数据架构中最易犯的昂贵错误：混淆运行成本与总拥有成本（TCO）

每位数据领导者或许都有过这样的经历。

你身处会议室，看着一张名为“成本比较”的幻灯片。上面展示着两个平台的条形图，其中一个平台的成本明显更低。有人颇为自豪地说道：

“看——这个运行起来便宜了 30%！”

在那一刻，大家都忽略了一个关键事实：运行数据和拥有数据并非同一概念。

数据架构中，究竟哪些成本应被优先考虑呢？

数据空间的繁荣并非依赖于繁重的开发，而是依靠持续的维护和运营，从而激发其真正的潜力！

运行成本就如同只关注健身房的会员费，却忽略了通勤的时间和费用、购买运动装备的开支，以及因没去健身房而产生的愧疚感。

它只是巨大且昂贵的冰山一角，也就是总拥有成本 (TCO)中可见的部分。

那么，数据空间中的 TCO 到底是什么呢？

简单来讲：

TCO = 为维持数据生态系统正常运行并发挥作用所付出的一切成本（包括金钱、时间和精力）。

具体而言：

TCO = 运行成本 + 流程成本 + 互操作性成本 + 人力成本 + 灵活性成本 + 变更管理成本 + 机会成本

听起来是不是很有门道？接下来，我们通过一些真实案例和残酷的现实来解读这个等式。

数据生态系统的隐性成本

运行成本——备受关注的重要指标

运行成本一目了然。它涵盖了计算费用、存储成本，也就是所谓的“每次查询的费用”或“每 TB 的费用”。这也是供应商在幻灯片中着重强调的唯一成本。

诚然，运行成本很重要，但它也往往是 90% 错误决策的开端。

示例：我有一位从事零售业的同事曾说：“我们打算迁移到平台 X，它的运行成本比我们现有的平台便宜 40%。”

然而，六个月后，由于作业调度效率低下和并发开销过高，他们的数据流水线运行时间延长了一倍。理论上他们节省了 40% 的运行成本，但在计划外的计算上却多支出了 80%。

廉价的计算资源就像廉价的寿司，看似划算，实则后续会让你付出高昂的代价。

流程成本——隐藏的工程负担

流程成本指的是为使平台正常运行而围绕其开展的一系列操作所产生的成本，包括：

数据提取、转换、编排

监控、可观察性、治理

文档管理（实际上，很少有人会及时更新）

每一个环节都会增加隐性成本。

示例：一家消费品公司在其平台上构建了数据湖，但该平台不支持增量更新。因此，他们每晚都要重新处理数 TB 的数据，仅仅是为了更新几条记录。当被问及原因时，一位工程师回答：

“因为我们一直都是这么做的。”

他们每月在计算上的花费高达数万美元，这并非技术本身的问题，而是流程不合理导致的成本增加。

这就是流程成本——为“现状尚可”所付出的代价。

互操作性成本——孤立运行的代价

有一个不容忽视的事实：在数据领域，你永远无法独自完成所有工作——每个平台最终都需要与其他平台进行交互。

如果你的数据生态系统无法实现轻松互操作，就会面临数据重复成本的问题。

示例：一家全球零售商将其整个仓库数据采用专有格式存储。当他们的 AI 团队想在Databricks中进行实验时，却发现无法直接读取这些数据。于是，他们不得不将 PB 级的数据复制到 Parquet 等开放格式中。

这导致存储成本瞬间翻倍，每次从不同计算机读取数据都要额外付费，集成时间也增加了两倍。当被问及原因时，数据架构师无奈地表示：

“有人告诉我们这个仓库很便宜。”

互操作性并非锦上添花，而是数据系统生存的必要条件。封闭的系统就像难以摆脱的前任，紧紧束缚着你的数据。

人力成本——容易被忽视的关键因素

这部分成本往往没有被纳入预算，但却实实在在地影响着总拥有成本。

当工程师：

花费一个周末调试数据管道

第 14 次重写脚本

由于工具不支持而手动跟踪数据血统

……你的 TCO 就在悄然上升。

示例：一位金融客户自豪地展示了他们的“自动化”数据提取框架。当被问到该框架的失败频率时，首席工程师回答：

“仅限以 Y 结尾的日子。”

