データ分析基盤にかかる費用は？コスト削減の方法を徹底解説！

データ分析基盤の費用は、採用する手法によって、初期費用と運用費用に違いが出ます。そのため、手法ごとにどのような性質があるか、費用がどう変わるか知っておくことが大切です。

本記事では2024年最新のデータ分析基盤に関する情報をお伝えします。

データ分析基盤の構築において、オンプレミスとクラウドの選択は費用面で大きく影響します。

オンプレミスは、初期投資が高く、自社でのリソースやエンジニアが必要ですが、長期的には運用コストの削減が期待できます。

一方、クラウドは初期コストが低く、データ転送やスケーリングが容易ですが、使用量に応じた費用が発生し続けるため、データ量が増加すればその分コストも上がります。

また、ハイブリッドモデルでは、オンプレミスとクラウドの利点を組み合わせることができます。例えば、重要なデータはオンプレミスで管理し、一部のアプリケーションや拡張性が必要な部分をクラウドで運用することで、コストとパフォーマンスのバランスを取ることが可能です。これにより、ビジネスのニーズに応じて柔軟にデータ基盤を調整できます。

データ分析基盤の費用は、初期費用と運用費用に分かれ、オンプレミスかクラウドかで費用の内訳が変わります。

初期費用としては、以下の費用が含まれます。

これらは初回購入時や故障時など、数年単位で発生する費用です。

運用費用は、基盤が稼働し始めた後に発生する継続的なコストで、以下の費用が含まれます。

初期費用と運用費用について理解し、適切に計画することが、データ分析基盤導入の成功と持続可能な運用の鍵です。

各企業のビジネスモデルやデータ戦略に基づいて、オンプレミス、クラウド、またはハイブリッドの選択を検討し、適切な方法を採用することが求められます。

データ分析基盤の導入は専門知識が求められるため、構築や運用の一部を外部委託することは多くの企業にとって有効な選択肢となります。委託する際には、慎重な計画とパートナー選びが重要です。コストを最適化し、予算内で高品質なデータ分析基盤を構築、運用するため、委託する際に注意したいポイントを解説します。

外部に委託する場合、追加費用や変更管理費用はどのようになるのか、事前に確認することが重要です。

プロジェクトの進行中に要件が変わることは珍しくなく、これによる追加作業や変更には通常、追加の費用が発生します。

ただし、これらは見積もりに記載されないことがほとんどのため、委託先との契約では、このような変更が生じた場合の費用計算方法や手続きを明確にしておくことが大切です。

サポートやメンテナンスに関する契約を結ぶ際は、どの程度のサポートがあるか、サポート内容に対して費用が適切かを確認しておくことが大切です。具体的には以下の点を確認しておく必要があります。

• サービスの範囲
• 対応時間
• 対応内容
• 将来的なシステムのアップデートや問題解決への対応

また、契約更新時の費用についての予測も重要です。予想していないコストが発生しないよう、初期段階での明確な合意が求められます。例えば、ビジネスが成長し、データ量が増加した場合、どのくらいコストが上がるのかを確認しておきましょう。

自社での内製とサービス外注をどの程度利用するかは、コストだけでなく、障害発生時の対応力やデータのセキュリティなどに影響します。

一例としては、機密性が求められる重要な部分について内製してデータを厳重に保護し、一方で専門的な技術が必要な分析やデータプラットフォームの構築は専門のベンダーに依頼すること、が考えられます。この判断には自社のリソース、専門知識、および将来的なビジネスの方向性を考慮に入れて判断することが大切です。

データ分析基盤に関わるコストを抑えるためには、導入する方法や、サービス、進め方についてよく検討することが大切です。ここでは、データ分析基盤のコストを抑えるための方法について解説します。

オープンソースとは、プログラムのソースコードを無料で公開しているソフトウェアのことで、初期費用は大幅に抑えられます。多くのデータ分析ツールやプラットフォームには高品質なオープンソースオプションが存在し、ライセンス費用が不要または低コストで利用できます。

例えば、Apache HadoopやElasticsearchなど多くのオープンソースソフトウェアが存在します。これらのオープンソースはデータ収集から分析、ストレージまで幅広い用途に対応しており、カスタマイズが可能です。

必要なリソースを柔軟に拡張できるクラウドサービスを利用することで、無駄なハードウェア費用を削減できます。

例えば、データレイクとしてAWSのAmazon S3、Google Cloud（GCP）のCloud Storage、Microsoft AzureのAzure Data Lake Storage、データ分析基盤としてGoogle BigQuery、Amazon Redshift、Azure Synapse Analyticsなど、さまざまなサービスがあります。これらのクラウドサービスを利用することで、初期費用を抑え、運用コストの最適化を図ることが可能です。

