Khách hàng Google BigQuery tiết kiệm tới 50% tổng TCO so với các nền tảng Cloud khác

Trong hai thập kỷ qua, các giải pháp quản lý dữ liệu và phân tích dựa trên đám mây đã trở nên hiệu quả về chi phí và linh hoạt hơn so với các giải pháp cài đặt tại chỗ. Tuy nhiên, ngay trong số các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, vẫn có sự khác biệt về chi phí, linh hoạt, khả năng mở rộng và sự sẵn sàng về trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh của một doanh nghiệp. Việc lựa chọn đúng giải pháp kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW) đòi hỏi một chiến lược đám mây dữ liệu hiệu quả và hiểu biết về công nghệ cơ bản, khả năng vận hành và mô hình giá của các nhà cung cấp tiềm năng.

Nhóm nghiên cứu Chiến lược Doanh nghiệp của TechTarget (ESG) đã tiến hành một nghiên cứu chi tiết để so sánh các lợi ích cả về mặt số lượng và chất lượng mà các tổ chức có thể thực hiện được với Google Cloud BigQuery so với các giải pháp thay thế. Tải báo cáo đầy đủ tại đây.

Hãy xem một số kết quả chính của báo cáo:

Cách chọn data warehouse trên đám mây cho doanh nghiệp một cách phù hợp

Việc tìm cách giảm thời gian đưa ra thông tin chỉ là một bước trong việc lựa chọn đúng EDW. Các nhóm cũng nên xem xét tổng chi phí sở hữu và các chi phí ban đầu tiềm ẩn, khả năng của giải pháp để mở rộng và thu nhỏ một cách hiệu quả dựa trên nhu cầu, và sự đổi mới liên tục để hỗ trợ dự án dự báo AI, Machine Learning và Generative AI.

Trong ba lĩnh vực này, ESG phát hiện ra rằng BigQuery đã loại bỏ các yêu cầu đầu tư và lập kế hoạch từ trước, giảm chi phí vận hành và cải thiện tính linh hoạt kinh doanh. Trên thực tế, khách hàng của BigQuery tiết kiệm đến 54% chi phí sở hữu so với các ứng dụng EDW đám mây thay thế.

Dưới đây là một số lý do chính tại sao những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc làm thế nào và tại sao doanh nghiệp lựa chọn nền tảng dữ liệu và phân tích của họ.

Kho dữ liệu doanh nghiệp EDW hiệu suất cao không cần tốn quá nhiều chi phí

Việc đầu tư vào một giải pháp EDW là một lựa chọn chiến lược có hậu quả lâu dài cho việc xử lý dữ liệu. Điều đó không có nghĩa là nó phải cần một lượng tài chính lớn. BigQuery không đòi hỏi bất kỳ đầu tư ban đầu nào để tiết kiệm các nguồn lực máy tính. Một số nhà cung cấp sẽ cần một khoản đầu tư (đặt cọc) ban đầu trong khi những nhà cung  cấp khác chỉ cung cấp giá cạnh tranh nhất cho những khách hàng cam kết mua hàng với số lượng lớn.

Ký kết cho một giai đoạn hợp đồng cụ thể có nghĩa là các nhóm phải lập kế hoạch và xác định kích thước cấu hình của họ trước khi mua, như là các nút cài đặt tại chỗ, hoặc ước lượng sơ bộ về việc sử dụng cụm nút và kho dữ liệu ảo trong tương lai. BigQuery được quản lý hoàn toàn và tự động mở rộng đến một số lượng khe cắm được xác định tối đa khi cần thiết, sau đó trở lại mức cơ sở khi không sử dụng, vì vậy tổ chức không cần cam kết với các cấu hình được tính toán trước. Điều này có thể giảm việc sử dụng công năng tính toán từ 30% đến 40%.

Giảm chi phí vận hành nhưng dữ liệu luôn được vận hành cao độ

Chuyển đổi sang điện toán đám mây đã giúp giảm chi phí bằng cách loại bỏ việc quản lý và bảo dưỡng phần cứng tại chỗ. Bằng cách lựa chọn một EDW được quản lý đầy đủ và không yêu cầu giám sát dung lượng riêng, các nhóm có thể dễ dàng quản lý xử lý dữ liệu mà không cần tài nguyên kỹ thuật bổ sung, và có thể tập trung vào công việc có giá trị cao hơn so với việc quản lý các nút vật lý hoặc ảo.

