Hoeveel kost een dataplatform? Deze vraag is niet in harde euro’s te beantwoorden. Maar we kunnen wel de opbouw van de kosten omschrijven. In deze blog lees je waaruit de kosten van een dataplatform bestaan en waar die op gebaseerd zijn.
Voorafgaand aan de implementatie van een dataplatform bespreken wij altijd de kostencomponenten. Daarbij vragen we ook wat het beleid van een organisatie rondom uitbesteding is. Oftewel, welke werkzaamheden wil jij als klantorganisatie zelf uitvoeren en welke activiteiten besteed je liever uit? Gezamenlijk komen we tot een logische indeling van activiteiten. In het algemeen zien we een tendens dat organisaties de technische aspecten meer en meer uitbesteden en de meer business-gerelateerde activiteiten zelf uitvoeren.
Kostencomponenten
- Project. Dit zijn de eenmalige kosten van de mensuren voor het realiseren van het dataplatform. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het bouwen van de dashboards en rapportages, het modelleren van de data en het realiseren van de dataprocessen (ETL).
- Cloud / Hard- & software. Hierbij betreft het de periodieke kosten van de (public) cloud-omgeving of, indien het platform on-premise wordt gerealiseerd, de kosten voor hardware en software.
- Beheer. Dit zijn de periodieke kosten voor het in standhouden van de oplossing. Denk hierbij aan monitoring van de ETL-processen, het oplossen van incidenten, aanpassingen doorvoeren in de autorisatie en het behandelen van gebruikersvragen.
- Onderhoud. Hieronder vallen de kosten met betrekking tot wijzigingen op het dataplatform nadat het project is uitgevoerd. Veelal worden deze kenbaar gemaakt van wijzigingsverzoeken (RFC’s). Het onderhoud kan een kleine wijziging zijn (bijv. wijziging van een rapport), maar kan ook een grotere wijziging zijn (bijv. het aansluiten van een additionele databron). De praktijk wijst uit dat een dataplatform begint dat de wijzigingen in de loop van de tijd kleiner worden, met ad hoc een grotere wijziging. Over het algemeen nemen de eenmalige project- en onderhoudskosten in de loop de jaren af.
- Implementatie. Dit zijn de kosten om het gebruik van het dataplatform te stimuleren en optimaliseren. Het betreft dat ondersteuning in allerlei vormen, van enkelvoudige vragen over de oplossing tot en met allerlei soorten opleidingen: van klassikale (basis)trainingen tot en met het training-on-the-job. Deze trainingen kunnen technisch van aard zijn, maar ook functioneel. Denk hierbij aan trainingen op welke wijze managers datagedreven kunnen sturen.
Kostendrivers
De kosten van een dataplatform zijn sterk afhankelijk van een aantal aspecten (kostendrivers). Als een klant aan ons vraagt een indicatie van de kosten af te geven, dan onderzoeken we met name deze aspecten. Deze kostendrivers kan je ook hanteren om de kosten van een dataplatform te beperken, door de eisen aan het dataplatform te beperken.
De kosten van een dataplatform worden met name bepaald door:
- Systeemlandschap. Een dataplatform wordt gevoed door interne en externe databronnen van een organisatie. Het aantal bronsystemen bepaalt in grote mate de kosten van een dataplatform, omdat de realisatie van de gegevenslogistiek een groot deel van de inspanning van de realisatie van een dataplatform betreft. Bovendien is elk extra bronsysteem een extra risico bij het beheer van de oplossing (connectiviteit e.d.).
- Uniformiteit business-model. Indien het business-model van de klantorganisatie zeer divers en gedecentraliseerd is, betekent dat dat het dataplatform ook zeer diverse data moet beheren. Denk hierbij aan het aanbieden van verschillende soorten producten en diensten, of verschillende processen per (decentraal) organisatieonderdeel.
- Datavolume. Indien de datavolumes groot zijn, dienen specifieke maatregelen getroffen te worden om de performance te optimaliseren. Deze maatregelen zijn kostenverhogend. Denk hierbij aan snellere en meer hardware, specifieke software (bijv. snelle databases) en meer performance-tuning-werkzaamheden bij zowel het verwerken van de data als het opvragen van de data.
- (Versie)historie. Organisaties kunnen als eis stellen dat alle rapporten volledig reproduceerbaar moeten zijn. Dat betekent dat op alle gegevens versiehistorie moet worden toegepast. Alhoewel dit goed mogelijk is en wordt ondersteund door datamodelleringsmethodes, moet de impact op de inspanning op het project, onderhoud en beheer niet onderschat worden. In de praktijk zien we veelal dat organisaties kiezen voor een mixvorm, waarbij versiehistorie op een aantal belangrijke gegevenselementen wordt toegepast, maar niet op alle gegevenselementen.
- Actualiteit data. Van oudsher werd een datawarehouse maandelijks, wekelijks of dagelijks geactualiseerd. Dat volstond voor de periodieke stuurinformatie. Tegenwoordig zien we dat een dataplatform steeds meer operationeel wordt ingezet en dat vraagt ook om het realtime verwerken van gegevens, zodat de gegevens (nagenoeg) actueel zijn. Realtime verwerken van data heeft impact op architectuur, waardoor project- en beheerkosten toenemen.
- Software Lifecycle Management. Afhankelijk van de omvang van de organisatie en het belang van een dataplatform worden eisen gesteld aan software lifecycle management. Bij grote en belangrijke dataplatformen eisen organisaties een uitgebreide OTAP-omgeving (Ontwikkel, Test, Acceptatie en Productie), waarbij de promotie tussen omgevingen geautomatiseerd plaatsvindt, inclusief geautomatiseerde regressietesten en versiebeheer. Al deze eisen leiden tot hogere kosten. Overigens kunnen deze maatregelen op termijn tot lagere kosten leiden, doordat deze maatregelen leiden tot hogere kwaliteit leiden en daardoor minder incidenten. Dit is ook afhankelijk hoeveel wijzigingsverzoeken op termijn dienen te worden doorgevoerd.
- Service Level Agreement. In de beheerfase wordt een service level afgesproken. Hierin leggen we bijvoorbeeld vast hoe snel incidenten dienen te worden behandeld (en opgelost) en of dit alleen tijdens kantooruren plaatsvindt of ook in het weekend of 24/7. Hogere eisen leiden ook tot hogere kosten.
- Architectuur en technologische keuzes. Architecturele en technologische keuzes kunnen enorm veel impact op de kosten hebben. Op basis van onze jarenlange ervaring hebben wij een kostenefficiënte architectuur ontworpen met softwarecomponenten met een goede prijs/prestatieverhouding. Per situatie kunnen specifieke keuzes gemaakt worden, passend bij de eisen, wensen en context van de organisatie.
- Additionele functionaliteit. Rondom een dataplatform kunnen additionele functionaliteit worden geboden. Denk hierbij aan functionaliteit rondom masterdatamanagement, metadatamagement, datavalidatieprocessen, specifieke analytics en complexe autorisatie-eisen.
Wil je weten wat een dataplatform voor jou kost? Neem dan contact met ons op.
