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डेटा एनालिटिक्स सेवाओं की लागत कितनी है?

डेटा एनालिटिक्स सेवाओं की लागत कितनी है? वास्तविक प्रोजेक्ट और रिटेनर रेंज, साथ ही कारक — डेटा वॉल्यूम, स्रोत और डैशबोर्ड — जो कीमत को बढ़ाते हैं।

एब्सट्रैक्ट प्रोजेक्ट-वर्सस-रिटेनर स्प्लिट, जिसमें नेवी और ब्लू में डेटा वॉल्यूम के हिसाब से कॉस्ट मार्करों को स्केल किया जाता है।

डेटा एनालिटिक्स सेवाएं एक ही अच्छी तरह से स्कोप किए गए डैशबोर्ड के लिए लगभग $3,000 से $40,000 या उससे अधिक तक चलती हैं, जिसमें चल रहे रिटेनर्स आमतौर पर $3,000 और $15,000 प्रति माह के बीच आते हैं। यह रेंज इतनी व्यापक है क्योंकि “एनालिटिक्स” में स्वच्छ डेटा पर एक चार्ट से लेकर हर रात एक दर्जन सिस्टम से निकलने वाली पाइपलाइन तक सब कुछ शामिल होता है।

प्रोजेक्ट रेंज से लेकर एंकर ऑन तक

यदि आप एक निर्धारित डिलिवरेबल खरीद रहे हैं, तो ये ब्रैकेट बहुत उम्मीदें जगाते हैं:

सहभागिता विशिष्ट लागत इसमें क्या शामिल होता है
सिंगल डैशबोर्ड $3,000—$12,000 मौजूदा, अधिकतर स्वच्छ डेटा पर एक रिपोर्ट
रिपोर्टिंग सूट $12,000—$30,000 कई कनेक्टेड डैशबोर्ड और मेट्रिक्स
डेटा वेयरहाउस सेटअप $25,000- $60,000+ पाइपलाइन, मॉडलिंग, एक क्वेरी करने योग्य एकल स्रोत
तदर्थ विश्लेषण $2,000—$10,000 आपके डेटा के साथ एक विशिष्ट प्रश्न का उत्तर दिया गया

आप जो वर्णन कर रहे हैं, उसके लिए ब्रैकेट के बाहर का उद्धरण आपके हस्ताक्षर करने से पहले सवाल करने लायक है।

प्रोजेक्ट बनाम रिटेनर

पहला फैसला कीमत नहीं है, यह आकार है। किसी प्रोजेक्ट की शुरुआत, अंत, और उसे डिलीवर किया जा सकता है — जो एक बार के डैशबोर्ड या वेयरहाउस स्टैंड-अप के लिए अच्छा है। एक रिटेनर हर महीने एनालिटिक्स क्षमता का एक स्थिर ब्लॉक खरीदता है — यह तब अच्छा होता है जब नए प्रश्न आते रहते हैं और डेटा बदलता रहता है। रिटेनर्स आमतौर पर प्रयास के स्तर के हिसाब से कीमत तय करते हैं: महीने में कुछ दिन निचले स्तर पर होते हैं, उच्च स्तर पर लगभग निरंतर सहायता मिलती है।

असल में नंबर किस चीज से चलता है

तीन चीजें एनालिटिक्स कोट को किसी भी चीज़ से ज़्यादा आगे बढ़ाती हैं।

डेटा वॉल्यूम स्पष्ट है, लेकिन यह गीगाबाइट के लिए कम मायने रखता है और इस बात के लिए अधिक मायने रखता है कि क्या आकार वास्तविक इंजीनियरिंग को मजबूर करता है — पाइपलाइन, वेयरहाउसिंग, परफ़ॉर्मेंस ट्यूनिंग — स्प्रेडशीट-स्केल समाधान के बजाय। दूसरा है आपके स्रोतों की संख्या और गड़बड़ी। एक स्वच्छ डेटाबेस से पैसा निकालना सस्ता है; एक दूसरे से असहमत पांच प्रणालियों को समेटना वह जगह है जहाँ बजट गायब हो जाते हैं। तीसरा यह है कि कितने डैशबोर्ड हैं और उन्हें कितना इंटरैक्टिव होना चाहिए। एक स्थिर मासिक रिपोर्ट, लाइव, फ़िल्टर करने योग्य, सेल्फ-सर्व टूल की लागत का एक अंश है।