Khi bộ dữ liệu của công ty phát triển, chi phí cũng tăng lên. Các nhóm cần thêm không gian lưu trữ và khả năng xử lý để theo kịp, nhưng không phải tất cả dữ liệu còn lại đều cần thiết; đôi khi dữ liệu đó đơn giản bị quên. Một EDW có thể tự động tối ưu hóa dữ liệu không sử dụng có thể giảm chi phí lên đến 50%.

Chiến lược đám mây đúng cũng có thể giúp dữ liệu có giá trị được vận hành cao độ. Các sản phẩm dữ liệu tích hợp trực tiếp với EDW của bạn, như BigLake và BigQuery Omni trong bộ sản phẩm dữ liệu của Google Cloud, giảm chi phí và sự phức tạp của quản lý dữ liệu từ đầu đến cuối vì các sản phẩm đã được thiết kế để kết nối với nhau. Các công cụ bổ sung như Google Cloud Deployment Manager cũng giúp tự động hóa các nhiệm vụ bảo mật quan trọng bằng cách tạo ra các vai trò tùy chỉnh IAM để đảm bảo dữ liệu chỉ được chia sẻ với đúng người.

Cấu hình dữ liệu, quản lý và giám sát hiệu quả chỉ là bước đầu tiên của việc duy trì một kho dữ liệu. Công việc quản trị hàng ngày của EDW cũng bao gồm mọi thứ từ hỗ trợ các khối lượng công việc trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) đến sửa lỗi, quản lý bảo mật và hợp tác với các nhà phân tích. Các nhóm dữ liệu hàng đầu đang tìm cách đơn giản hóa hoặc loại bỏ một số nhiệm vụ này để phân bổ tài nguyên cho việc phát triển kinh doanh của họ.

Trích xuất insight mới từ dữ liệu hiện có với trí tuệ nhân tạo AI

Khi các công ty nhìn vào tương lai của quy trình dữ liệu của họ với một EDW có thể mở rộng được, họ cũng cần phải xem xét cách một EDW dựa trên đám mây được trang bị để tích hợp trí tuệ nhân tạo và học máy vào phân tích dữ liệu của mình. Tổ chức có thể mang các tính năng trí tuệ nhân tạo trực tiếp đến BigQuery để tạo và chạy các mô hình học máy với BigQuery ML. Thông qua các tích hợp của bên thứ nhất với Vertex AI, người dùng BigQuery có thể truy cập Gemini 1.0 Pro để có tỷ lệ nhập/xuất cao hơn và kết quả tốt hơn trên một loạt các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo sinh học.

Với quyền truy cập vào các tính năng như tóm tắt văn bản và phân tích cảm xúc từ các câu lệnh SQL đơn giản hoặc API DataFrame nhúng của BigQuery, các nhóm có thể làm cho dữ liệu của họ làm việc nhanh hơn. Điều này bao gồm việc nhanh chóng tìm thông tin mới từ các bộ dữ liệu không cấu trúc, như hình ảnh, tài liệu và tệp âm thanh, để các nhóm có thể dành nhiều thời gian hơn để ra quyết định và ít thời gian hơn cho việc phân tích dữ liệu một cách thủ công. Việc lựa chọn một EDW dựa trên đám mây giúp các tổ chức theo kịp với cạnh tranh; lựa chọn một sản phẩm có thể dễ dàng tích hợp trí tuệ nhân tạo và tự động hóa công việc thủ công sẽ giúp họ tiến xa hơn.

Các tổ chức dữ liệu hàng đầu lựa chọn BigQuery

Sau khi đánh giá BigQuery cùng với các giải pháp EDW khác, Tổ chức Chiến lược Doanh nghiệp đã phát hiện trong suốt một khoảng thời gian ba năm rằng BigQuery cung cấp lợi ích giảm chi phí sở hữu tổng thể lên đến 54% so với các đối thủ.

Nghiên cứu cũng trực tiếp so sánh giá cả, cấu hình, chi phí vốn hàng năm cho chi tiêu ban đầu, dung lượng lưu trữ đám mây và dịch vụ streaming/tải dữ liệu. Để tìm hiểu thêm về cách các giải pháp này so sánh với nhau, hãy tải xuống báo cáo đầy đủ của ESG ngay hôm nay.