这哪里是一个自动化系统，分明是需要工程师全职维护的工作。

工程师的时间是最宝贵且无法挽回的资产。

灵活性成本——面向未来的投资

技术的发展日新月异，今天看似完美的解决方案，明天可能就会成为发展的瓶颈。

真正需要考虑的问题不是“现在的成本有多低？”，而是“未来进行升级和变革的难度有多大？”

示例：一家电信公司为了节省成本，将所有分析功能都构建在 GCP 原生服务上。两年后，他们想在 AWS 上运行工作负载以开拓新市场，却发现整个系统都与 GCP 平台深度绑定。

最终，他们不得不重建一半的系统。

这就是灵活性成本——为未来的自由和发展所付出的代价。具备灵活性不仅能节省成本，还能让你在周末安心休息。

变更管理成本——持续的运营挑战

每次系统升级、迁移、合规性变更或新法规出台，都会带来额外的运营成本。

添加新的数据域是否容易？

新工程师或业务用户能否快速上手？

更换或淘汰工具是否困难？

示例：当 GDPR 和 CCPA 合规成为强制要求时，采用去中心化、硬编码数据管道的公司花费了数月时间构建手动退出和删除流程。而采用集中式治理和元数据目录的团队则在数周内就完成了这项工作。

这种差异并非源于技术，而是 TCO 成熟度的体现。

前者将变更管理融入架构设计，而后者则在架构中留下了诸多需要后期修复的问题。

机会成本——潜在的巨大损失

最后，也是最容易被忽视的成本：因行动迟缓而错过的机会。

你每天忙于解决数据管道的问题，就没有时间去构建新的机器学习模型；你每周花费大量时间进行数据协调，营销团队就无法为客户提供个性化服务。

合理的架构不仅能降低成本，还能加速价值的实现。因此，高 TCO 的系统不仅会影响预算，还会阻碍业务的增长。

示例：一家零售商希望实现现代化的个性化服务，这需要可靠的实时消费者数据。如果底层数据模型碎片化或处理速度缓慢，无论人工智能技术多么先进，都无法实现预期目标。

成功不仅取决于模型本身，还依赖于高效的数据基础架构。

这就是注重 TCO 所带来的长期回报。

让我们来深入分析

这是一个看似简单的公式，但背后却蕴含着深刻的意义

坦率地说：运行成本是可以精确衡量的，而 TCO 则更多地依赖于实际经验。

运行成本可以清晰地呈现在 Excel 表格中，而 TCO 则体现在凌晨 2 点仍在进行的 Slack 讨论中。

决定数据策略成败的往往是那些突发事件、集成难题、重复数据和疲惫不堪的工程师，而不是云服务的优惠额度。

优化运行成本，只能在短期内降低季度成本；而优化总体拥有成本，则是在为公司的长期稳健发展奠定基础。

领导层为何需要重新审视成本考量

领导者通常喜欢用指标来衡量一切，但并非所有指标都具有同等的重要性。在比较数据平台时，问题不应仅仅局限于“谁更便宜？”，而应思考“谁更具可持续性、互操作性和赋能能力？”

如何选择合适的数据平台？

合适的平台往往不是运行成本最低的那个，而是能够最大程度减少整个数据生命周期中各种摩擦的平台。

这包括：

新用户能够轻松入职并快速提升技能。

数据管理具备较高的自动化水平。

在可变负载下，成本具有可预测性。

能够避免被供应商锁定。

支持跨生态系统的开放标准和互操作性。

当你从整个数据生命周期的角度进行考量，而不仅仅关注运行成本时，所做出的决策将更加明智，而不仅仅是为了在季度评审中好看。

用咖啡来类比，或许能让你更好地理解

运行成本就像咖啡的价格，而 TCO 则是烧水、买牛奶、找糖、洗杯子，以及向孩子解释为什么炉子还开着所花费的精力。

前者只是一次交易，而后者则关乎整个使用体验。

我的建议

下次供应商宣称：

“我们的运营成本更低。”

你应该追问：

“ 但是，拥有、运营和持续使用它的真正成本是多少？”

在签署新的数据平台合同或续签现有合同时，不要仅仅追求最低的运行成本，而要全面考虑总拥有成本。思考它对互操作性、人力投入、灵活性和长期变化的影响。因为在数据领域，启动成本低往往意味着后续维持成本高昂。

本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。

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