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分析定价模式

分析定价模式

洞察分析定价模式的真实成本

几年前,我有一个客户希望将他们的国际业务添加到现有的数据仓库中,当时该数据仓库只支持美国用户。他们要求我分析一下需要的额外投资。独立而言,资源(和相关的投资)原本会相当巨大。  然而,当我查看工作负载和使用模式时,发现几乎整个新用户集都可以利用当前系统,无需进行额外的投资,因为国际使用发生在美国用户使用率低的时期,他们可以利用许多相同的工作负载(即,我们可以消除工作负载冗余)。

尽管这不是一个很好的销售结果,但它确实显示了共享生产系统和尽可能多地利用投资的优势(即“榨干资产”)。有意思的是,我们遇到的最大问题是如何分担成本;国际部门认为这是一个已经存在的环境,但美国希望因为已经进行了初始投资而获得一些经济利益。尽管这对整个公司来说是最好的财务结果(首席财务官当然对这个答案很满意),但这确实印证了共享分析平台时最大的挑战之一:如何公平地分担成本?

定价分析简史

从历史上看,这种定价困境导致许多人试图量化分析的成本,以便建立一个公平的模式。一些已经尝试过的方法包括:
 
  • 分配存储 – 易于量化,但这始终是一种可疑的成本分摊方式,因为对于任何分析平台来说,存储是成本最低的组件(与 CPU 和 I/O 相比)。
  • 用户数量 – 尽管用户在查询数量和复杂性方面存在很大差异;
  • 运行的查询数量 – 同样,很容易量化,但肯定不是所有的查询都一样;以及
  • 衍生价值 – 如果您能量化,您可能最终会惩罚那些成功执行其分析工作的组织,而奖励那些错误地执行其分析工作的组织。
注意到与上述方法(以及其他方法)相关的所有负面因素,以及持续进行的从资本平台投资到 软件订阅定价模式的普遍变化,如今,人们开始对纯粹基于使用量的分析定价模式产生了兴趣。乍一看,这似乎是一个理想的方案:使用按量定价,用户将根据其平台使用量来计费,即根据实际使用的计算和存储资源,而不是简单地提供和可供使用。按量定价有许多优点:部署灵活、易于量化以及易于向相关组织计费。对于某些用例,这些完全正确。然而,仅基于使用情况计费并不是适用于每一个人的解决方案,因为它有可能变成一种非常昂贵的方法,因为分析用例在资源消耗方面差异很大。
 
那么,分析定价方法的解决办法是什么呢?一种方法就是看看它如何应用于我们管理个人交通费用。

关于分析定价模式,我们能从交通中学到些什么?

按需乘车服务已经迅速普及,因为其几乎无处不在、灵活(随时随地使用),而且您只需为您需要的服务付费。然而,经常前往不同地点的用户可能更喜欢租车的灵活性和潜在的节省,他们为特定时间和/或里程的特定容量支付固定的费率,如果使用超出了这一范围,则需支付更多的费用。最后,还可以选择购买或租赁汽车(主要是固定投资),尽管前期总体承诺费用最高,但出行次数越多,这种选择的成本效益就越高。

如果我们将这三种选择以“资产用量”为 X 轴,以“出行成本”为 Y 轴,做一个简单的描绘, 我们将看到如下图表:
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尽管这三种选择的成本/收益过于简化,但这确实表明,根据特定的使用情况,这些选择中的任何一种都可以被视为最具成本效益:按需最适合于低使用率,可变最适合于中等使用率,而固定则最适合于高使用率。事实上,最好的选择取决于您的交通需求是什么,以及在这些需求的范围内您需要多大的灵活性。还要注意:灵活性可能会付出相当大的代价,在某些时候,纯粹的财务实用性可能远远超出任何适应使用模糊性的愿望。那么,当一家公司想要投资于一个分析平台时,该怎么做?

