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애널리틱스용 가격 모델

애널리틱스용 가격 모델

분석을 위한 가격 모델의 실질 비용에 대한 관점 확보

몇 년 전 미국 사용자만 지원하던 기존 데이터웨어하우스에  해외 법인 운영을 추가하려는 고객이 있었습니다.그들은 추가 투자 측면에서 무엇이 필요할지 분석해달라고 요청했습니다.독립적으로, 리소스(및 관련 투자)가 상당했을 것입니다. 그러나 워크로드 및 사용 패턴을 살펴보면, 미국 사용자의 사용량이 적은 기간 중 해외 사용량이 발생하기 때문에 일련의 신규 사용자 전체가 추가 투자 없이 현재 시스템을 이용해 동일한 워크로드를 많이 활용할 수 있다는 사실(예: 워크로드 중복성 제거 가능)을 밝혀냈습니다.

훌륭한 판매 결과는 아니지만 생산 시스템을 공유하고 가능한 한 많은 투자를 활용하는 것(예: '자산을 최대치로 이용')의 이점을 강조했습니다.흥미롭게도, 최대의 문제는 비용을 분담하는 방식이었습니다. 국제 부서는 이를 이미 존재하는 환경으로 보았지만, 미국은 초기 투자를 통해 재정적 이익을 얻고자 했습니다.이게 바로 회사 전체에서 최고의 재정적 결과임에도 불구하고(CFO는 해답에 확실히 만족함), 분석적인 플랫폼을 공유할 때 제일 큰 문제점으로 착각하게 되는 질문이 있습니다. 어떻게 비용을 공평하게 분담할까요?

가격 책정 분석의 간략한 역사

역사적으로는 이러한 가격 책정 딜레마로 인해 많은 사람들이 분석 비용을 정량화하여 공평한 모델을 설정할 수 있었습니다.시도한 것들 중 일부는 다음과 같습니다.
 
  • 할당된 스토리지 – 정량화하기 쉽지만, 스토리지는 모든 분석적인 플랫폼에서 비용이 제일 적게 드는 구성요소(대비 CPU 및 I/O)이기 때문에 비용을 적용하기가 늘 모호한 방법이었습니다.
  • 사용자 수 - 사용자는 쿼리 수와 복잡성 측면에서 큰 차이가 납니다.
  • 실행 쿼리 수 - 다시, 쉽게 수량화할 수 있어도 모든 쿼리가 동일하지는 않습니다. 그리고
  • 파생된 가치 - 이를 계량화 할 수 있다면, 오히려 성공적이라 알고 있던 조직을 벌할 수도 있고, 반대로 잘못했다고 알려진 조직을 보상할 수도 있습니다.
위의 방법론과 관련된 모든 부정적인 점(그리고 다른 것들)만이 아니라 자본 플랫폼 투자에서 일반적으로 계속되는 소프트웨어 가입형 정액제 모델로의 이동에 주목하세요. 이제 분석을 위한 순수 소비량 기반의 가격 책정 모델에 관심이 증폭되고 있습니다.언뜻 보기에 이는 이상적인 시나리오 같습니다. 소비량 가격 책정을 이용하면, 사용자가 플랫폼에 얼마나 많이 소비하는지에 따라 요금을 부과합니다. 즉, 단순히 프로비저닝되고 사용 가능한 것이 아니라 실제로 사용한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 기반으로 합니다.소비의 많은 이점: 배포가 유연하고, 수량화가 쉬우며, 관련 조직에 손쉽게요금을 정산할 수 있습니다.또한 일부 사용 사례에서는 전적으로 사실이기도 합니다.사용량에 따라 청구를 하지만, 모두를 위한 솔루션은 아닙니다. 분석적인 사용 사례가 소비하는 리소스 측면에서 크게 달라서 잠재적으로 매우 비싼 방법으로 바뀔 수 있기 때문입니다.
 
그렇다면 분석을 위한 가격 책정 방식에 대한 해답은 무엇일까요?한 가지는 개인 교통비를 관리하는 방법에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보는 것입니다.

운송은 분석적인 가격 책정 모델에 대해 무엇을 알려줄까요?

