डेटा एनालिटिक्स सेवाओं की लागत कितनी 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।