundanten Rechenzentren zu betreiben. Im Falle eines Ausfalls kann ein anderes Rechenzentrum einspringen. Dies reduziert die Ausfallzeiten und stellt ständige Verfügbarkeit sicher. Zudem werden Overhead-Kosten wie Strom, Kühlung und Personal für die Wartung der Infrastruktur obsolet.
Cloudbasiert und kostensparend: Data Management Tools Out-of-the-Box
Data Management nimmt in vielen Unternehmen bereits einen hohen Stellenwert ein. Die Umsetzung bleibt aber vielerorts sowohl organisatorisch als auch technologisch unter ihren Möglichkeiten. Zu den größten Herausforderungen gehört die Auswahl geeigneter Tools, wenn sie einen Modern Data Stack aufbauen möchten. Ein Modern Data Stack ist ein schichtweise kombiniertes System von automatisierten Services, die Daten sammeln, kombinieren, analysieren und den Wert von Daten heben. Auf der grundlegendsten Ebene schlägt ein Modern Data Stack die Brücke zwischen Rohdaten auf der einen und Data Analytics auf der anderen Seite. Diese Tool-Landschaft, mit der Daten verarbeitet werden können, muss aber weder selbst zusammengestellt werden, noch müssen dadurch hohe Kosten entstehen.
Ein hervorragendes Beispiel für ein Tool, das alle Funktionen in einem kombiniert, ist die Y42 DataOps Cloud des gleichnamigen Anbieters. Y42 hat die besten Tools für jeden Schritt der Data Pipeline nativ integriert, sodass Nutzende über No-Code und Code Interfaces ihre Pipelines verwalten und durch Data Governance kontrollieren können. Die Plattform managed damit einen Modern Data Stack und setzt auf die Cloud Data Warehouses Snowflake und Google BigQuery auf. Anwendende bauen auf dieser Plattform ihre Daten-Pipelines und machen die wichtigsten Daten für ihr Unternehmen zugänglich.
Unternehmen, die auf etablierte und zukunftsorientierte Tools setzen möchten, können mit einer Lösung wie Y42 auf einen voll funktionsfähigen Modern Data Stack in der Cloud setzen. Niemand muss sich mehr auf tiefer Detailebene mit der Auswahl von Tools innerhalb eines Data Stack auseinandersetzen. Fällt die Wahl auf einen solchen Managed Stack, fallen die Kosten für Entwicklung, Schulung und Support sehr viel niedriger aus.
TCO mit neuen Technologien senken
Die Total Cost of Ownership kann mit neuen Technologien massiv gesenkt werden, anfängliche Investitionen in neue Technologien, Strukturen und Prozesse amortisieren sich innerhalb kürzester Zeit. Voraussetzungen hierfür sind neben einer unternehmensübergreifenden Cloud-Strategie die gut kalkulierte Auswahl von Data Management Tools, die genau die Anforderungen des Unternehmens abdecken. Nach dem Motto “Start small, scale big” bauen Unternehmen ihre Cloud-Initiativen eindrucksvoll aus, wenn sie künftige Data-Projekte im Kleinen ausprobieren und mithilfe flexibler Cloud-Technologien bei Bedarf entsprechend hochskalieren.
Und was kostet der Einstieg in Cloud Solutions nun? Natürlich können wir kein Preisschild an die Cloud hängen. Denn so einzigartig jedes Unternehmen mit all seinen Anforderungen ist, so individuell lassen sich cloudbasierte Lösungen zusammenstellen. Jedes Unternehmen sollte unter Einbezug seiner eigenen Parameter eine eigene Gesamtkostenanalyse anstellen. Das Ergebnis aber können wir jetzt schon voraussehen: Der Umstieg wird Kosten einsparen. Dabei helfen wir gern.