जहां बजट लीक होते हैं

डेटा क्लीनअप को कम आंकना सबसे आम समस्या है। टीमें पॉलिश किए गए डैशबोर्ड की तस्वीर लेती हैं और भूल जाती हैं कि डेटा भरोसेमंद होने के कारण ज़्यादातर काम ऊपर की ओर होता है। दूसरा लीक डैशबोर्ड बनाना है, जिसे कोई नहीं खोलता है। एक अच्छी रिपोर्ट जो किसी निर्णय को नहीं बदलती है, वह है शुद्ध लागत। किसी भी चीज़ को चालू करने से पहले, उस फ़ैसले का नाम बताइए, जिसके बारे में वह सूचित करेगा — अगर आप ऐसा नहीं कर सकते, तो आप अभी तक ख़र्च करने के लिए तैयार नहीं हैं।

स्वींट AWS और आधुनिक डेटा स्टैक पर एनालिटिक्स बनाता है, जिसे या तो एक निश्चित प्रोजेक्ट या मासिक रिटेनर के रूप में स्कोप किया जाता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि आपकी ज़रूरत की कोई समाप्ति तिथि है या नहीं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

  • सिंगल डैशबोर्ड बनाने में क्या खर्च होता है?

    स्वच्छ, अच्छी तरह से संरचित डेटा पर केंद्रित डैशबोर्ड आमतौर पर $3,000 से $12,000 तक चलता है। जब डेटा को साफ़ करने की ज़रूरत होती है, कई डिस्कनेक्ट किए गए सिस्टम में रहता है, या मांग के बजाय स्वचालित रूप से रीफ़्रेश करना पड़ता है, तो कीमत तेज़ी से बढ़ती है।

  • क्या मुझे किसी प्रोजेक्ट या रिटेनर के लिए भुगतान करना चाहिए?

    एक बार की परियोजना एक परिभाषित डिलिवरेबल पर फिट बैठती है - एक डैशबोर्ड, एक डेटा वेयरहाउस सेटअप, एक विशिष्ट विश्लेषण। एक मासिक रिटेनर चल रही ज़रूरतों को पूरा करता है, जहां सवाल आते रहते हैं और डेटा बदलता रहता है। कई टीमें किसी प्रोजेक्ट से शुरुआत करती हैं, फिर एक रिटेनर के पास चली जाती हैं, जब एनालिटिक्स उनके काम करने के तरीके का हिस्सा बन जाता है।

  • डेटा वॉल्यूम कीमत को इतना प्रभावित क्यों करता है?

    छोटे डेटासेट को स्थानांतरित करना और क्वेरी करना आसान है। बड़े लोग स्टोरेज, पाइपलाइन और प्रदर्शन के बारे में निर्णय लेने के लिए मजबूर करते हैं, जिससे इंजीनियरिंग का काम बढ़ जाता है। यह कच्चे आकार के बारे में कम है और इस बारे में अधिक है कि क्या वॉल्यूम आपको उस चीज़ से आगे ले जाता है जिसे एक साधारण सेटअप हैंडल कर सकता है।

  • एनालिटिक्स कोट बैलून क्या बनाता है?

    गन्दा और बिखरा हुआ स्रोत डेटा। अगर आपके नंबर पांच सिस्टम में रहते हैं जो एक-दूसरे से सहमत नहीं हैं, तो बजट का अधिकांश हिस्सा विश्लेषण होने से पहले उनका मिलान करने में चला जाता है। आपका डेटा जितना साफ और समेकित होगा, बोली उतनी ही कम होगी।

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