주문형 승차 공유 서비스는 거의 보편적이고, (원하는 시간과 장소를 이용하므로) 유연하며, 필요한 만큼만 비용을 지불하기 때문에 폭발적으로 인기가 높아졌습니다.다른 장소로 자주 이동하는 사용자는 그럼에도 불구하고 특정 기간 및/또는 거리에 대해 특정 용량 세트에 대해 정해진 일련의 요율을 지불하고, 사용량이 그 이상일 경우 더 많은 비용을 지불하여 차량 임대에서 볼 수 있는 유연성 및 잠재적 절감 효과를 선호할지도 모릅니다.마지막으로 자동차를 구입 또는 리스하는 옵션(주로 고정 투자)이 있으며, 사전에 전체 약정이 제일 높더라도 이동을 많이 할수록 더욱 비용 효율적인 옵션이 될 수 있습니다.

'자산 소비'를 X축으로 '교통비'를 Y축으로 하는 표로 이 세 가지 옵션을 간략하게 표시하면 다음과 같은 내용을 볼 수 있습니다.
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비록 세 가지 옵션의 비용/이점을 지나치게 단순화했지만, 특정 사용 프로필을 기반으로 이러한 옵션 중 어느 것이든 가장 비용 효율적일 수 있음을 알게 됩니다. 주문형은 적은 사용량에 최적합하고, 가변형은 중간 사용량에 적합하고 고정형은 많은 사용량에 가장 적합합니다.진실은 최선의 선택이 운송에 필요한 것이 무엇이며 이러한 수요의 범위 내에서 얼마나 유연해야 하는지에 달려 있다는 것입니다.참고: 유연성은 상당한 비용이 들 수 있으며, 어느 시점에서 순수한 재정적 실용성은 사용 모호성을 수용하려는 욕구를 훨씬 능가할 가능성이 있습니다.그렇다면 분석적인 플랫폼에 투자하려는 기업은 무엇을 해야 할까요?

가격 책정에 대한 유연한 접근 방식 수용

이전 표에서 강조하지 않은 점은 모든 운송 옵션과 당사의 수요에 맞는 모델의 조합을 선택할 수 있다는 것입니다.이와 같은 패러다임은 분석적인 투자를 보는 방법에 관련한 사실입니다.다른 시나리오에서 특정 플랫폼에 투자하고 '자산을 최대치로 이용'하는 능력은 상당한 의미가 있습니다(고정 용량 가격 책정).다른 경우에는 특정 수준의 용량이 필요하지만, 해당 용량은 24x7(가변 용량 가격 책정)이 필요하지 않습니다.마지막으로, 필요한 용량이 상당할 수 있으나 실제 사용량이 산발적으로 발생하는 경우가 있습니다(주문형 가격 책정).다음 표는 개별 세 가지 모델과 관련된 장단점 및 각각 최대한 적용할 수 있는 일반적인 사용 사례에 대한 수준 높은 개요를 소개합니다.

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각 가격 책정 모델은 특정 상황에서 의미가 있을 수 있으며, 모든 투자 고려 사항의 필수적인 부분이 되어야 합니다.선택한 교통 수단과 마찬가지로, 총체적으로 필요한 것과 특정 시점에 필요한 것에 따라 달라집니다.어떤 기술을 선택할지 결정할 때 재정적 문제 외에도 다른 고려 사항이 있습니다.

분석적인 투자를 할 때 고려해야 할 3가지 핵심 사항

클라우드 및 관련 기술은 최종 사용자의 수요를 충족하기 위해 빠르게 확장할 기능을 갖춥니다.따라서 이제는 많은 분석적인 공급업체가 이러한 확장성을 기반으로 가격을 책정하는 창의적인 방법을 마련합니다.하둡과 같이 과거에 주목받던 경험에서 배워야 할 교훈이 있습니다.하드웨어 확장성은 하둡에서 문제가 되지 않았으며, 사람들은 중요한 비즈니스 가치 창출에 필요한 유형의 분석적인 사용 사례를 지원하는지 실제로 평가하지 않고 기술에 뛰어들었습니다.클라우드는 확실히 인프라 조달 방법에 대한 규칙을 새로 만들었습니다.그럼에도 하드웨어를 확장하는 기능(및 해당 확장성에 대한 가격 책정)은 분석 수요를 해결하는 데 있어 한 가지 특성일 뿐입니다.이 영역의 모든 평가는 다음 세 가지를 염두에 두어야 합니다.
 