SnowflakeやTROCCO®︎のように主要クラウドベンダー以外のデータ分析基盤むけSaaSもあります。

クラウドサービスの場合、支払いを使用量に基づく従量課金制を利用でき、データの使用量に応じて、利用料金が調整できます。

データ分析基盤の全面的な導入前にプロトタイプまたはパイロットプロジェクトを実施することで、大規模な投資を行う前にシステムの効果を評価し、必要な調整を行えます。

特にリソース量が適切かどうかの見極めは運用開始まで正確に見積もることは難しく、必要十分な機能がありつつ、余剰な機能やリソースが含まれていないか確認することが大切です。

不必要なデータ容量や機能の導入を避け、データソースの追加など必要に応じて機能や容量を追加することで、より効率的なシステム設計につながります。

オンプレミス環境の場合、ハードウェアのリースや認定済み中古機器の購入すれば、コスト削減につながります。

これにより、初期の資本費を抑えつつ、必要な計算能力を確保することが可能です。オンプレミスでデータ分析基盤の導入を考えている場合は、検討する余地があるでしょう。

データ分析基盤の初期コストを抑えるためには、インフラの適切な設計が重要です。

既存ツールがある場合は、API連携を使って、連携することで業務効率化が可能か検討しましょう。

また初期段階で担当者と運用体制やリソースについて十分に確認し、必要十分なインフラ環境を整えましょう。運用費用

初期投資後の継続的なコストが運用コストです。運用コストを効率的に管理し削減する方法を以下に解説します。

クラウドサービスのオートスケーリング機能を活用することで、リソース使用量を調整できます。オートスケーリングとは、データの使用量に応じて、利用する機能や利用料を調整してくれる機能です。

ビジネスが成長した場合には、リソースを増やせ、需要が少なくなった際には縮小することで、不必要なリソースへの出費を抑えられます。

オートスケーリングが適用できないリソースの場合は、使用状況を継続的に監視し最適化を行います。例えばデータベースの集計クエリ（SQL）最適化やストレージ使用の見直しを行うことで、効率よくシステムを運用できます。このプロセスは、データマートやデータウェアハウスの整理、不要なデータのクレンジングにも役立ちます。

クラウドプロバイダーの中には、長期契約を結ぶことで割引してくれるサービスもあります。

途中での解約ではコストがかかることが難点ですが、長期的な導入を前提としているのであれば、計画的なコスト削減が可能です。また、長期的なデータ分析プロジェクトでの予算管理が容易になります。

自動化ツールを使用することで、人件費削減効果が期待できます。例えば、データETLプロセスにはAWS Glue、Google Cloud Dataflow、Azure Data Factoryなどのサービスを使用し、データ分析にはApache Airflow、Databricks、Alteryxなどを活用することで、人手による作業時間を削減し、エンジニアやデータサイエンティストの作業効率を向上させます。これにより、人件費の節約にもつながります。

社内スタッフのトレーニングとスキル向上に投資することで、外部に依存するコストを減らし、長期的には社内での問題解決能力を高めることができます。

特に自社で内製化して管理する場合、体系的に使い方を整理し、作業効率や分析の質を高めるために重要なポイントです。スタッフのスキルが向上することで、新しいBIツールの導入やデータ可視化のスキル向上にも役立ちます。

効果的なデータ管理ポリシーを策定し、データの格納、アクセス、セキュリティを効率的に管理することで、運用コストを削減します。例えば、古いデータや使用頻度の低いデータをアーカイブするために、AWSのAmazon S3 Glacier、Google CloudのColdline Storage、Microsoft AzureのCool Blob Storageなどのサービスを活用することで、ストレージコストを削減できます。また、データの削除ポリシーを導入することも有効です。

これらの戦略を通じて、データ分析基盤の運用コストを効果的に管理し、コストパフォーマンスを最大限に高めることができます。各企業の具体的なニーズに合わせて適用し、持続可能な運用を目指すことが重要です。

データ分析基盤は初期費用と運用費用のバランスをみて、適切な取捨選択を行うことで、費用を抑えられます。

しかしそのためには、データ分析基盤の運用目的や構造を整理する必要があり、設計、構築には専門知識がなければ難しいです。

まずは、データ分析の現状や課題を専門家に相談することから、始めてみてはいかがでしょうか。