企业如何克服数据成本焦虑

在IDC对500多名高级IT决策者进行的一项调查中揭示了数据管理方面的重大担忧，因为超过一半(52%)的人认为他们的数据管理支出不可持续。这一令人担忧的趋势凸显了当今企业面临的关键挑战——有效管理不断增长的数据量和复杂性。

由于数据现在已经是一项关键资产，数据管理成本的上升给公司带来了巨大的财务负担，因此有必要采用创新策略来解决这些不断上升的费用。

随着企业逐步进行数字化转型，他们经常遇到云计算的挑战。虽然云提供了极大的灵活性和广泛的服务，但它也可能导致意想不到的成本增加，这与提供可预测费用的传统本地服务器不同。随着数据量的增长，与云存储、处理和管理相关的成本正在迅速失控，并导致不可持续的费用。

这些成本并不仅仅与数据量有关，它们也来自复杂的数据处理和系统效率低下。此外，存储选项的多样性以及在云提供商之间或内部部署系统之间移动数据的额外费用会使预算规划变得更加复杂。因此，企业能够平衡云的优势和管理意外成本的能力变得极其重要。

一项正在获得关注的创新是数据管理的“逻辑”方法，它优先考虑数据的可访问性和使用，而不是其物理位置。

该方法利用数据虚拟化将来自分布式数据源的数据抽象并集成为统一的、易于访问和理解的格式。通过将数据的逻辑视图与其物理存储解耦，逻辑数据管理可以简化数据分析和业务智能流程，促进来自多个来源的数据的聚合和分析，而无需大量的数据复制。它还可以增强跨不同系统的治理、安全性和遵从性。

采用逻辑方法进行数据管理的组织处于独特的位置，可以利用从适用数据源提取的丰富元数据池。这使企业能够详细了解数据用户的活动和数据源本身，从而全面了解整个数据环境。这样的视角对于做出明智的数据策略决策，着眼于优化性能和成本至关重要。

这种方法的主要组成部分是活动元数据，它提供了关于如何使用数据和系统如何执行的动态上下文见解。活动元数据是理解数据访问模式、工作负载需求和数据处理整体效率的关键。对于需要有效预测和管理数据管理成本的企业来说，这些见解尤为宝贵。通过将活动元数据与逻辑数据管理相结合，企业可以更好地了解其数据环境，从而做出更明智的决策，并增强对其数据管理实践的控制。

当逻辑数据管理的原则应用于财务运营（FinOps）时，企业可以预测通常不稳定的云基础设施成本，并优化其数据策略，以在保持性能的同时管理成本。FinOps与逻辑数据管理的融合标志着在当今数字化驱动的商业环境中向更可持续、更高效的数据处理的关键转变。

这是因为FinOps代表了云支出管理方式的文化和运营转变。它结合了系统、实践和原则，将财务问责制引入云计算的可变支出模式。FinOps还使企业能够跟踪、分析和优化其云支出，以实现最大的效率和效果。

例如，考虑一家正在努力应对不断上升的数据管理成本的医疗保健提供商。通过与提供详细元数据分析的供应商合作，提供商可以深入了解其数据使用模式，因为提供商的仪表板揭示了数据存储和检索过程中的低效率。利用这些信息，企业简化了操作，这使他们能够利用FinOps的强大功能，在不影响数据可访问性或安全性的情况下实现显著的成本节约。

FinOps原理与逻辑数据管理方法提供的洞察力的集成创造了强大的协同作用。FinOps为财务管理提供运营结构，而逻辑数据管理平台的元数据洞察则为成本优化和性能提升提供了有针对性的策略。

随着企业应对管理不断增长的数据量的复杂性，逻辑数据管理平台的作用变得越来越重要。这些平台的核心价值在于，它们能够通过为访问组织的分布式数据资产提供集中位置来简化数据访问。这种集中化是一个主要的好处，使企业更容易有效地管理和利用他们的数据。