采用灵活的定价方法

以上图表中没有显示的是,我们可能会选择所有交通方式的组合,混合使用各种模式来满足我们的需求。对于我们应该如何看待分析投资,也是这样的范式。在不同的情况下,我们投资于特定平台并“榨干资产”的能力可能非常合理(固定容量定价)。其他时候,我们需要特定级别的容量,但我们不是全天候都需要这种容量(可变容量定价)。最后,有些时候,我们需要做一些容量需求可能很大的事情,但我们的实际使用是零星的(按需定价)。下表概述了与这三种模式相关的优点和缺点,以及可能可以最佳地应用每种模式的典型用例。

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每一种定价模式在特定的情况下都是合理的,应该是任何投资考虑的组成部分。就像我们选择交通方式一样,取决于我们的总体需求以及我们在特定时间点的需求。在决定选择哪种技术时,除了财务方面的考虑,还有其他考虑因素。

进行分析性投资时需要考虑的 3 个关键因素

云计算和相关技术的特点是能够快速扩展以满足最终用户的需求。因此,许多分析供应商现在有了基于这种可扩展性的创新性定价方法。我们可以从 过去的炒作周期中吸取教训,比如 Hadoop。硬件可扩展性从来不是 Hadoop 的问题,人们在没有真正评估 Hadoop 是否支持推动显著商业价值所需的分析用例类型的情况下就投身于这项技术。云计算无疑改写了基础设施采购的规则。然而,扩展硬件的能力(以及可扩展性的定价)只是解决分析需求的一个功能。在这方面的任何评估都应牢记以下三点:
 
  1. 不要惩罚用户创新
分析创新本质上就是探索和迭代。最终用户在发现有价值的东西之前,往往会多次探索,陷入死胡同。在某些情况下,针对每一次查询(而且在某些情况下,该查询返回的每一个数据块)对最终用户收费可能会导致创新窒息( 如果用户不断被提醒 提出问题的成本与潜在答案的价值)。换句话说,涉及分析探索时,您不希望因小失大。
 
  1. 不要对供应商缺乏创新进行奖励
有能力根据使用量向部门或业务单位计费,并有能力增加容量以满足该使用量,可以为企业在管理分析投资方面提供显著优势。然而,当供应商吹嘘这是他们的主要功能时,应格外小心,因为他们可能不会对投资于能使他们的系统更好、更快或更简单地用更少的资源做更多事情的功能感兴趣。 如果您的供应商主要关注的是想出一些有创意的方法来向您收取使用量的费用,那么他们可能不会有太大的动力去开发一种能随着时间推移而提高性能的产品。按小时付费的工作往往比按成绩付费的工作耗时更长。
 
  1. 采用灵活的定价政策
当涉及分析定价以及如何将其最好地应用于您的组织时,没有一刀切的方法。 即使是同一组最终用户,您可能会发现需要针对不同的工作负载利用不同的定价模式。就像交通类比一样,我们中的许多人都使用所有这三种模式,在特定情况下去到想要去的地方。在如何利用您的分析投资方面,您也应该有同样的期待。

采纳并投资分析,尤其是云计算,会有很多好处。分析是一个 热门话题 ,公司越来越重视分析,将其作为一种竞争优势。分析功能被归入存储柜的日子已经一去不复返了(是的,我真的是在存储柜中开始我的分析职业生涯的),相反,作为一个无处不在的组成部分,分析功能几乎处于每一个业务功能的前沿和中心位置。

但是,与任何投资一样,如何进行这些投资还有很多方面需要考虑,而不仅仅是按使用计费模式。在分析投资方面,具有灵活性和责任性非常重要。问题是,是把您的大部分时间花在那些关于某项特定技术将如何为您省钱的 古怪说法 上,还是专注于通过以一种 可预测、可靠和具成本效益的方式执行某项技术所能带来的价值上。 无论您以何种方式定价,都不要忘记您当初投资于该分析解决方案的原因——重塑您的业务……而不是让您的员工更容易应用
Portrait of Tom Casey

(Author):
Tom Casey

Tom Casey is Executive Account Director for Teradata. He has nearly 25 years of experience working with, designing solutions around, and helping global customers make analytics actionable. As a data analyst, Tom has successfully implemented the use of statistics to better segment and target customers in support of major corporate programs. He’s a featured speaker at conferences, author of several papers, and has a solid track record delivering enterprise-scale analytical solutions.

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