  1. 사용자 혁신을 불이익주기 않기 않기
분석적인 혁신은 탐색에 관한 것이며, 본질적으로 반복적입니다.최종 사용자는 가치 있는 것을 발견하기 전에 여러 번 탐색하고 막다른 골목에 부딪힙니다.  만일 사용자가 지속적으로 질문을 하는 비용과 잠재적인 해답의 가치에 대해 지속적으로 상기시킨다면, 어떤 경우에는 최종 사용자에게 모든 쿼리(및 경우에 따라 해당 쿼리에서 반환된 모든 데이터 블록)의 비용을 청구하여 혁신이 중단될 수 있습니다.다시 말해, 분석적인 탐색과 관련하여 여러분은 한 푼을 아끼려고 천 냥을 잃는 어리석은 사람이 되고 싶지 않을 것입니다.
 
  1. 공급업체의 혁신 부족을 보상하지 않기
소비량을 기준으로 부서 또는 비즈니스 유닛에 비용을 청구하고, 해당 소비량을 충족하기 위해 용량을 늘리는 능력은 기업이 분석적인 투자를 관리하는 방법에 있어 상당한 이점을 안길 수 있습니다.공급업체가 이를 기본 기능으로 선전할 때는 주의해야 합니다. 하지만 그들은 시스템이 일을 더 우수하게, 더 빠르게 또는 단순히 더 적은 것으로 더 많은 일을 하게 만드는 기능에 투자하는 데 별로 관심이 없을 수도 있습니다. 공급업체가 주로 소비한 비용을 청구하는 창의적인 방법을 찾는 데 관심이 있다면, 시간 경과에 따라 성능이 향상되는 제품을 개발하려는 동기가 별로 없을지도 모릅니다.시간 단위로 지급되는 작업은 성취로 지급되는 작업보다 더 오래 걸리는 경우가 많습니다.
 
  1. 유연한 가격 책정을 수용하기
가격 책정 분석과 이를 조직에 제일 무난하게 적용할 방법에 관련한 모든 것에 적합한 선택은 없습니다. 최종 사용자가 동일하더라도 워크로드마다 다른 가격 책정 모델을 활용해야 할 필요가 있을 것입니다.운송 비유와 매우 유사하게, 많은 사람들이 세 가지 모델을 모두 사용하여 특정 상황에서 원하는 곳으로 이동합니다.분석적인 투자를 활용하는 방법에도 같은 기대를 해야 합니다.

특히 클라우드에서 분석을 수용하고 투자하여 얻는 큰 이익이 있습니다.분석은  최대 관심사 이며, 기업은 경쟁우위로서의 분석을 점차 더 강조하고 있습니다.분석적인 기능을 스토리지 저장소에 맡기는 시대는 지났지만(예, 말 그대로 스토리지 저장소에서 작업하며 분석 경력을 시작했습니다), 대신에 거의 모든 비즈니스 기능의 보편적인 구성 요소로서 전면과 중심에 있습니다.

그러나 다른 투자와 마찬가지로, 이러한 투자를 하는 방법을 고려하는 데는 요금 상환 모델보다 더 많은 측면이 있습니다.분석적인 투자 측면에서 유연성과 책임감을 갖는 것이 중요합니다.문제는 특정 기술로 어떻게 비용을 절감할 수 있는지에 대한 기이한 주장 때문에 대부분의 시간을 낭비할 것인지 또는 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 비용 효율적인 방식으로 실행하여 기술이 전달하는 가치에 집중할 것인지 여부입니다. 어떤 방식으로 가격을 책정하든 애초에 분석적인 솔루션에 투자한 이유를 잊지 마세요. 비즈니스를 재창조하기 위해… 여러분의 동료에게 쉽게 적용할 수는 없습니다.
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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